用于镧系元素理化性质相关性研究的新的键参数拓扑指数

根据镧系元素的原子序数Z、价电子数N、离子半径r提出了一个新的键参数拓扑指数HZ,并将HZ、镧系元素相对分子质量Mr共同与其11种理化性质进行关联,其结果显示了满意的线性相关性.     

模糊因果聚类模型在高炉焦比预测中的应用

通过通径分析,对高炉现场采集的数据进行处理,在给定的描述高炉系统的诸多变量中,利用最小剩余通径系数确定影响目标函数的主要变量因素·将诸因素关系处理为直接通径和间接通径,并对其进行了排序,找出了影响指定目标函数:焦比的主要直接通径和间接通径·综合直接通径和间接通径效果,确定了高炉炉顶温度、料批、矿批重、焦炭负荷和[Si]既是影响焦比的直接原因,也是其他因素对焦比作用的间接原因·     

多输入模糊神经网络结构优化的快速算法

采用规则前件提取,以获得较少的高效规则,对模糊神经网络(Fuzzy Neural Network)进行结构优化,解决了在多输入模糊系统中因规则数多导致的结构庞大问题,使之适用于多输入模糊系统．结构学习中采用竞争算法优化隶属函数,保证规则前件提取的高效;参数学习中采用梯度下降法调整网络参数。     

不确定广义系统鲁棒容错控制

针对一类不确定性广义系统,运用线性矩阵不等式方法,给出了一种鲁棒容错控制器设计方法。利用该方法设计的闭环系统,对执行器发生故障具有完整性,而且对所有的容许的参数不确定性具有鲁棒性。最后用一个数值例子验证了该设计方法的有效性。     

基于参数自调整模糊PID算法的前馈共轨压力控制

阐述了电控共轨燃油喷射系统结构及压力调节基本原理,针对压力控制传统PID算法的不足,引入参数自调整模糊PID算法,通过Matlab仿真确定了不同误差输入时的参数调整规律.为提高压力控制动态响应,设计了前馈参数自调整模糊PID算法,并通过试验确定了前馈量与相关影响因素的定量关系,最后进行了系统对比试验.结果表明,该算法在工况过渡时的性能优于常规PID控制,压力控制超调量及稳态误差精度得到明显改善,从而为电控共轨系统精确喷油计量和控制奠定了基础.     

碾压混凝土拱坝诱导缝等效强度双参数断裂模型

对两种尺寸碾压混凝土三点弯曲梁进行了断裂试验,获得了荷载和裂缝口张开位移P-M全曲线及荷载和加载点位移P-δ全曲线,分析了碾压混凝土的断裂参数、临界有效裂缝长度和临界裂缝尖端张开位移等一系列空白参数.运用双K和双G断裂理论,分别建立了碾压混凝土拱坝诱导缝等效强度的非线性断裂模型和断裂能量分析模型,从非线性应力场和能量释放率角度明确了诱导缝的起裂、稳定扩展和失稳扩展的计算方法,对两种模型计算结果进行了相互比较,并用有限元和沙牌拱坝的工程实际观测值验证了模型的可靠性.给出了拱坝诱导缝的最佳布置间距、设置位置等.实践证明,该模型可提高碾压混凝土拱坝诱导缝的设计水平,且具有工程实用价值.     

砷化镓HBT的VBIC模型研究

利用国际先进的2μm InGaP/GaAs HBT工艺加工生产线进行了晶体管芯片的加工,并在器件测试的基础上开展了模型参数的提取.所研究的模型主要是针对异质结双极晶体管器件HBT特别是砷化镓异质结双极晶体管器件,在对常用的几种器件模型,如EM模型、GP模型和VBIC模型的特点做比较的基础上,详细介绍了一种基于IC-CAP系统的准确提取VBIC模型的方法.利用提取的VBIC模型对所制备器件进行了模拟仿真,仿真结果与测试结果相比较二者可以很好吻合至20GHz.     

建筑结构震害预测研究进展

介绍了国内外震害预测的研究现状和震害预测的两大类常用分析方法,对现有震害预测分析方法中存在的问题进行了讨论,给出了进一步研究的建议．     

基于PEST的地下水模型参数优化及不确定性分析

由于地下水系统中相关参数的时空变异性,利用地下水模型得到的计算值与真实值之间通常会出现一定的差异。介绍了参数优化(parameter estimation,PEST)程序的基本原理,并以建立的某地浸采铀单元井场地下水流动模型作为研究实例。结果表明,以水头实测值作为校准数据,PEST能够对渗透系数和贮水率取得很好的优化效果;目标函数的变化趋势总体是下降的,但并不总是不断减小的;参数的灵敏度在优化过程中总体处于较低水平;参数优化幅度与参数不确定性之间呈正相关关系。研究结果可为地下水模拟不确定性分析提供参考。     

基于改进粒子群算法的轮胎模型参数两级辨识

为提高PAC89(Pacejka'89 tyre model)轮胎模型的辨识速度和辨识精度,采用加入自适应权重和自然选择性的粒子群算法,并将PAC89轮胎模型参数分为两级,依次进行辨识.以轮胎模型侧偏力曲线的辨识为例,轮胎模型中的刚度因子、形状因子、峰值因子、曲率因子、垂直和水平偏移率为一级参数,通过改进粒子群算法进行一级辨识得到;组成上述因子的特性参数为二级参数,通过改进粒子群算法进行二级辨识得到.一级辨识收敛时的迭代次数小于40,二级辨识收敛时的、迭代次数在100左右,通过实验数据与辨识模型的对比得出平均相对残差为1.6961％.辨识结果表明,采用改进粒子群算法分两级对PAC89轮胎模型进行辨识的方法,能够在保证模型精度的同时提高辨识速度,是一种有效的多参数辨识方法.