一种新的自适应视频流拥塞控制方法

提出了一种新的面向终端的基于Rrr（Round Trip Time）的自适应视频流拥塞控制方法——New—AVSP（New Adaptive Video Stream Protocol）。New-AVSP采用基于波形平滑指数和波形突变指数的滑动窗口加权平均RTT估计算法（FMMA）对RTT值进行平滑估计；并采用基于参数自适应的速率预测方法（PAMA），调整终端注入网络的业务流量。仿真结果表明：New—AVSP与已有的针对流媒体应用的拥塞控制方法相比，在突变情况下具有更快的逼近速度；在小幅度渡动情况下具有更为平滑的控制曲线。     

悬索桥施工猫道的振动控制

基于万州长江二桥的施工猫道，介绍悬索桥施工猫道的振动方法和机理，建立猫道动力特性分析有限元模型，计算分析制振构造的设计参数对减振效果的影响。结果表明：对于超大跨度悬索桥，抗风缆系统控制猫道振动不够经济；水平制振索控制猫道的侧向振动和扭转振动，提高张力不能增大其减振效果；抗风门架和斜索控制猫道的竖向振动和扭转振动，增大斜索长度，减振效果愈加明显；联结绳可以有效地控制施工人员行走激发的猫道侧向振动。     

五轴联动数控展成电解磨削整体叶轮的控制方法

分析了整体叶轮叶面片型精加工的现状，为解决整体叶轮叶面型面的精加工难题，进行了五轴联动数控展成电解磨削的基础研究，其中，控制导电磨轮相对整体叶轮叶片型面的展成运动是问题的关键，根据数控展成电争磨削整体叶轮叶片型面这一加工方法的特点，在分析了数控展成解磨床的结构与运动的基础上，介绍了经济型多轴数控系统及其联动控制方法，建立了电解磨削非平行直纹展成曲面的数学模型，开发了五轴联动数控展成电解磨削自动数控编程系统，对航空发动机整体叶片轮的叶片型进行了电解磨削。     

智能汽车电子真空助力器设计

为优化智能汽车电子真空助力器系统设计, 达到满足智能汽车的自适应巡航控制系统、自动紧急刹车系统的制动性能和控制性能的应用要求。利用AMESim 一维仿真软件分析汽车电子助力器主动控制匹配参数及ANSYS workbench 软件匹配电磁阀结构参数, 给出了电磁阀行程、驱动电参数和线圈参数等关键设计参数的匹配方法。该方法满足智能汽车的自适应巡航控制系统、自动紧急刹车系统的应用要求, 为提高EVB(Electronic Vacuum Booster)系统智能车辆制动控制的可靠性和舒适性提供借鉴参考。     

用IBM－PC机的打印口控制步进电机

介绍了一种特别适合于初学者应用的简易的步进电机控制线路及编程方法，它不需要另作接口电路，只是利用ＩＢＭ－ＰＣ机已有的打印机输出口。     

灰色预测超前质量控制

以灰色系统理论为基础，提出生产过程灰色预测超前质量控制方法，并给出了具体实施步骤     

悬索桥施工中主缆横截面平均温度实用计算法

在悬索桥的施工控制中,需要对空缆状态主缆横截面的边界点温度进行测量,从而求得主缆的平均温度笔者从热传导方程出发,揭示了主缆这种由钢丝和空隙组成的截面的温度分布,提出了主缆横截面平均温度的实用计算方法算例和实测结果对比表明,该法具有良好的精度．     

考虑鲁棒性的超临界翼型激波控制鼓包减阻研究

本文主要采用CFD方法研究超临界翼型的激波控制鼓包减阻技术,分析了鼓包形状参数对减阻效果和鲁棒性的影响规律.计算结果显示,鼓包的减阻效果受位置影响较大,当鼓包最高点与干净翼型的激波位置相同时减阻效果较好,鼓包高度过高对减阻效果不利,而较长的鼓包可在更大的高度范围内实现减阻.鼓包还可以通过弱化激波,抑制附面层分离,延缓超临界翼型抖振现象的发生.计算结果显示,鼓包减阻技术整体而言工作范围较窄.但经过设计,较长且较低的鼓包可以在较大的升力范围内具有减阻效果,并且减阻效果对形状变化及雷诺数变化不敏感,还能有效提高阻力发散马赫数,鲁棒性要明显优于较短较高的鼓包,具有工程应用的潜力.     

时滞控制系统的 PID 参数自整定

针对工业过程中普遍存在的二阶时滞系统，利用开关阶跃响应法辨识被控过程的特征参数，然后用文中所给的整定公式可以非常简单地求出ＰＩＤ参数，经过大量仿真实验，证明了所得出的整定公式的正确性以及控制的鲁棒性     

基于自适应网络的动态双足机器人模糊控制

提出一种基于步态规划分级结构的自适应网络模糊推理系统控制策略,该方法不需要确定双足机器人运动学和动力学模型.以一种动态双足机器人为例,建立机器人的Sugeno模糊模型,对机器人系统的不确定上界进行自适应参数估计,采用自适应控制器逼近未知不确定界,解决了一类非线性系统的稳定控制问题.控制器的设计只要求不确定性满足匹配条件,而无需知道不确定界,能够处理不确定参数变化范围更广的情况,减少控制系统设计中的保守性.设计的分级控制系统可以学习试验的输入输出数据,从而在动态平衡下进行行走.同时,模糊控制器的进一步在线学习能力可以显著地改善步行机器人的动态性能.