桥梁承载能力状态评估的模糊神经网络推理方法

在综合现有的状态评估理论方法的基础上,提出了基于层次分析的承载能力状态评估模型.结合模糊理论和神经网络技术,建立了一套基于监测信息输入的模糊神经网络推理系统框架,并利用模糊规则生成的规则库作为神经网络训练和学习的样本.利用实例验证了采用此智能评估技术进行承载能力状态评估的可行性和实用性.     

无可信中心的(t,k)门限RSA数字签名体制

提出了一种新的不需要可信中心的门限数字签名方案.在k个成员组成的群组中,只有t个或t个以上成员才能够代表群组签名,而少于t个成员则不能代表群组签名.方案基于Boneh等学者的分布式RSA密钥产生协议和Shamir秘密共享方案而构建.签名过程分为四个阶段:系统初始化、生成个体签名、生成群签名以及签名验证.在系统的初始化阶段不需要可信中心的参与,并且个体签名的生成、群签名的生成和验证都可以方便地实现.通过对方案的安全性分析显示,个体签名和群签名都是不可伪造的,并且在整个签名过程中都没有系统秘密信息的泄漏.     

设备维护外包决策研究

以交易成本理论和博弈论作为理论基础,构建了设备维护外包的定量决策模型,具体讨论了三种情况下外包企业和承包商对策的混合策略问题：垄断的外包市场,充分竞争的外包市场和战略联盟．针对设备维护九种外包策略,构成企业设备维护外包决策示例,并相应地进行了分析,结果显示,该决策分析方法能够有效地进行合理的外包决策．     

酒糟自动摊晾设备的研发

白酒生产中,蒸汽加热后的酒糟需进行物理降温,以达到酒曲适合生存的温度.目前主要是平铺在竹箅床上,用风机进行强制吹风降温.这种方式并不适合在自动化生产中,针对此行业需求,该文研发一种酒糟自动摊晾设备.该文分析总结了酒糟摊晾工艺的原理和工艺要点,介绍了所研发自动摊晾设备方案原理和结构特点,并对相关试验结果进行总结.目前该设...     

基于信道状态信息反馈的特征波束形成算法

在多输入多输出通信系统中,为了有效地降低系统的误符号率,提出了一种特征波束形成算法。在假设接收端能准确地完成信道估计,并能及时将信道的互相关矩阵反馈到发射端的基础上,研究了接收和发射均采用多天线的特征波束形成算法,对其性能进行了详细的分析和推导,并在此基础上研究了波束形成与空时块码的结合以提高系统的频谱利用率。计算机仿真结果表明,在接收端采用多根天线相对于单根天线能明显降低系统的误符号率。特征波束形成算法通过同时提供波束形成增益和分集增益位置,有效地提高了系统性能。     

计算Lyapunov指数的模糊C均值聚类小数据量法

根据小数据量法的思想提出了一个新的算法:模糊C均值聚类小数据量法.将模糊C均值聚类算法用于小数据量法线性区域的选择,提高了算法的计算精度,最后用数值算例验证了该算法的有效性.     

面向酿酒自动化的蒸汽智能探测上料设备设计

针对当前白酒酿造传统制造企业产线升级改造的实际需求,解决其工艺生产过程中自动化上料技术落后、上料不均匀等系列问题,设计开发了一套蒸汽智能探测上料设备.在分析了蒸汽探测上料原理的基础上,从创新的机械系统机构设计、电气控制系统以及配套软件开发3个方面系统阐述了该设备的设计实现思路.设备能够实现酿酒自动化上料过程中蒸汽冒汽点...     

基于观测器的广义系统有限时间控制器设计

基于广义观测器,探讨了线性广义系统的有限时间控制问题.利用广义系统状态观测器理论,给出了系统无脉冲模和有限时间状态稳定的充分条件及基于广义观测器的状态反馈控制器的设计方法,所设计的控制器使闭环系统无脉冲模且保持有限时间状态稳定.通过解一组广义Riccati不等式得到观测器增益矩阵和状态反馈矩阵.     

客货共运模式下高铁列车货运兼办方案优化

以当前高铁快递运输的客货共运模式为背景,研究高铁列车货运兼办方案优化问题.通过分析客货共运模式下货运办理站选择对货物运输、客运列车时刻表与停站方案的影响,以货运办理站选择、货物运输、列车时刻表与列车停站方案为主要决策变量,以极小化旅客旅行时间和未满足货物惩罚成本为目标,构建客货共运模式下基于货运办理站方案选择的货物运输与列车时刻表、列车停站方案一体化优化混合整数线性规划模型.当给定货运办理站选择方案时,本文所构建模型即可转化为传统的客货共运模式下货物运输方案优化模型.以武广高铁为例,设计数值实验,采用C++语言编写程序调用Cplex优化软件对模型进行求解,验证了模型的正确性与合理性.算例结果表明：通过对货运办理站、货物运输方案、列车时刻表和停站方案进行一体化优化,可在尽可能减小货物运输对客运影响的基础上,充分利用高铁线路列车时空上剩余能力,在旅客旅行时间仅增加0.68%、列车停站数量仅增加1.24%的情况下,运输近68%的货物需求,增加铁路部门收益.     

基于MPC的无人机航迹跟踪控制器设计

针对固定翼无人机航迹跟踪问题,采用基于状态扩展的双反馈模型预测控制理论对控制器进行设计。首先推导基于侧向偏差的无人机侧向航迹跟踪模型,采用动态逆方法对模型进行线性化处理,在此基础上设计基于状态扩展的双反馈模型预测控制器,并采用量子粒子群优化(quantum particle swarm optimization, QPSO)算法对控制器参数进行优化,考虑无人机飞行过程中受到的未知干扰,引入扩张状态观测器(extended states observer, ESO)对干扰进行观测,进一步提高系统的鲁棒性,并结合实际工程应用对系统进行数学仿真。仿真结果表明,基于状态扩展双反馈模型预测控制的无人机侧向航迹跟踪控制器,能够在系统存在模型不确定性与受到动态干扰时对期望航迹进行准确、稳定的跟踪。