结构半主动变阻尼器地震反应控制数值模拟

针对半主动变阻尼器地震作用下多层建筑结构基于支持向量机（SVM）的半主动控制算法,选用四条地震波即El-Centro波、Hachinohe波、Kobe波以及上海人工波,并将峰值地面加速度均调幅至0.1gal.结果表明：总体上基于SVM半主动变阻尼器能够提高对结构层间位移和速度的控制效果;特别,消除了受控结构局部加速度放大现象.     

通信机房集中监控系统的建模与实现

基于Brokers/Services分布式工作流理论 ,提出了一种分布式工作流模型 ,讨论了该模型的工作原理和特点 .并在此基础上实现了一个通信机房设备与环境集中监控系统 .     

渤海SZ油田剩余油控制因素及挖潜策略研究

渤海SZ油田经首次加密调整后开发效果大幅提高,但随着油田逐渐进入高含水阶段,剩余油分布日趋复杂,进一步调整和挖潜的难度增大,需要探索新的技术手段和开发策略以实现油田的可持续开发。针对此现状,在三角洲相储层构型理论的指导下,综合利用岩芯、地震、测井等资料,详细刻画了单一成因砂体在垂向及平面的接触关系,并在此基础上分析了储层构型对油水运动的控制作用。结果表明,油田进入高含水期后,层间相带干扰、层内夹层及平面构型单元接触关系是控制剩余油分布的主要因素。为了进一步提高油田开发效果,提出了基于构型单元的层间水平井挖潜策略、基于构型单元的层内水平井挖潜策略、基于构型单元的平面小井距加密策略等,构建了一套海上三角洲相油田综合调整后的剩余油挖潜技术方法,并取得了良好的应用效果。     

基于自构建RBF神经网络的内模控制

针对复杂的非线性被控过程,本文提出一种基于自构建RBF神经网络的内模控制方法。该方法中,神经网络的自构建学习算法包括结构学习和参数学习。结构学习采用最近邻聚类法使网络能够自适应地在线增加和删减神经元以达到理想的网络结构。神经网络的参数学习采用梯度下降法。将该神经网络用于内模控制,使得辨识被控远程内部模型和控制器模型的神经网络的神经元个数可以根据激励强度动态改变,进而改善了控制系统的动态性能和鲁棒性。仿真结果表明了所提方法的有效性。     

无线传感器网络中一种基于功率控制的MAC协议

无线传感器网络中,跨层协议的设计已成为研究热点.通过提取网络层和物理层中的一些信息,可以改进MAC(介质访问控制)层协议的设计.针对已有的一些跨层协议进行综合并优化,通过提取网络层的路由信息和物理层的发射功率信息,改进了MAC层TDMA(时分多址)方式下的时隙分配算法.通过更合理的时隙分配以及对每个节点发射功率的控制,使得整个无线传感器网络的能耗降低,寿命延长.从仿真结果可以看出该MAC协议达到了应有的效果.     

多翼自治水下机器人动力学建模与姿态控制

为了提高多翼自治水下机器人姿态自主控制的稳定性和控制性能,设计了基于多翼水下机器人全参数控制模型的姿态控制系统.首先对多翼自治水下机器人进行运动学和动力学分析,建立多翼自治水下机器人的全参数运动控制模型;在此基础上建立多翼自治水下机器人整体控制系统,设计基于线性二次型最优控制的多翼自治水下机器人姿态控制器;最后进行多翼自治水下机器人姿态控制仿真实验.结果表明:在给定的外界干扰下,多翼自治水下机器人能够快速稳定跟踪目标姿态,所建立的控制器以及控制模型能够满足多翼水下机器人姿态的自主控制需要,达到设计目标.     

基于加密权限代码的访问控制方法

针对被动式的基于角色访问控制在企业环境中的应用,提出一种基于加密权限代码的访问控制方法,并利用加密技术,以提高权限数据的安全性.该方法不仅能非常简便地实现访问的控制,提高访问控制的执行效率,还能大大简化编程的复杂性,节约对访问控制功能的开发时间.结合信息系统开发实例,详细介绍该方法在被动式访问控制中的实现原理及其使用方法,并对该方法在主动式的基于任务访问控制中的应用进行探讨.     

模糊PI控制在电梯门机系统中的应用

为改善电梯门机系统中固定的转速PI参数不能根据电梯门重量变化而自适应调整的缺点,提出一种改进的模糊PI控制方法,用于电梯门机控制系统中．在永磁同步电机矢量控制速度环的模糊控制模块的设计中,创新性的引入电流对PI参数的影响．基于Matlab／Simulink的控制系统仿真结果和工程实验表明,该方法可实现智能控制,相较于传统PI系统对不同的电梯门机系统都可获得更好的动态性能．     

用于控制透平叶栅内部流动的端部孔隙结构

为利用端部孔隙结构控制叶栅二次流损失,对一种端部孔隙结构在不同攻角下对透平静叶栅内部流场的影响进行数值模拟。结果表明:大负攻角下,该孔隙结构有效地控制了透平叶栅头部压力面的分离泡,减少了损失;在其他攻角下,该结构对该文考察的叶栅没有表现出明显的改善作用。结合该孔隙结构和另一种由原始叶型优化后的叶片进行联合造型,对其在不同攻角下的性能进行了考察。经联合造型后的叶栅与原始叶栅相比在各个攻角下的流动损失均有大幅度降低,大负攻角下效果尤为明显。     

离散化四足机器人自由步态控制方法

为了实现离散化四足机器人自由步态的控制,提出一种新的基于中枢神经模式发生器(CPG)的自由步态控制方法。介绍了离散化四足机器人模型,在已确定的地形中,设定四足机器人起始点与抵达点的状态。将连续步态按照离散化步态完成排序,形成排序集合。在此基础上,利用中枢神经模式发生器CPG,采用周期性振荡信号对离散化四足机器人腿部各关节进行控制,给出单独神经元模型。为了便于分析,使用互抑神经元构成的振荡器对神经元的输出信号进行改善,通过该振荡器产生规律的振荡信号,以控制离散化四足机器人完成自由步态移动。实验结果表明,所提方法能够有效控制离散化四足机器人实现自由步态移动。