电力系统状态估计算法研究

对已有状态估计算法进行了分析,并结合实际电网的一些特点,在最小二乘法的基础上,对PQ分解法的病态线路提出了一种新的解决方法,即将电压量测量和功率、电流量测量分解开来进行计算,建立了相应的数学模型。和其它方法进行了比较,认为该方法具有收敛性好、计算速度快的优点。     

一种结合外部环境状态的主体语义模型

在传统的基于BDI的主体模型的基础上，提出了一种结合外部环境状态的主体语义模型。通过引入外部环境状态来改变传统的BDI模型中存在的信息不完全性问题。     

非经典线性动力系统的振动分析

采用状态空间法,对多自由度非经典线性动力系统的振动进行了分析,提出了系统位移主变量和速度主变量概念,给出了系统状态向量与位移主变量和速度主变量之间的关系.算例表明,引入位移主变量和速度主变量后,可使非经典线性动力系统的振动问题得到更清晰的描述.     

白肋烟中硒的赋存形态及分布研究

研究了叶面喷施补硒盆栽白肋烟叶中硒的赋存形态和含量分布,结果表明:叶片吸收的无机硒进入白肋烟体内代谢、转化为多种形态有机硒,叶中的核酸、多糖和蛋白质结合硒是硒的主要赋存形态,分别占总硒量的74.54%,10.95%,2.30%,生物大分子有机硒占总硒量的87%以上;在蛋白质的分级盐析组分中,其硒的分布为:D>C>B>E>A(即80%、70%、60%、95%、50%硫酸铵饱和度),分别占蛋白质结合硒的41.05%、26.49%、21.46%、12.81%、0.25%.     

一种新的多模式快速匹配算法

提出了一种针对多模式的快速模式匹配算法。算法分为预处理阶段和匹配阶段两个部分，预处理阶段对所有待匹配的模式进行分析，构造一个关于这些模式的树型有限状态自动机，匹配阶段利用这个模式自动机．对文本串进行一次性的搜索，查找文本是否包含模式集中的模式。为了提高了匹配速度，算法利用已匹配的字符串信息实行跳跃式的比较，避免了文本扫描指针的回溯。     

Al2O3陶瓷的动态响应特性及Hugoniot本构关系研究

利用VISAR系统测量技术和Lagrange测量技术,研究YB AD90陶瓷的动态响应特性,给出了该材料的Hugoniot弹性极限σHEL,动态屈服强度及各实验点的Hugoniot状态量。结果表明:YB AD90陶瓷的Hugoniot形变过程是一个典型的弹塑性形变过程;当冲击应力在σHEL为11.0GPa附近的范围内,此材料在塑性区的压缩特性表现出较明显的弥散行为。由实验结果拟合得到了材料的应力σ和比容V关系的拟合曲线及一个比较简单的应力σ和比容V的Hugoniot动态本构关系。     

高速道路入口匝道控制方法综述

高速道路入口匝道控制，在国外许多大城市已有广泛的应用和研究．其控制方法依据控制范围、复杂程度可归纳为静态控制、单点动态控制、动态协调控制三类．国内在此领域内尚未展开大规模的研究，目前也没有实际应用的案例。本文对几种基本的高速道路入口匝道控制方法及其优缺点进行总结和分析，并对相关研究的发展提出看法．     

黄嘴白鹭卵壳超微结构及组成元素的初步研究

以黄嘴白鹭(Egretta eulophotes)卵壳为材料,电镜下观察其超微结构,利用能谱分析其元素组成,并与其它鹭类进行比较,结果表明:黄嘴白鹭卵壳的基本结构与其它鹭科鸟类相似,包括壳膜、锥体层、柱状层和表层;但是,黄嘴白鹭卵壳的超微结构和组成元素与其它鹭科鸟类有所不同;黄嘴白鹭卵壳厚度为159.6μm±0.282 8(n=3),薄于池鹭(Ardeolabacchus),白鹭(Egretta garzetta)、牛背鹭(Bubulcus ibis)和夜鹭(Nyctycoraz nyctycoraz);黄嘴白鹭卵壳的主要元素由钙(17.49%±1.621)(n=3)、碳(21.95%±1.712)(n=3)、氧(60.81%士1.601)(n=3)组成;壳膜的主要组成元素包括钙(4.765%士0.261 6)(n=3)、氧(50.50%±0.487 9)(n=3)、碳(38.77%±0.459 6)(n=3)、硫(0.950 0%士0.056 6)(n=3)、镁(0.215%士0.212)(n=3).     

离散广义系统的无源控制

将无源的概念从非线性系统扩展到离散广义系统 ,进而研究离散广义系统在有界能量外部输入作用下的无源控制问题· 利用线性矩阵不等式和广义代数Riccati不等式 ,给出离散广义系统容许且严格无源的充分条件 ,并且基于此条件给出存在状态反馈控制器 ,使得闭环系统容许且严格无源的充分条件 ,同时提出了相应的控制器设计· 最后的数值算例说明了文中结论的有效性     

驾驶员眼部状态识别方法的研究

驾驶员在正常驾驶、瞌睡驾驶及疲劳驾驶 3种状态下的眼睛张开程度有一定的区别。根据这一特点 ,设计了一种 3层BP网络 ,利用图像预处理获取到的眼部区域特征值作为网络输入向量 ,输出对应 3种不同状态。实验结果表明 ,该网络可快速有效地识别出驾驶员眼部精神状态。