Rough集理论及其应用发展

论述了Rough集理论在人工智能、认知科学等领域的应用情况,讨论了Rough集理论的发展前景及趋势．论文中较为重要的创新之处的是,基于粗糙神经网络构造了一种从虚拟的场景图像智能化地直接推测符合主观听感的音质效果参数的模型．     

车辆路径优化问题的均衡性

研究车辆路径优化问题中配送线路之间的均衡性可以提高配送服务质量。利用C larke-W righ t算法,结合打包原则和装配线线均衡算法的思想,设计出一种称为θRC的启发式算法来处理两个目标的车辆路径优化问题:一是最小化总距离,二是均衡各条线路间负载。该算法包括3个主要部分:θ约束,R运算和C运算。将该算法应用于一个有38个用户的物流配送公司的配送路线求解,结果显示该算法在总路径增长12%的情况下,实现均衡值降低85%。该算法能较好实现车辆路径优化求解中的负载均衡。     

混合动力汽车电机驱动系统传感器故障重构控制

针对混合动力汽车感应电机驱动系统可能存在的传感器故障模式,设计了一个主动容错重构控制系统.该系统能充分利用无故障的传感器信息,最大限度地维持驱动系统的控制性能,并在重构切换过程中,考虑电机转矩和转速的平滑过渡问题.此外,为提高车用感应电机驱动系统的性能,基于传统磁场定向控制(FOC)思想设计出一种新型鲁棒性PI控制器来实现电机转矩跟踪;利用滑模控制技术,设计了转子磁链-速度自适应观测器.为进一步提高交流电流传感器故障状态下电机驱动系统的容错能力,提出了用直流电流重构交流相电流的新思路.仿真研究表明,在发生传感器故障时,所设计的电机驱动系统仍能有效地保证车辆行驶过程中的转矩和速度跟踪性能以及系统的稳定性.     

基于协同仿真技术的车辆非线性平顺性分析

汽车悬架中存在多种非线性因素,采用非线性模型的时域求解可获得更准确的平顺性分析结果. 考虑到单一软件的局限性,本文采用协同仿真技术分析非线性车辆模型的平顺性. 用机械系统软件ADAMS建立汽车多体模型,并用MATLAB/Simulink的S函数建立路面模型、轮胎模型和驾驶员模型. 以随机生成的路面不平度数据为输入,在Simulink环境下建立协同仿真模型并完成车辆非线性模型的时域求解. 给出了平顺性协同仿真算例,并根据响应量时间历程数据计算了簧载质量加权加速度均方根值和车轮动载均方根值. 平顺性分析结果表明该协同仿真方法合理、可靠,满足非线性车辆模型的平顺性时域分析需要.     

车用微小通道蒸发器一维仿真与试验

通过蒸发器制冷能力、通风阻力、蒸发器内阻一维仿真结果与试验值比较,发现制冷剂侧两相换热区、过热区、空气侧分别采用已有的换热关联式计算时,计算值与试验值吻合度较好,误差控制在5%以内.研究了百叶窗翅片的百叶窗开角、翅片间距、翅片高度以及扁管的通道宽度、通道数对蒸发器性能的影响.对蒸发器进行了结构优化,选取了一个综合性能最优的方案,使得通风阻力下降19%,蒸发器内阻下降8.4%,制冷能力提高130W.     

多翼自治水下机器人动力学建模与姿态控制

为了提高多翼自治水下机器人姿态自主控制的稳定性和控制性能,设计了基于多翼水下机器人全参数控制模型的姿态控制系统.首先对多翼自治水下机器人进行运动学和动力学分析,建立多翼自治水下机器人的全参数运动控制模型;在此基础上建立多翼自治水下机器人整体控制系统,设计基于线性二次型最优控制的多翼自治水下机器人姿态控制器;最后进行多翼自治水下机器人姿态控制仿真实验.结果表明:在给定的外界干扰下,多翼自治水下机器人能够快速稳定跟踪目标姿态,所建立的控制器以及控制模型能够满足多翼水下机器人姿态的自主控制需要,达到设计目标.     

基于DSP的雷达车辆检测器的研制

研究一种基于DSP芯片TMS320F240处理器的雷达车辆检测器.该检测器在简单的连续波上加上尖锐的定时标志,克服了连续波雷达不能测距的弱点,采用三角波调制的线性调频连续波雷达实现测距.通过在DSP中预存与各车道相应的FIR系数实现对车辆的检测,便于实时处理.选用带有外围接口如ADC,SCI(串行通信接口)的TMS320F240处理器,增加系统的集成度,减小干扰.实际运行证明,该车辆检测器对运动车辆的速度和流量的检测精度高达95%,适用于智能化的交通系统.     

智能医用超声波雾化器的设计

为了保证医用超声波雾化器安全、可靠、高效的运行,系统采用了智能检测、自动控制、CAN总线传输和嵌入式技术。利用高性能的MXT8051单片机为核心,结合超声波雾化器的工作原理,设计了一种适应于医疗系统的高稳定、低功耗医用超声波雾化仪器。详细介绍了该系统的基本结构、工作原理以及软硬件设计。实验结果证明本系统可靠稳定,雾化量能智能调节,具有很广的市场前景。     

三轮农用运输车手把振动的测试分析

本文参照国际标准ISO5349,对光明牌GM-500型三轮农用运输车的手把振动作了测试分析,发现该机的手把振动相当严重,其主要振源是发动机,主要激励频率是发动机的第一、二阶工作频率与67.5Hz附近的燃烧频率.模态分析与振动测试表明,67.5Hz这一模态对手把振动影响最大.     

Flow-Shop Scheduling Models with Parameters Represented by Rough Variables

In reality, processing times are often imprecise and this imprecision is critical for the scheduling procedure. This research deals with flow-shop scheduling in rough environment. In this type of scheduling problem, we employ the rough sets to represent the job parameters. The job processing times are assumed to be rough variables, and the problem is to minimize the makespan. Three novel types of rough scheduling models are presented. A rough simulation-based genetic algorithm is designed to solve these models and its effectiveness is well illustrated by numerical experiments.