燃气挤压器式辅助动力源起竖装置建模及性能

为缩短车载导弹发射装置起竖时间,降低系统装机功率,提出一种基于燃气挤压器式辅助动力源的快速起竖方案.建立描述燃气挤压器式辅助动力源起竖过程的气、液、机多物理系统耦合数学模型.在Matlab/Simulink中搭建燃气发生器内弹道求解模块,在AMESim中构建挤压式油箱、液压元件和机械机构仿真模型,以燃气发生器喷管质量流量和挤压式油箱燃气腔压力为传递变量,实现联合仿真,并基于原理样机试验对燃气挤压器仿真模型的有效性进行了验证.分析了起竖装置的快速性和功率特性,并与传统泵式液压起竖装置进行了对比.研究结果表明:新型起竖装置可在34.5 s内实现快速起竖,起竖时间缩短了42.5%,总装机功率仅为11.6 kW,降低了38.9%,大幅提高了系统的起竖速度,显著降低了系统的装机功率.      

新型智能加氯方法的研究与应用

针对加药过程中反馈滞后性、非线性相关性和干扰因素多的特点,以及传统比例积分微分(PID)控制器存在响应速度慢、二次扰动高及抗干扰能力弱的问题,设计了一种新型智能次氯酸钠投加方案,以满足净水加氯工艺对出水余氯质量浓度和加药量的要求.新型智能加氯方案中,使用ControlLogix系统作为下位机,在下位机中嵌入模型预测控制(MPC)模块;模型预测控制模块中使用水厂的历史数据建立预测模型,在模拟实际应用中进行模型训练,并在控制模块中整合了水厂的经验公式,实现了加药系统的智能控制.研究结果表明：水厂出水余氯质量浓度较稳定,为0.97～1.16 mg·L^-1;与传统加氯方案相比,新型智能加氯方案中次氯酸钠溶液每小时消耗量降低了0.5%～1.0%.     

基于Stacking融合的工程造价预测组合模型

为了快速准确地进行工程造价预测，本文收集高层住宅工程造价历史数据，利用相关性系数法对定量指标进行约简，运用Python构建了以随机森林、XGBoost和岭回归作为初级学习器，岭回归作为元学习器的Stacking集成学习的融合模型。结果表明：基于Stacking融合模型预测精度较高，结果稳定，平均绝对误差在5%以内，有助于项目建设前期的造价预测。