双代号网络图中虚工序对时差计算公式的影响与修正

如何使用最少的虚工序和虚节点绘制双代号网络图属于NP-hard问题,所以对于任意一个给定的项目,会存在多个正确的而且虚工序画法不同的双节点网络图与之对应.本文的目的在于研究双代号网络图中不同虚工序对时差计算公式的影响并进行修正.虚工序画法的不同会导致网络图中产生数量和类型不同的节点,因此研究方法从分析节点入手.首先根据虚工序的画法将节点分为一般节点,虚出节点和虚进节点三类,然后逐一分析每类节点对工序时间参数节点式计算公式的影响.通过同定义式算法对比,结果发现工序自由时差和安全时差的节点式算法分别对于虚出节点和虚进节点失效.最后提出节点式计算公式的修正方法,实例分析证明本算法简捷有效.     

空间望远镜主镜面形静态控制方法

空间望远镜分块式主镜的面形由其背后布置的若干致动器进行高精度控制.为了提高面形控制精度,设计了基于主镜面形非线性模型的模型预测修正法和非线性最小二乘法.并应用BP神经网络建立了主镜面形和致动器作用力之间的逆模型,提出了神经网络非线性逆控制法.仿真结果表明应用这三种方法对空间望远镜进行在线控制,控制精度均优于线性最小二乘控制法.     

串行线模糊生产控制系统的建模与优化

建立了串行生产线模糊控制系统的数学模型,详细描述了模糊控制器的设计,针对问题提出了一种贪婪算法用以解决系统的优化模型.经实例分析,与CONWIP、kanban及Local/Global Pull 混合系统进行比较,结果显示模糊生产控制系统不仅能够维持较低的在制品水平和存储费用,而且在订单投放的稳定性方面更是独具优势,提出的贪婪算法也能够满足系统设计的要求.     

基于信息熵的纵列式无人直升机故障树诊断

研究纵列式无人直升机故障诊断问题.首先根据其操纵控制系统的结构特征,建立操纵控制故障树及故障传播矩阵.其次运用信息熵决策推理方法,分析样本测量与信息不足引起的不确定决策,进行故障树不确定性推理,并确定故障节点重要度及隶属关系.最后根据二元假设检验,进行故障判定.并针对直升机尾传动轴不对中故障,引起振动与作动器效能降低,进行仿真与实验,验证该故障诊断方法的可行性与有效性.     

BOM组件式仿真系统数据驱动方法

仿真系统的数据驱动方法的研究内容包括想定标准化、想定的加载和模型的数据驱动三个方面.针对传统的基于成员层次的分布仿真系统开发模式的数据驱动导致大量人力物力开销,效率低下的局限性,采用BOM作为组件模型描述规范来构建组件式仿真系统,通过用户模型开发规范化,仿真模型组件生成自动化以及通用仿真运行框架统一化等支撑技术来提供高效的模型数据驱动环境;通过通用想定解析模块,采用集中、分时的方式分发仿真脚本数据进行仿真系统环境配置以及更新调整,提高仿真系统的数据驱动的效率和质量.     

序批式活性污泥法反应池的细胞自动机模型

根据活性污泥法的去污机理和细胞自动机的特征,结合序批式反应池的特点,建立了序批式反应池的细胞自动机模型,并利用实际参数进行仿真实验.结果表明该模型能够描述出污水中有机物被吸附再被降解的过程和微生物的生长、繁殖及死亡等过程,从而描绘了有机物的去除过程和活性污泥的生长过程曲线,实现了污水处理过程的可视化,为复杂系统控制奠定基础.最后,分析了该模型的应用情况.     

自主式水下潜器虚拟仿真系统研究

基于软件平台MultiGenCreatorPro和Vega开发出自主式水下潜器(简称AUV)虚拟仿真系统。论述了仿真系统体系结构、信息流、AUV运动模型与空间一致性方法;介绍了数据交换方式、主要的仿真功能、实时视景生成与显示技术;给出了AUV基于路径规划的三维仿真结果。结果表明,该仿真系统结构合理可靠,采用的运动模型和仿真算法满足了系统仿真的实时性要求,可逼真地演示AUV的自主运动过程。该仿真系统作为演示并验证AUV自主能力与动态控制方法正确性、有效性和实用性的先进手段和科学方法,已得到实际应用。     

一类过程控制对象的神经网络建模及仿真

针对一类典型过程控制系统中存在的非线性和参数不确定问题，提出了神经网络的建模方法。辨识结构采用串并联形式，并分别使用改进BP算法和浮点式遗传算法进行了网络的训练。仿真结果表明遗传算法的全局搜索能力及高效率对神经网络的权值优化具有相当明显的效果，它不仅学习速度快而且稳定性好，可以作为一种良好的优化方法运用到神经网络建模和控制当中。     

电极升降智能复合控制技术研究

通过研究电弧炉冶炼过程工艺，对于熔化，氧化和还原三个不同过程中的电极控制特点进行分析，结合复合控制的基本思想，设计出了将复合控制技术应用于电弧炉电极控制的使用方法，建立了智能式电极升降复合控制模型和算法，利用专家控制系统提供策略和算法切换技术，构成多模态控制系统结构，并利用Clips语言进行算法实现和专家控制系统的程序编制，系统投入运行以来保持了不同冶炼阶段的电弧功率值，取得了很好的现场效果。     

基因表达式编程在组合预测建模中的应用

介绍一种利用基因表达式编程的方法来自动生成非线性函数的组合预测模型,并进行误差估计分析, 改变过去只依靠各个子方法的简单线性相加,不能很好地反映非线性真实世界的传统组合预测建模方法.通过对我国CPI的真实历史数据验证, 验证结果表明: 与传统的ARIMA,灰色GM(1,1), BP神经网络和线性组合预测四种方法对比,基因表达式编程建立的组合预测模型所预测的数据准确度明显提高.