公路隧道内主动降噪声源布置位置仿真模拟

基于声波干涉原理对高速公路隧道内噪声的主动降噪特性进行了理论分析,采用有限元法建立了3条隧道全尺寸断面模型,计算得出隧道内声压级分布,分析了主动降噪时的隧道内声场特性.考虑噪声声源频率的差异,噪声频率越低,隧道内主动降噪效果越好;考虑主动降噪设备位置的不同,将主动声源与噪声源、降噪点的空间距离加和,再与噪声源与降噪点的空间距离作比较,若两者差值为噪声波长的整数倍,则可在降噪点附近实现3dB以上区域降噪.     

基于模糊熵评价和最优搜索的自动对焦算法

针对传统自动对焦算法不能实现最优对焦,以及易受清晰度评价函数局部峰值影响,从而导致重复性和稳定较差的问题,提出一种基于模糊熵的清晰度评价算法和全局最优拟合算法,应用于工业影像测量的自动对焦.该算法用模糊熵对图像清晰度进行评价,可降低噪声以及放大倍率和光照强度变化对自动对焦性能的影响,结合多尺度全局搜索和微尺寸曲线拟合搜索算法,避免局部峰值的干扰以实现最优对焦.该算法在环境变化的条件下,尤其是针对光照不稳定和变倍精度不够高的环境下,具有很高的聚焦精度,重复性和稳定性有显著提升,能够满足工业影像测量对自动对焦的要求.通过实际工业影像测量系统中的应用对比试验,该算法的有效性和优越性得到了验证.     

考虑线损电量优化分布的配电网线路最优组合模型

为了解决高耗能、低功率因数等负荷情况下传统降损措施难以满足线损率要求的问题,实现基于网络的线损管理方法,提出了一种配电网线路最优组合模型。阐述了线损电量优化分布方法在线损管理工作中的应用场景及解决的问题,并根据场景及应用需求,构建了线路最优组合模型。针对核心模块提出线路最优组合算法,以组合后线损率满足考核要求的线路数量最大化为目标,以线损率考核标准为约束条件,利用建模工具进行求解。算例结果表明:该模型能够有效确定配电网高损负荷的转移方向,为后续的网络重构、网络规划等工作提供可靠的依据。     

冰雪路面城市快速路跟驰模型研究

针对冰雪路面城市快速路的跟驰模型进行了研究。首先对两种常见的冰雪路面进行了交通调查。根据调查结果对不同冰雪路面城市快速路交通流的自由流速度、平均速度、速度分布,相邻跟驰车辆的车头时距、车头时距与相对速度的相互关系等微观特性进行统计分析,定量地研究不同冰雪路面形态对城市快速路跟驰行为的影响。其次,对不同类型的优化速度函数特征进行对比分析,依据Greenshields速度-密度关系建立期望车速模型,依据车辆不同跟驰状态建立冰雪路面最小安全距离模型,并由此构建冰雪路面优化速度模型。基于现有跟驰理论研究成果,以线性跟驰模型建模思想对全速度差模型进行改造,结合冰雪路面优化速度模型构建适用于冰雪路面的新跟驰模型。最后,利用实测数据对模型参数进行标定,并通过设计实验分析模型的稳定性、加速度非对称性。同时,利用调查数据对新模型和全速度差模型进行模拟分析,结果证明该模型更贴近冰雪路面城市快速路实际交通流,可以为冰雪路面下交通管理措施的制定提供理论支持。     

基于半离散化的中立型时滞系统的数值仿真

中立型时滞系统是现代工程研究中的一个非常普遍的对象,该系统经过降阶近似后可以转换为一个多时滞系统近似求解的问题.提出将半离散化方法拓展到多时滞系统,应用于中立型时滞系统的数值近似求解,并在此基础上分析系统的稳定性,导出其最优控制增益.仿真结果表明,该方法提供了一种有效的求解和设计线性周期性中立型时滞系统的数值手段.     

受扰非线性时滞系统的最优跟踪控制

考虑受扰非线性时滞系统的最优跟踪控制问题.基于内模原理构造扰动补偿器,将受扰系统转化成无扰动的增广系统.通过引入灵敏度参数并围绕其进行Maclaurin级数展开,将原时滞非线性系统的最优跟踪控制问题转化为无时滞的两点边值问题.通过求解增广系统的最优跟踪控制律从而得到原系统的最优跟踪控制律.仿真实例表明该方法的有效性.     

混沌差分文化算法及其仿真应用研究

针时差分进化算法(DE)全局寻优能力差,无法有效的求解工程中复杂的高维非线性优化问题等缺点,提出一种混沌差分文化算法(CDECA).该算法模型将DE嵌入文化算法的框架作为主群体空间的进化过程,同时,引入具有较强局部搜索性能的混沌搜索来进行信念空间的进化,并通过设计一组联系操作实现文化算法模型中两个空间的互相影响互相促进,提高算法的寻优效率.几个典型测试函数的测试结果表明CDECA的搜索能力优于DE,将其应用于某大型水库的优化调度,也取得满意的效果.     

基于遗传算法的投影寻踪模型对小花碱茅最佳收获期的判定

针对小花碱茅实际生产中最佳收获期难于客观确定的问题,提出基于加速遗传算法的投影寻踪模型用于解决小花碱茅（Puccine Uiatenuiflora）最佳收获期的判定问题,该模型通过优化指标投影方向,将多维数据指标（样本评价指标）转换到低维子空间,并根据投影函数值的大小评价出各样本的优劣,最大限度地避免了权重矩阵取值的人为干扰。结果表明：初花期收获各指标投影函数值最大,这个时期收获的牧草具有相对较高的营养价值和产量,并具有相对较低的粗纤维含量,因而这个时期收获综合评价值最高。图1,表2,参18。     

Design of complex FIR filters with arbitrary magnitude and group delay responses

To design approximately linear-phase complex coefficient finite impulse response (FIR) digital filters with arbitrary magnitude and group delay responses, a novel neural network approach is studied. The approach is based on a batch back-propagation neural network algorithm by directly minimizing the real magnitude error and phase error from the linear-phase to obtain the filter’s coefficients. The approach can deal with both the real and complex coefficient FIR digital filters design problems. The main advantage of the proposed design method is the significant reduction in the group delay error. The effectiveness of the proposed method is illustrated with two optimal design examples.     

Global robust optimal sliding mode control for uncertain affine nonlinear systems

The problem of robustifying linear quadratic regulators (LQRs) for a class of uncertain affine nonlinear systems is considered. First, the exact linearization technique is used to transform an uncertain nonlinear system into a linear one and an optimal LQR is designed for the corresponding nominal system. Then, based on the integral sliding mode, a design approach to robustifying the optimal regulator is studied. As a result, the system exhibits global robustness to uncertainties and the ideal sliding mode dynamics is the same as that of the optimal LQR for the nominal system. A global robust optimal sliding mode control (GROSMC) is realized. Finally, a numerical simulation is demonstrated to show the effectiveness and superiority of the proposed algorithm compared with the conventional optimal LQR.