基于轨迹规划的波浪发电系统的分段控制

针对直驱式波浪发电系统的工作效率较低问题,研究基于一种全封闭的振荡浮子波浪发电系统,采取高速发电和低速储能的分段控制运行策略,结合基于无源性理论的控制方法,研究了该系统的综合最大功率捕获控制问题.为避免分段控制过程中造成的波动和冲击现象,运用微分平滑性理论,对切换过渡过程的能量变化轨迹进行了规划.仿真结果表明,分段控制运行策略以及微分平滑性理论的应用,使振荡浮子式波浪发电系统达到了既提高发电效率又避免冲击的控制效果.     

变频调速泵在滤池反冲洗中的节能效果

为了响应现在我国大力倡导的节能的政策,决定将滤池反冲洗中所用的水泵进行改造,把原来的高位水箱反冲洗系统改为利用变频技术.采用水泵直接反冲洗来达到节能的目的,计算了滤池反冲洗采用变频调速泵所节约的电耗,并对其节能效果进行了分析.     

移动机器人运动轨迹规划平滑性研究

针对机器人操纵装置或机器人路径的平滑性研究,对轨迹节点的平滑离散是很有必要,此外,还建立了满足标准平滑度的轨迹路径。平滑起点和机器人的最终位置必须要精确定义,所以经典最小二乘法是不适用的。为了解决这个问题,提出了一种改进的最小二乘法。该方法要求首先建立一个平滑的运动轨迹,同时使其起点和终点保持一致,而且减小了机器人的驱动单元的动态负载和计算时间。     

一类Minimax分式规划问题的迭代算法

对一类Minimax分式规划问题(MFP)提出一个迭代算法.首先通过引进变量和指数变换,将问题(MFP)等价转化为问题(Q),然后利用代数-几何平均不等式以及合适的转化过程,将等价问题(Q)压缩为凸规划问题(Q).从而根据选择不同的点所对应的压缩问题(Q),将原问题的求解过程转化为求解一系列的凸规划问题.数值实验表明算法是可行有效的.     

变化海流环境下AUV能量最优三维路径规划

为获取变化海流环境下自主水下航行器(autonomous underwater vehicle, AUV)的能量最优路径, 基于最优控制理论提出一种用于AUV的三维能量最优路径规划算法。首先, 为了有效抑制海流对路径规划的影响, 将海流向量加入到AUV运动学模型中。其次, 在已知俯仰角及AUV位置的情况下, 利用庞特里亚金极小值原理, 获得能量最优控制律。最后, 利用线性定常系统的状态空间理论, 计算得到初始艏向角、航速以及能量消耗。在仿真环节, 通过与负反馈控制策略相比较, 说明所提算法能够规划出三维能量最优路径, 而且可以有效降低AUV的能量消耗。     

新中国早期的清华大学校园规划研究(1949—1966年)*

本文以新中国成立后至二十世纪六十年代清华大学先后经历的两小两大 4 次规划为研究对象，在综述既有研究的基础上，根据新史料综论其规划背景、设计机构、 规划内容等，着重评述 1954 年和 1960 年两版总体规划的目标、原则、方法及其实施，其中 1960 年版总体规划堪称彼时清华乃至全国校园规划的集大成者。同时阐述历次规划间的差别与联系，论证苏联教育模式和规划思想对我国校园空间规划的深刻影响。二十世纪五、六十年代清华校园规划是毛泽东时代校园规划的集大成者，其发展经历了新中国成立初的短暂过渡、全面学苏和自辟蹊径三个阶段， 通过校园规划在空间形态上体现了二十世纪五十年代教育体制的巨大变革，折射出那一时期新中国的国家建构过程。     

基于免疫粒子群优化的移动Sink路径规划算法

为了减少能量空洞和延长网络生命周期，在无线传感网中采用移动 Sink 的方式收集节点采集的数据是解决能 量效率问题的有效措施．采集路径的规划问题类似于旅行商问题，无法得到多项式时间的解．提出了将人工免疫算法和粒子群算法相结合，针对移动 sink 数据收集的路径规划问题寻求近似最优解，仿真结果表明: 与其他算法进行性能比较，所提出的优化算法能够有效减少能耗和缩短遍历路径．     

涉及Fibonacci数列与Chebyshev多项式的一些反正切

根据Fibonacci数列和两类Chebyshev多项式的基本性质,利用反正切函数得出了一些关于黄金分割数与Fibonacci数列及Lucas数列的恒等式,同时获得了一些涉及两类Chebyshev多项式之间关系的恒等式.     

考虑单元互测的测试性指标分配方法

测试性分配是将系统级测试性指标按照一定规则分配给各组成单元的过程。针对现有主流测试性分配方法未考虑单元之间的互测情形,导致分配结果不合理,尤其是部分单元分配指标虚高,难以实现或代价过高等问题,提出了在综合考虑单元故障率、故障危害度等多重影响因素基础上,进一步考虑单元互测因素的测试性指标分配方法。首先实施考虑多重影响因素的指标初次分配;然后基于单元测试性初步设计结果,实施测试性建模与分析,得到单元自检故障率与他检故障率;再利用这两个数据以及初次分配结果构造分配函数实施再次分配,进而得到最终的分配结果;最后应用该方法进行仿真和实例运算,证明了该方法的有效性和先进性。