标度分形分抗逼近电路的零极点分布规律

针对标度分形分抗逼近电路的结构特点与数学特征,求解并整理了典型标度分形分抗逼近电路对应的非正则标度方程,利用传输矩阵算法并借助矩阵实验室(Matlab)精确求解其零极点的值,发现并验证了零极点的值在电路节数中间段具有线性的分布规律,列出并整理零极点线性分布公式.求解并整理了典型分形分抗逼近电路对应的非正则标度方程.     

医学超声中音频多普勒信号的零极点分析法

建立了超声多普勒血流信号的驱动点模型，分析音频多普勒信号的零极点随动周期变化的轨迹，并提取相应的特征值，讨论了这些特征值与临床生理状况的联系，通过对临床采集到的病例信息的零极点分析，得到了零极点轨迹和特征值对病例诊断的一些标准，对临床血管疾病的无损诊断具有一定的意义。     

零极点配置自校正温度控制的建模与仿真

在模型参数估计的基础上,根据电阻炉温度控制要求所确定的闭环系统极点分布,设计了一种基于最小相位自校正零极点配置算法,给出了电阻炉温控对象的数学模型,模型参数的辨识方法,控制量的计算公式和仿真结果．仿真和实际应用表明：该算法收敛速度快,对时变的温控对象,特别对具有低电压大电流发热元件的温度控制具有较好的控制效果．该系统已经成功应用于某钢研所的智能炉渣性能测试仪发热元件的温度控制．     

系统零极点分布对系统性能的影响

为进一步理解系统的性能与系统零极点分布的关系,在已有系统函数的基础上,增加零极点并绘制零极点改变前后的系统根轨迹曲线、系统阶跃响应曲线,观察系统根轨迹曲线的变化趋势和系统阶跃响应的变化速度、振荡波动幅度,得出零极点分布对系统性能、根轨迹曲线变化趋势的影响的结论.理解零极点分布和系统根轨迹曲线的变化趋势以及系统性能之间的联系,可以为系统设计和分析提供理论支撑.     

系统的固有频率与传递函数的关系

系统的固有频率与传递函数都是系统分析中表征系统结构的物理量,本文对传统教材及文献资料讨论很少的两者之间关系做一理论探讨,同时对传递函数表达式零极点对消情况对系统的影响做了较深入分析。     

一种零极点配置自校正温度控制器的设计方法

根据自适应控制理论在工业过程控制中的广泛的应用,结合计算机技术和现代控制理论,设计了一种零极点配置的自校正温度控制器。提出了温控对象的数学模型,给出了模型参数的辨识方法,零极点配置自校正温度控制器的设计方法,控制量的计算公式和仿真结果。根据上述理论所设计的零极点配置自校正温度控制器已经用于某温度控制系统的产品,它的计算机模拟仿真的结果和实际应用表明,该控制器具有如下特点：被控对象模型参数收敛快;对     

基于双耳互相关函数的声源定位算法

为了提高受生物启发的定位算法的定位成功率,提出了一种基于双耳互相关函数的声源定位算法.该算法包括2个阶段:离线阶段和在线阶段.在离线阶段,测量与头相关脉冲响应(HRIR),并计算所有HRIR的双耳互相关函数(BCCF).当处于在线阶段时,首先,计算接收信号的BCCF;然后,计算接收信号的BCCF与所有HRIR的BCCF...     

一种零极点配置自校正温度控制器的设计方法

根椐自适应控制理论在工业过程控制中的广泛的应用 ,结合计算机技术和现代控制理论 ,设计了一种零极点配置的自校正温度控制器 提出了温控对象的数学模型 ,给出了模型参数的辨识方法 ,零极点配置自校正温度控制器的设计方法 ,控制量的计算公式和仿真结果 .根据上述理论所设计的零极点配置自校正温度控制器已经用于某温度控制系统的产品 ,它的计算机模拟仿真的结果和实际应用表明 ,该控制器具有如下特点 :被控对象模型参数收敛快 ;对时变的温控对象始终具有满意的控制效果 ;控制精度高 (实际温度与设定的温度在± 1℃范围之内 ) 由于该控制器模型结构简单 ,控制精度高 ,所以可用于高性能的温度控制仪表     

Oldham RC链分抗逼近电路零极点精确求解

根据Oldham RC链分抗逼近电路的电路特征与数学特征,采用理论推导和MATLAB编程两种方法实现四类Oldham RC链分抗逼近电路的零极点的求解．针对Oldham RC链的规则级联结构特点,由简化电路求出传输矩阵、迭代矩阵,并求出阻抗函数的一般数学表达式．使用特征值分解法和Hamilton—Cayley展开法求出迭代矩阵幂而获得各类Oldham RC链分抗的简洁数学表达式,并给出特殊初始阻抗情形下各类Oldham RC链分抗的零极点的解析解．利用MATLAB中的“solve”和“roots”函数编程实现任意简单初始阻抗下零极点的数值求解．验根结果表明,实现了电路零极点的精确求解．     

基于振动传递函数的排气系统悬挂点位置优化

提出一种基于振动传递函数法的排气系统悬挂点位置优化方法.以某混合动力轿车悬挂点位置布置为例,通过有限元法建立从发动机激励到排气系统的振动传递函数数值模型,得到排气系统各点在振动频带内的总相对位移响应,由总相对位移响应最小确定悬挂点位置的优化方案.研究表明,此方法中发动机激励、动力总成与排气系统的模态参与因子和模态振型共同确定悬挂点位置.比较优化方案与初始方案的实车验证数据可得,优化方案中排气系统和座椅导轨的振动加速度降幅超过17%,证明基于振动传递函数的排气悬挂点位置布置方法能用于悬挂点位置设计中.     

基于模拟退火遗传算法的板材优化下料

通过对板材优化下料问题的研究,给出了一种较为实用的具体的模拟遗传算法,该算法融合了遗传算法和模拟退火算法的优点,兼有遗传算法中种群个体、交配、基因、遗传、变异等淘汰劣质解的操作,也有模拟退火算法中冷却进度表和接受概率等寻优控制技术,可以更好地实现板材下料问题的快速求解。     

基于遗传算法的连续采煤机参数的优化设计

以连续采煤机设计参数为研究对象,建立了不同块煤产量与参数之间的目标函数、设计变量和约束条件。利用Matlab软件中的遗传算法在非线性问题优化中的优越性,对连续采煤机不同块煤产量进行了优化,得到了不同块煤产量的最优值时连续采煤机的设计参数。通过比较优化前后目标函数值,可知优化后的结果明显好于优化前,这对设计参数的选择有一定的指导意义,同时也有利于提高煤炭企业的经济效益。     

基于遗传算法的组合评价模型

基于主观赋权法和客观赋权法有各自的优点和缺点,文章提出一种基于遗传算法的组合评价模型,通过该模型将多种评价方法进行组合,并利用遗传算法优化各评价方法的权重,根据评价指标函数值评价出各样本的优劣。评价实例的对比分析说明,该组合评价模型的评价结果更符合实际。     

预测型智能自整定PID控制器

提出一种预测控制和遗传算法相结合的自整定ＰＩＤ控制算法．该算法利用预测技术克服时滞,利用遗传算法优化ＰＩＤ控制器的参数．通过对工业过程中典型的大时滞被控过程进行数字仿真表明,这种控制算法鲁棒性强、响应速度快、抗干扰能力强,对控制系统有扰动、参数时变尤其时滞时变的大时滞生产过程有较好的控制效果．     

Optimal design of broadband loaded wire antennas based on genetic algorithm

0　ＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎＮｏｗａｄａｙｓ,ｗｉｔｈｔｈｅｈｏｐｐｉｎｇｆｒｅｑｕｅｎｃｙａｎｄｓｐｒｅａｄｓｐｅｃｔｒｕｍｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓｂｅｉｎｇｗｉｄｅｌｙａｐｐｌｉｅｄｉｎｍｏｄｅｒｎｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ ,ｔｈｅｎａｒｒｏｗｂａｎｄａｎｔｅｎｎａｈａｓｎｏｔｂｅｅｎａｂｌｅｔｏｍｅｅｔｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｓ,ｅｓｐｅｃｉａｌｌｙｗｈｅｎｗｏｒｋｉｎｇｉｎｔｈｅｆｕｎｃｔｉｏｎｏｆｓｐｒｅａｄｓｐｅｃｔｒｕｍ ,ｉｎｗｈｉｃｈｓｉｇｎａｌｓｒｅｑｕｉｒｅｔｈｅａｎｔｅｎｎａｔ…     

基于遗传算法的核电备件库存模型仿真优化

备品备件是核电厂设备检修的物质基础,然而持有过量的备件库存将增加核电厂运营成本,通过设置合理的备件库存参数,在保障供应和控制库存之间寻找到一个合理的平衡点。针对核电备件库存参数设置问题,将遗传算法引入备件库存参数优化领域。通过建立核电备件库存参数评价方法,将核电备件库存参数设置转换为多变量优化问题,使用遗传算法计算最优库存参数。选用大亚湾核电厂的备件进行仿真测试,当给备件增加多种领用波动时,使用遗传算法计算的备件库存参数均优于当前数据库中的库存参数,结果表明遗传算法应用到备件库存参数优化领域具有重要的实用价值。     

基于遗传算法的连续采煤机滚筒参数优化设计

为设计优质高效的截割滚筒,根据连续采煤机滚筒的结构特点和工作状况,建立了以煤炭生产综合经济效益为总目标函数,以截割比能耗、载荷波动系数、煤岩块度和生产效率为分目标函数的多目标、多变量、多约束的滚筒优化模型,采用生物进化思想,基于遗传算法对在不同截割阻抗下的滚筒结构参数和运动参数进行优化,得出不同截割条件下连续采煤机滚筒的最佳运动参数和结构参数.该优化结果可用于指导煤炭企业生产,使其获得良好的经济效益.     

基于遗传算法的组卷策略

对试卷的评价指标做了相应的分析。在此基础上,着重对自动组卷算法进行了研究,通过建立自动组卷问题的数学模型,提出了一种基于遗传算法Genetic Algorithm解决组卷问题的新方法,该算法适应全局寻优且收敛速度快等特点,解决了传统组卷中编码长、适应度函数值计算困难等问题,较好地满足了自动组卷的要求,进而建立和描述了组卷问题的染色体结构和适应度函数,设计了问题的遗传操作。     

基于GA遗传算法的ARMA模型的辨识方法

提出一种基于浮点数编码遗传算法的系统辨识方法,融合和改进了一些遗传操作,并把该方法应用于有噪声背景下的ARMA模型参数的辨识。实验表明,该方法可有效地克服噪声干扰,可获得系统参数的无偏估计。     

基于混合遗传算法的高速列车截面变化率优化设计

基于遗传算法和单纯形法构造出了一种混合优化算法,对不同编码方式的算法进行了对比分析。发现混合算法的寻优能力明显优于遗传算法的寻优能力;实数编码的混合算法能够更好的保持种群多样性,在存在多个局部最优解的情况下,比二进制编码的混合算法的寻优能力强。利用构造的基于实数编码的混合算法,结合Hicks-Henne型函数参数化方法和Kriging代理模型,对高速列车的截面变化率进行了减小气动阻力的优化设计,得到了在设计空间内的最优截面变化率;优化后,三辆编组列车的气动阻力减小9.41%,其中,压差阻力减小38.02%,摩擦阻力基本不变,头车气动阻力减小12.55%,尾车气动减小13.98%。