基于改进灰色预测模型的动态顾客需求分析

传统质量屋难以有效分析和管理顾客需求的动态变化,为此提出了一种基于改进灰色预测模型的动态顾客需求分析方法.首先提出了一个新的初始条件与背景值同时优化的方法对灰色预测模型进行了改进,提高了所建模型的精度和适用范围.其次,对传统质量屋进行了改进,提出了一个动态质量屋分析框架以反映需求的动态变化.继而,将改进的灰色预测模型融入动态质量屋中,用以模拟和预测质量屋中的动态顾客需求.通过动态质量屋的转换来监控和分析技术特性重要度的变化趋势,以更好地满足动态的顾客需求.最后,以某软件系统的设计开发为实例,说明了所提方法的有效性.     

基于有限元理论的轮胎刚度特性的仿真研究

分析了轮胎静、动态刚度的形成机理,探讨了轮胎刚度和变形之间的关系。建立了轮胎的三维非线性有限元模型,用ANSYS软件的非线性分析技术对子午线轮胎进行了有限元分析。为控制网格划分的密度与质量,采用数字化轮廓技术,在UG软件中绘制轮胎断面曲线,将离散化后的曲线信息导入有限元分析软件ANSYS中。建模时充分考虑了橡胶材料的超弹性和各向异性,材料模型采用Mooney-Rivlin橡胶材料。探讨了如何利用轮胎的有限元分析结果得到轮胎的刚度特性,建立了在侧向力作用下,轮胎有限元模型中相关节点的位移与轮胎侧偏角关系的数学模型。将计算结果和试验结果进行了比较,验证了理论计算结果的可靠性。     

基于神经网络的铅锌烧结过程产量质量预测模型

针对铅锌烧结过程中具有强非线性、时滞的特点,提出一种基于变学习率的烧结块产量质量神经网络预测模型.通过分析过程特性和工况参数的相关性,确定影响产量和质量的操作参数;采用普通的BP(Back Propagation,简称BP)神经网络结构,建立铅锌烧结块产量质量预测模型;在网络训练的过程中,采用变学习率的方法对BP算法进行改进,获得了满意的预测效果,该算法具有较快的收敛速度.将改进的神经网络模型进行仿真实验,结果表明,该模型具有较高的预测精度和较强的自学习功能,从而验证了方法的有效性.     

基于典型流道液阻的集成块线网动态特性仿真

分析了液压集成块线网动态特性仿真的研究意义,指出将功率键合图法和计算流体动力学(CFD)方法相结合是进行系统动态特性研究的有效方法.提出应用CFD方法对集成块线网中存在的典型流道流场进行分析,获得相关局部阻碍的阻力系数,依此建立起包含动态摩擦的线网分段集中参数键合图模型.通过数字仿真和实验结果的比较,检验了线网的动态性能,并分析了液流压力损失与孔道结构的关系,初步探讨了流道中典型结构的改进对线网系统特性的影响.     

基于虚拟样机技术的某型炮闩系统挡弹机构的磨损研究

基于ADAMS建立的以碰撞为特征的某型炮闩系统的虚拟样机平台，分析了该炮闩系统中挡弹机构支臂磨损对挡弹动作的影响，提出了等齐磨损和不等齐磨损的差别，并指出，对该问题的传统认识只是基于等刘磨损的一种直观想象，而实际的不等齐磨损可以借助虚拟样机手段加以分析。最后基于不等齐磨损研究了该挡弹机构一种改进方案的可行性。     

动态轮胎力仿真的新方法

在评价由于车辆特性造成的道路破坏时，车辆动态轮胎力的预测是一个重要问题。开发出一种用于预测车辆动态轮胎力的新方法，采用多体系统动力学(MBS)理论及相应软件ADAMS，可以详尽地模拟车辆的复杂非线性特性。动态轮胎力的仿真模型采用实验数据进行了校验，并与以往采用的简单模型进行了比较。     

船舶轴带发电机系统的仿真设计与建模

介绍了WMS2000型轮机仿真器中轴带发电机的工作原理、仿真系统设计及数学建模方法，并给出了部分具体数学模型。仿真轴带发电机采用西门子轴带发电机系统作为仿真母型。经简化设计，仿真轴带发电机系统包括休控室的操作屏、机舱的整流／逆变屏和电站监控计算机中的模拟检测系统。建立了能量系统模型、电力回路系统模型和控制系统模型。能量系统模型遵循能量守衡定律，电力回路模型估算了电流、电压及频率等参数，控制系统模型依据特性曲线得到。所建立的数学模型可仿真轴带发电机系统的正常及非正常工况，达到了较高的稳成和动态仿真精度。     

基于自适应遗传算法的油田产量灰色预测模型

应用灰色预测建模理论，使用精确差分格式和改进拟合参数的方法，对呈波动变化的数据系列，建立了改进的灰色预测模型,由于拟合参数与误差之间存在着明显的非线性关系，选用自适应遗传算法求取拟合参数最优值，通过对油田产量预测的实例计算表明，改进的灰色模型预测精度明显提高。     

基于WIENER模型的压电陶瓷神经网络动态迟滞模型的研究

从频域的角度分析，一般认为迟滞特性的形成是由于对输入信号进行了相位滞后而造成，从而形成了输入和输出的多值对应关系，但直接从相位滞后角度所建立的迟滞模型主要是对迟滞环中的主环进行逼近。该文给出了多值对应的迟滞特性的新解释，提出迟滞特性是由形成多值对应的相位滞后部分和动态非线性部分串联组成。采用改进的Wiener模型建立压电陶瓷的迟滞回环特性模型，仿真和实验结果表明在描述压电陶瓷的多值对应、动态特性及非线性特性方面，所提出的神经网络动态迟滞模型具有较高的精度。     

石灰石固硫特性参数的选择及评估

采集１６个产地的天然石灰石样品，对其进行了固硫特性参数的测定，通过主成分分析，给出各样品固硫特性的综合指数及排序．利用主成分分析筛选参数法，选取最佳参数子集合，建立石灰石固特性评估及预测模型，并且对其进行分析和讨论．     

动态载荷作用下半刚性沥青路面动力响应分析

基于功能化虚拟样机和有限元技术,提出一种精确车辆动态载荷作用下半刚性沥青路面响应的分析方法,可实现轮胎动、静载荷在半刚性沥青路面上的精确加载,从而准确预测路面疲劳寿命。基于车辆动力学原理,在ADAMS平台构建重型货车-路面高精度虚拟样机模型,通过实车平顺性实验验证其正确性;在B级路面输入下,通过仿真获得各轴动载荷变化规律;基于弹性层状体系理论构建半刚性沥青路面的3-D粘弹性有限元模型,在同时考虑车辆载荷动态性、移动性及轮胎矩形印迹的基础上,分别分析单、双轮载荷作用下的路面响应。仿真表明水平应力的交变变化是半刚性沥青路面破坏的主要因素,而且所研究重型货车的后轴双轮造成的路面疲劳断裂破坏比前轴单轮增加了192%。     

基于车轮减速度及滑移率的ABS联合仿真研究

将多体系统动力学与智能控制理论相结合对汽车制动防抱死控制系统进行了研究,利用ADAMS/CAR建立了汽车整车的多体力学模型, 模型包含了前后悬架、动力总成,转向系统,稳定杆,制动系,轮胎力学模型以及车身,同时也考虑了轮胎、衬套、弹簧、减震器等部件的非线性,准确地表达了车辆的动态特性;利用Matlab/Simulink建立了车轮减速度及滑移率的双门限控制ABS模型,利用ADAMS/Control接口进行模型的集成、协同仿真,并将仿真结果与常规制动时的仿真结果进行了比较和分析,仿真反映出双门限值控制在整车制动防抱死控制系统上的应用效果,结果表明该控制算法实用性较强.     

扭转梁式半独立悬架建模与动态特性分析

介绍了在ADAMS环境下建立扭杆梁式半独立悬架的等效多体动力学模型和柔性体-刚体模型的方法，对两种模型进行了以定位参数变化为目标的悬架动力学仿真分析，并探讨了两种建模方法的特点。同时通过试验对两种建模方法的有效性和可行性进行了验证。该文所做的工作为轿车扭杆梁式半独立悬架的建模提供了新的方法，也为进一步的整车动力学建模和仿真以及轮胎不均匀磨损的研究打下了一定的基础。     

基于滑动模型的车辆里程仪标度因数标定方法

为提高车载导航系统中里程仪标度因数在非匀速条件下的标定精度,建立了车辆运动的动力学简化模型,分析了车辆加、减速时轮胎相对路面滑动对里程仪测量精度的影响,推导了基于路面附着系数的相对滑动模型,利用导航初始阶段惯导精度高的特点,将惯导解算位置作为基准,采用卡尔曼滤波器对里程仪标度因数进行估计。验证实验表明,经过改进的算法可以在车辆非匀速条件下对里程仪标度因数进行精确估计。相比未经滑动修正的估计值,里程仪测量精度由0.16%提高到0.02%。     

基于贝叶斯-神经网络的动态回归建模与预测

结合贝叶斯网络和神经网络，提出了一种建立数据驱动型的动态线性回归系统模型的方法。基于这种模型采用自然连接型的知识分布，形式化各种各样的信息，结合贝叶斯方法，执行贝叶斯网络的持续学习过程；采用指数寿命型的连接权值改进径向基神经网络，优化输入数据，提高计算速度；采用改进的遗传算法，实现神经网络的动态自适应。基于上述方法，实现了线性回归系统动态建模与实时预测。仿真试验说明该方法是有效性。     

救援效率视角下灾后动态应急配送网络优化

针对应急救援问题,在受灾点的位置、需求以及受灾人口等信息动态变化的情况下,建立动态有向救援网络,以救援效率最大化为目标构建数学模型。运用数据包络分析模型,对各段救援路线的效率进行评价;建立基于效率的动态路由模型,通过时间片的划分将动态路由转化为多阶段的静态路由;设计了改进的混合贪心蚁群优化算法对模型进行求解,并将该算法与遗传算法、粒子群算法以及基础的蚁群算法进行对比。实验结果表明：改进的混合贪心蚁群优化算法能够有效处理动态路由问题,寻求到更高的救援效率。     

基于粒子滤波的机器人定位及动态目标跟踪

提出了一种基于粒子滤波的动态跟踪算法,解决了传统SLAM理论在处理动态目标时误差不断累加的问题。通过分析移动机器人和激光测距仪,里程计的原理,建立了机器人的运动和观测模型。将数据关联的方法用于动态环境中则提高了系统的稳定性和定位的精度。仿真结果表明此算法能够比较精确地估计出机器人的位姿以及动态目标在地图中的位置,为开展将静态与动态相结合的定位与地图构建的研究提供了一种可行方案。     

基于动态贝叶斯网络的无人机路径规划研究

针对威胁可变及威胁体不尽相同的无人机路径规划问题,提出了一种局部路径重规划的算法。该算法首先构造出战场具有n类威胁体的初始路径图———“改进型Voronoi图”,后应用Dijkstra算法搜索威胁分布图,求解粗略最短路径。在无人战斗机飞行过程中,威胁体威胁等级不断变化,无人战斗机通过多传感器数据融合知识构建动态贝叶斯网络图,感知环境,获取信息,应用Viterbi解码算法获得实时威胁等级,进行局部改进型Voronoi图的重构,以完成局部路径重规划,提高了无人战斗机在实战环境下生存概率。给出了应用该方法的具体步骤,通过仿真实验证明该算法的有效性。