基于神经网络的无刷直流电机预测控制的仿真研究

在无刷直流电动机高性能速度跟踪系统中，由于PI控制的滞后性，无法根据未来动态行为产生较为理想的PWM波形。针对PWM发生器一无刷直流电动机系统，提出基于神经网络的PWM预测控制方法。采用离线训练和在线修正的方法，通过对PWM发生器-无刷直流电动机系统动态行为的在线估计，建立了系统的神经网络模型。最优控制器根据神经网络模型的输入、输出响应产生合适的PWM波形。在Matlab／Simulink环境建立了模型并进行了仿真，结果表明，较之PI控制器，神经网络预测控制具有更好的动态响应性能。     

棉纤维改性剂BTG的合成及其应用性能研究

系统研究了棉纤维经苯甲酰化改性后分散染料的可染性能。介绍了水溶性酰化试剂苯甲酰巯基乙酸钠的合成方法、产率、表征及其对棉纤维的改性工艺，包括碱剂的选用、焙烘处理的温度和时间等对改性效果的影响。讨论了不同改性条件的棉纤维对分散染料染色性及得色量的影响，测定了染品的染色坚牢度。     

产业集群环境下的知识创新体系研究

经济全球化的今天 ,激烈的市场竞争要求企业通过有效的知识创新来提高对环境的响应能力 ,增强其竞争力 ,产业集群有利于提高集群内产业组织的知识创新能力。本文首先阐述了产业集群对知识创新的促进作用 ,进而提出了产业集群的创新体系 ,从创新要素、创新过程两个角度分析创新活动的完成 ,最后对我国产业集群环境下的知识创新的发展提出了几点思考     

基于直觉模糊贝叶斯网络的高速铁路突发事故态势估计

为了提高高速铁路应急部门针对突发事故进行应急决策的能力,通过建立直觉模糊贝叶斯网络(intuitionistic fuzzy Bayesian network, IFBN)对突发事故现场进行态势估计,为应急决策提供依据。首先,分析了高速铁路突发事件的诱因、事故分类及应急决策的特点和流程;其次,利用直觉模糊数表示贝叶斯网络节点的证据信息,给出了基于IFBN的态势估计方法;最后,以动车组(electric multiple units, EMU)在高架桥突发火灾事故为例分别用贝叶斯网络(Bayesian network, BN)和IFBN进行推理。经过多组推理比较,结果表明：当信息犹豫度较大时,BN推理会产生与实际情况相反的结论,而IFBN克服了此缺点,推理结果仍然准确,可见利用IFBN推理模型进行态势估计比经典贝叶斯方法更加准确可信。     

我国高新技术产业集群的创新体系研究

创新体系的建立与完善会极大地推动高新技术产业的发展和竞争力的提高。本文首先分析了我国高新技术产业集群存在的创新能力较弱、产业网络有待强化、产学研联合机制不强、产权不够明晰、缺少能促进高新技术产业成长的文化等问题 ,综述了产业集群创新体系的研究成果 ,系统分析了创新体系要素、创新活动过程和基于政府的创新要素 ,提出了建立和完善我国产业集群创新体系的具体措施。     

图像恢复的智能处理

为把一个退化的图像尽量恢复到它的原始面目,有关专家已经提出了许多有效的图像恢复方法,该文将遗传算法和模拟退火法相结合的算法应用到图像的恢复中,使用此算法恢复的图像与一般遗传算法恢复的图像进行对比分析,图像的清晰度明显优于后者,表明本算法比单纯使用遗传算法对图像恢复效果好.     

三相高功率因数AC／DC全桥变换器

提高用电系统的功率因数对电网的品质意义重大。基于Boost电路,提出一种能提高功率因数的三相AC/DC全桥变换器。在此变换器中,直流侧与交流侧隔离,有利于用电安全。还分析了设计原理,讨论了其工作过程和功率因数校正原理。仿真和实验结果表明该结构能有效改善功率因数,实测功率因数可达0.99以上。     

研究生教育管理信息化建设的思考与探讨

随着学位建设与研究生教育的深化改革,传统的管理方式和手段已经远远不能满足研究生教育管理的需求,实现研究生教育管理信息化势在必行.通过分析我国高校研究生教育管理信息化建设的发展与现状,提出了研究生教育管理信息化目前存在的一些问题,以及今后对加强信息化建设的几点对策与思考.     

有限群的可解性与覆盖-避开性

一个群G的子群H被称为CAP-子群,若它满足H或是覆盖或是避开G的每一个主因子,群G的子群H被称为半CAP-子群,若它满足H或是覆盖或是避开G的某个固定主群列的每一个主因子,本文通过假定群G的某些子群为CAP-子群或半CAP-子群,给出了群的可解性的某些刻画。     

汽车尾灯支架成形的工艺设计与模拟分析

文章利用对称性,采用左右合模工艺,提高材料利用率。通过数值模拟技术对成形过程进行仿真;对成形缺陷及板料变形程度进行了预测;并对毛坯进行了优化,得到了良好的成形质量,最后通过实验对模拟结果进行了验证。该研究提供了毛坯优化方法,并为同类件工艺设计提供借鉴。