用网络层次分析法（ANP）评估应急桥梁设计方案

主要介绍了应用网络层次分析法(ANP)评估应急桥梁设计方案的基本步骤.ANP在综合考虑各种因素的同时,考虑到因素间的相互影响,对各因素间的依赖的反馈关系进行了描述和计算,最后进行综合排序.利用超级决策SD(Super Decisions)软件很方便的计算了一个实例,计算结果表明,应用ANP评估应急桥梁设计方案是合理的.     

网络外部性、转移成本与企业兼容性选择

从转移成本内生化的角度,研究了存在网络外部效应的市场中,进入企业的兼容性选择问题,并将其与在位企业、行业以及政府管制下的兼容性动机进行比较.本文得出的主要结论是相对社会最优而言,由于转移成本的不同,进入厂商可能兼容性选择不足,也可能过度兼容.     

基于虚拟样机的异构双腿机器人联合仿真

阐述了一类新型双足机器人--异构双腿机器人的概念及研究目的.研究用Pro/E、ADAMS和MATLAB/Simulink联合构建异构双腿机器人的虚拟样机,并提出基于虚拟样机的联合仿真策略.为实现对期望步态的动态跟踪,提出了基于对角回归神经网络的自适应PID控制算法.为验证方案的合理性,进行了步态仿真及控制仿真.结果表明,虚拟样机技术可避免复杂的人工建模和求解过程,仿真逼真且接近实际系统,为复杂双足机器人系统提供了良好的研究方法.     

非常规突发事件中面向目标能力的路网调整及车流组织模型

在突发事件的背景下, 事件影响区域的交通路网是重要的生命线, 能否基于交通管制手段优化路网结构, 有效协调救援、疏散等任务于路网上的时空干扰, 是决定应急响应成功与否的重要因素. 首先从宏观上设计了该背景下的多层加载式的路网调整框架; 然后, 基于元胞传输模型(CTM)分析了各层交通需求加载时路网调整的目标函数及相应的系统约束、交通特性约束和优先级约束等, 最终构成了系统的路网调整模型; 最后, 通过算例对模型进行了验证分析.     

GERT网络时间──费用优化数学模型(Ⅰ)

对于肯定型网络或是随机型网络在时间-费用线性关系条件下, 网络的时间一费用最优化问题已得到较好地解决;但在GERT网络中, 当时间-费用为非线性关系时, 优化问题至今尚未有完善的解决方法。本文旨在对于GERT网络中时间-费用为非线性关系时, 阐述了追加费用与缩短作业时间的一般性关系, 进而建立了一个多目标数学规划模型。该模型主要研究如何在各活动中分配追加费用, 求出最佳方案, 使得总追加费用最省并且缩短工期方差最大。该模型的建立对网络理论的基础研究和实际应用方法有一定的现实意义和参考价值。     

模拟电路单—故障的模糊神经网络诊断方法

本文提出了利用模糊神经网络进行模拟电路故障诊断的方法。该方法根据模式识别原理,利用建立在神经网络中的模糊特征库,推断出故障特征对各元件故障的隶属程度,并指示元件参数的变化趋势。这一方法为解决模拟电路及一些含有非线性元件的电路的故障诊断问题提供了一种新方法。     

网络图广义连通性的基本性质与常见连通结构

网络图的广义连通性是通常连通性的推广,它反映了网络图顶点（元素）间一类更为广泛层面上的内在联系,本文通过决策判断信息的网络系统分析,研究了网络图广义连通性的基本性质,并通过考察相应的信息结构特征,给出了广义连通性几种常通结构类型。     

扰动累积下基于数字孪生的车间重调度

针对隐性扰动累积下车间重调度问题,搭建车间重调度决策服务,实现数字孪生驱动的扰动累积下的车间重调度。提出一种调度参数更新的方式,采用随机概率分布来描述调度参数的分布,提升调度参数的准确性;利用孪生网络搭建隐性扰动检测模型,以实时数据为输入,实现重调度的启动时刻的判定;从历史调度数据中提取用于调度知识挖掘的样本数据,利用伪孪生网络获取工序和机器的状态数据的映射关系作为调度规则,用于车间的重调度。仿真实验证明了所提数字孪生驱动的重调度模式的可行性。     

基于神经网络的综采工作面技术经济指标预测

应用人工神经元网络系统理论 ,基于神经网络的自学习方法 ,在对西山煤电集团东曲矿综采工作面大量实际资料进行统计分析的基础上 ,就工作面日进度、日产量、回采工效率、坑木消耗、配件消耗等 1 1项综合技术经济指标进行预测 ,预测结果精确度较高与实际相吻合 .为解决煤矿综采工作面计划、生产、管理的预测决策问题提供了一种新的研究方法.     

基于Hopfield网络单元机组负荷多变量模型算法控制

电厂负荷系统是一个有耦合和约束的多变量对象。模型算法控制(MAC)是预测控制的一种，在惯性迟延对象的控制中有很好的应用。该文提出用Hopfield网络来求解具有约束的多变量负荷系统的控制输入。仿真表明，该方法算法简单、鲁棒性强、控制效果理想。