玻璃幕墙对室内热环境与能耗的影响

通过测量室内外温湿度,分析西安市某办公建筑玻璃幕墙对室内热环境的影响.根据测试数据回归分析得出夏季室内温度与室外温度的拟合度,通过现场测试和计算得出PMV-PPD值,并调查了办公室内人们对室内热环境的满意度.认为该玻璃幕墙建筑室内热环境能满足大部分人的要求.根据设定不同围护结构,模拟围护结构对建筑能耗的影响,为玻璃幕墙办公建筑提出合理的节能措施和改造方案.     

模糊推理在导线间串扰预测中的应用

提出应用模糊逻辑推理对互连导线间串扰问题进行预测的方法,从前期测量数据中选择有效的电磁干扰参数作为预测因子,并根据数据的统计特性对其分级,然后归并模糊蕴涵式语句确定模糊蕴涵关系集。该方法与人工神经网络预测方法相比,不仅可以充分利用原有的专家的经验和知识,而且能够从实际数据中自动总结和提取新的推理规则。实例分析表明该方法对导线间串扰问题的预测是可行的。     

从《Science》和《Nature》看关于台风研究的热点问题

热带气旋是形成在热带或副热带洋面上,具有有组织的对流和确定的气旋性地面风环流的非锋面性的天气尺度系统.世界气象组织将最大风速在32.7 ms-1以上的热带气旋称为台风或飓风.由台风引起的强风、暴雨、巨浪等气象灾害给人类带来巨大的损失,其影响范围广,发生频率高,使得对台风的研究成为全球关注的气象课题.本文侧重总结了近8年来(1998～2005)Science和Nature杂志中有关台风研究的文章,综合了国际权威科学家对台风关注的最新进展和研究成果.其中在台风观测手段改进方面,如Doppler雷达对于边界层强滚动现象的发现,GPS风廓线仪对于台风中海-气边界层理论拖曳系数的修正;而在动力结构的研究方面,海气相互作用的重要性,特别是对台风强度预报的影响有了新的认识;在全球变暖的大背景下,气候变化对台风活动趋势的影响成为科学家日益关心和争论的话题.     

超重车辆过桥运输的几点认识与实践

1 概述 进入90年代后期,我国大吨位载重汽车逐年增长,由于利益的驱动,超限运输较普通,不但对公路的桥梁、路面等设施造成极大损坏,也影响车辆本身行车安全。为此,交通部于2000年以2号部令公布了《超限运输车辆行驶公路管理规定》（以下简称《规定》）,依法规为依据,加强超限运输的监管力度。超重运输是超限运输中对公路设施损坏最为严重的因素,根据规定下列情况属超限运输中的超重运输。 (1)车辆车货总重超过40t; (2)车辆轴载质量超过规定值。 超重车辆过桥首先要进行相关资料的收集与调查,由桥梁修建历史判别当时设计荷载值;…     

基于Elman神经网络的汽油机过渡工况空燃比多步预测模型

为了减小车用汽油机空燃比传输延迟对空燃比控制精度的影响,提出一种基于Elman神经网络的空燃比多步预测模型.通过对空燃比数学模型的分析,确定神经网络空燃比多步预测模型的输入向量,同时,为了提高过渡工况空燃比预测精度,在神经网络输入向量中增加反映空燃比变化趋势的导数信息.对HL495发动机过渡工况实验数据进行学习,采用梯度算法对Elman神经网络的权值进行调整.研究结果表明：采用该方法能精确预测过渡工况空燃比,预测模型的最大误差小于1%,平均误差小于0.5%.该预测模型可用于实现车用汽油机过渡工况空燃比的精确控制,提高车用汽油机过渡工况排放性能.     

神经网络在广义预测控制中的应用

利用ＢＰ神经网络技术把多变量系统解耦为单变量系统,并推导出基于ＡＲＭＡＸ模型的隐式ＧＰＣ算法。用此算法控制解耦后的系统。     

基于单亲遗传算法的飞行机组指派技术

航空公司机组人员指派是一个NP疑难问题.现在航空公司的排班工作存在着排班人员工作量大,排班过程效率低,值勤成本高,排班结果机组人员不满意等等的问题.为解决这些问题,采用单亲遗传算法,利用计算机技术,对机组人员进行合理的排班.通过与改进遗传算法进行比较,单亲遗传算法收敛速度更快,能够得到更合理的机组指派结果.     

基于隐马尔科夫模型的浏览路径预测

基于马尔科夫模型的浏览路径预测，仅仅从用户的浏览会话本身出发来预测用户下一步的链接，并不能捕获用户的真正兴趣所在。运用隐马尔科夫模型来分析用户浏览网页的内容，可进一步捕获用户的浏览兴趣，并作下一步的链接预测。当浏览序列长度逐渐增加，系统捕获的用户浏览信息越来越多，此时能够折射出用户的兴趣所在，预测准确率也逐步增加。当浏览序列长度大于或等于8时，预测准确率已经到达80％，提高了预测准确率。     

基于NLJ优化算法的多变量预测函数控制

基于差分方程模型推导了多变量预测函数控制算法,使其具有更加广泛的适用性.利用NLJ算法处理预测函数控制中的约束问题,简单明了,没有繁琐的数学公式推导,仿真结果证明了该算法的有效性,为预测控制约束问题的处理提供了一种新的途径.     

基于自校正模型的非线性系统多模型预测控制

针对化工过程某些非线性系统的不对称动态特性,提出了一种基于自校正模型的多模型预测控制算法.在平衡点附近建立线性模型,利用当前工作点,通过二阶泰勒展开校正模型参数,补偿非线性不对称动态特性,形成了非线性系统的自校正多模型描述.以基于模型输出偏差的切换指标函数作为模型切换准则,结合状态反馈预测控制,构成了多模型预测控制器.pH值控制的仿真结果验证了该算法的有效性.