AutoCAD应用技巧44例

１．在ＡｕｔｏＣＡＤ中有时有交叉点标记在鼠标点击处产生,用 ＢＬＩＰＭＯＤＥ命令,在提示行下输入ＯＦＦ可消除它。 ２．有的用户使用Ａｕｔｏ　ＣＡＤ时会发现命令中的对话框会变成提示行,如打印命令,控制它的是系统变量ＣＭＤＤＩＡ,关掉它就行了。 ３．椭圆命令生成的椭圆是以多义线还是以椭圆为实体是由系统变量ＰＥＬＬＩＰＳＥ决定,当其为１时,生成的椭圆是ＰＬＩＮＥ。　４．ＣＭＤＥＣＨＯ变量决定了命令行回显是否产生,其在程序执行中应设为０。 ５．ＤＩＭＳＣＡＬＥ决定了尺寸标注的比例,其值为整数,缺省为１,在图…     

任意偏移矢量分布的N维CMAC映射算法及其应用

给出任意偏移矢量分布的Ｎ维ＣＭＡＣ映射算法，并将其成功地应用于Ｐａｒｋｓ和Ｍｉｌｉｔｚｅｒ给出的改进偏移矢量分布的多变量ＣＭＡＣ，进而获得高效的Ｎ维ＣＭＡＣ算法，给出了Ｐａｒｋｓ和Ｍｉｌｉｔｚｅｒ表与本文算法的转换原则和算法。     

高华机械CAD/CAM集成系统通过国家鉴定

３月１９日由国家教育部主持,对清华大学国家ＣＡＤ支撑软件工程研究中心承担的"九五"国家科技攻关专题"机械ＣＡＤ／ＣＡＭ系统开发及商品化（９６-Ａ０１-０１-０２）"（其成果名为"高华机械ＣＡＤ／ＣＡＭ集成系统"）进行了技术鉴定和验收。国家教育部、科技部等有关领导及国内知名专家出席了此次鉴定验收会。与会的领导、专家一致认为：该系统在基于三层结构的二次开发环境、从ＣＡＤ系统中自动提取ＢＯＭ表信息、基于活动标架的ＮＵＲＢＳ曲面求交算法、基于边界表示的体抽壳算法、按表格分区多键快速索引算法和复杂场景真实感图形实…     

一种稳定的线性离散多变量系统的鲁棒MRAC新算法

本文对含有可测扰动的线性离散多变量系统，给出了一种鲁棒ＭＲＡＣ新算法。     

多变量模糊系统的一种快速算法

在简要介绍模糊穴一穴映射基的模糊多变量系统模型基础上，给出一种适用于多变量模糊系统运算中复合推理过程的快速算法。理论分析和示例表明该算法的计算效率远远高于广泛采用的复合推理算法。新算法的提出使用ＦＣＭ－Ｉ方法成为解决多变量模糊系统研究和应用中复杂高维模糊系统的简捷表示和高效率的计算问题的有效途径。     

合成氨氢氮比预测＋PID串级控制系统

本文阐述了时滞系统多步ＭＡＣ预测控制算法。针对氢氮比系统对象特点,设计了一种多步ＭＡＣ预测控制算法与ＰＤＩ算法相结合的串级控制方案,并在一个中型合成氨厂实施。文中还介绍了系统实施方案及应用效果。     

一种基于C扩展的SIMD的并行程序设计语言

ＳＩＭＣ（ＳＩＭＤＣ）是通过对Ｃ语言进行语法扩展（未进行语义扩展）得到的支持ＳＩＭＤ（ｓｉｎｇｌｅｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｍｕｌｔｉｐｌｅｄａｔａ）并行程序设计的并行语言．ＳＩＭＣ可方便地描述ＳＩＭＤ并行算法，具有ＳＩＭＤ计算机系统结构定义能力，可支持多种系统结构上的并行算法研究．ＳＩＭＣ语言的模拟执行系统已在单机上实现，并作为作者研究开发的ＳＩＭＤ计算机程序设计及性能评价模拟环境的并行程序设计语言，用于ＳＩＭＤ计算机算法及结构的性能评价.     

一个分布式产品数据管理系统的研究与开发

ＰＤＭ系统是支持实现的数据集成的重要平台，文中介绍了一个分布式ＰＤＭ系统－ＭＰＤＭ．ＭＰＤＭ是基于多Ｃｌｉｅｎｔ／多Ｓｅｒｖｅｒ结构的。     

不连续生产系统的最大加工能力与最优生产安排的强多项式算法

不连续生产系统的最大加工能力与最优生产安排的强多项式算法杨承恩，梁枢里（长沙铁道学院）ＴＨＥＭＡＸＩＭＵＭＰＲＯＣＥＳＳＩＮＧＣＡＰＡＣＩＴＹＡＮＤＯＰＴＩＭＡＬＳＣＨＥＤＵＬＥＯＦＡＤＩＳＣＯＮＴＩＮＵＯＵＳＰＲＯＤＵＣＴＩＯＮＳＹＳＴＥＭ￥Ｙａｎ...     

在CDMA蜂窝系统中实现无线电定位

随着ＣＤＭＡ蜂窝通信的推广应用和用户定位需求的日益增长,发展ＣＤＭＡ系统中的无线电定位技术已引起着广泛关注,在已取得了一定的进展。文中结合国内外最近几年的发展情况,讨论了无线电定位技术的应用方向,在ＣＤＭＡ系统中定位的方法及算法,影响定位精度的因素及克服方法。     

多变量动态矩阵控制系统的闭环稳定性

定量分析了无约束多输入多输出（MIMO）动态矩阵控制系统的闭环稳定条件,首先基于脉冲响应模型重新描述了动态矩阵控制（DMC）算法;在此基础上,推导得到了MIMODMC系统的闭环稳定条件,以便于预测控制系统的分析与设计。     

Advantages of an easy to design fuzzy predictive algorithm in control systems of nonlinear chemical reactors

Advantages of a fuzzy predictive control algorithm are discussed in the paper. The fuzzy predictive algorithm is a combination of a DMC (Dynamic Matrix Control) algorithm and Takagi–Sugeno fuzzy modeling, thus it inherits advantages of both techniques. The algorithm is numerically effective. It is in fact generalization of the standard DMC algorithm widely used in the industry, thus the existing implementations of the DMC algorithm can be extended using the presented fuzzy approach. A simple and easy to apply method of fuzzy predictive control algorithms synthesis is presented in the paper. It can be easy applied also in the case of Multiple Input Multiple Output (MIMO) control plants. Moreover, information about measured disturbance can be included in the algorithms in an easy way. The advantages of the fuzzy predictive control algorithm are demonstrated in the example control systems of two nonlinear chemical reactors: the first one—with inverse response and the second one—a MIMO plant with time delay.     

MIMO系统预测控制及其Matlab与VC仿真实现

本文对一个多入多出耦合系统设计了一种基于隐式算法的广义预测控制器(GPC),此隐式算法利用与基于脉冲模型的预测控制(DMC)算法的等价性化简,避免求解Diophantine方程。同时对此多入多出系统设计了DMC控制器,并对二种算法和控制效果进行了比较。本文用Matlab编程实现两种控制算法,用VC++设计界面,在VC中调用M函数的动态链接库DLL实现Matlab和VC的混合编程。对此被控MIMO系统,最终即可通过在VC界面上实现控制方式和控制输出的设定得到控制输入输出的仿真图。此程序可以脱离Matlab环境运行。     

阶梯式多变量DMC分散优化算法及工程化实现

提出基于状态空间模型的阶梯式多变量动态矩阵控制分散优化算法,使计算量大大减少,并在自行研制的先进控制平台上,实现了这种算法.该算法的工程化实现方法,使用户可以方便地构建自动控制系统并实施多变量动态矩阵控制.对双容水箱的控制实验表明,该控制算法对具有多变量、时滞、耦合和不确定性的复杂对象,具有良好的控制效果.     

动态矩阵控制参数的神经网络优化算法

动态矩阵控制是一种重要的预测控制算法,适用于具有大纯滞后的工业对象和非最小相位系统,在实际应用中需要确定多个参数。文章提出了一种以限制控制量变化为目标,用神经网络在线优化控制矩阵参数的DMC控制算法。仿真结果验证了该文提出算法的有效性。     

Dynamic matrix control of diaphragm-type chlorine/caustic electrolysers

Dynamic matrix control (DMC) is now widely used in industrial control, and when properly applied results in significant savings due to improved efficiency and reduced off-spec product. The objective of this paper is to implement MIMO DMC on a simulated diaphragm-type chlorine/caustic electrolyser. A comparison between the MIMO DMC and traditional multi-loop SISO PID control strategy shows greatly improved controller performance and cell efficiency using DMC, which will result in reduced operating costs and increase cell diaphragm lifespan.     

多输入/多输出系统动态矩阵控制鲁棒稳定性

研究了基于脉冲响应模型的动态矩阵预测控制(DMC)算法,针对多输入、多输出(MIMO)系统脉冲响应模型的特点,利用脉冲响应系数误差矩阵范数平方和定义预测模型的模型误差,以线性矩阵不等式(LMI)的形式提出了DMC闭环鲁棒稳定充要条件,将DMC算法闭环稳定问题转换为一类线性矩阵不等式的可解问题.并且研究了模型误差与闭环系统稳定性之间的关系,给出了保证系统稳定条件下模型误差界的求取方法,通过求解一个线性矩阵不等式约束的凸优化问题得到保证闭环系统稳定的误差界.最后,利用算例对本文方法的有效性进行了验证.     

DMC算法中QP求解的降维算法

就无约束和有约束DMC算法中QP求解的方式进行了讨论，由此引申出QP求解效率的问题，为使DMC有效地运行于大规模控制问题上，提出了QP问题的降维算法，数值仿真表明，在大规模数值求解中，这种QP降维算法能在保证求解精度的情况下有效提高求解速度。     

A GGP approach to solve non convex min-max predictive controller for a class of constrained MIMO systems described by state-space models

This paper proposes a new method to solve non convex min-max predictive controller for a class of constrained linear Multi Input Multi Output (MIMO) systems. A parametric uncertainty state space model is adopted to describe the dynamic behavior of the real process. Moreover, the output deviation method is used to design the j-step ahead output predictor. The control law is obtained by the resolution of a non convex min-max optimization problem under input constraints. The key idea is to transform the initial non convex optimization problem to a convex one by means of variable transformations. To this end, the Generalized Geometric Programming (GGP) which is a global deterministic optimization method is used. An efficient implementation of this approach will lead to an algorithm with a low computational burden. Simulation results performed on Multi Input Multi Output (MIMO) system show successful set point tracking, constraints satisfaction and good non-zero disturbance rejection.     

ADAPTIVE DYNAMIC MATRIX CONTROL FOR NETWORK‐BASED CONTROL SYSTEMS WITH RANDOM DELAYS

Random transfer delays in network‐based control systems (NCSs) degrade the control performance and can even destabilize the control system. To address this problem, the adaptive dynamic matrix control (DMC) algorithm is proposed. The control algorithm is derived by applying the philosophy behind DMC to a discrete time‐delay model. A method to estimate the network‐induced delays is also presented to facilitate implementation of the control algorithm. Finally, an NCS platform based on the TrueTime simulator is constructed. With it, the adaptive DMC algorithm is compared with the conventional DMC algorithm under different network conditions. Simulation results show that the proposed adaptive DMC algorithm can respond to various network conditions adaptively and achieve better control performance for NCSs with random transfer delays.