层状地基中加芯搅拌桩的沉降计算方法

选取Coyle和Reese（1975）提出的桩身荷载传递函数的双曲线模型,用于表征加芯搅拌桩的荷载传递特性。并在合理假定的基础上,推导了加芯搅拌桩荷载与沉降关系的迭代模型,并通过迭代计算得到桩顶的荷载—沉降的曲线以及在各级荷载作用下,桩身轴力和桩侧摩阻力的分布规律。将计算结果与工程实例的实测计算结果进行对比分析,证明该理论可靠、方法简单,且具有较好的实用性。     

基于列表的迭代分枝定界MIMO检测算法

提出了基于列表的迭代分枝定界算法,利用搜索到的候选列表计算比特软信息,降低了MAP计算复杂度,同时进一步提出了改进的列表分枝定界算法,每次迭代利用更新的先验信息重新计算候选列表,提高了列表质量。仿真结果表明列表分枝定界算法通过在MIMO信道检测和信道解码之间传递外信息,取得了逼近信道容量的性能,而修正的考虑先验信息的列表分枝定界算法在性能损失可忽略的情况下,减小了候选列表的大小。     

改进的边坡岩体稳定性预测模型研究

由于边坡岩体的结构与物理力学性质表现出宏观和微观上的不连续性和高度的非线性等特点,其稳定性受地质因素和工程因素等的综合影响,这些因素大部分具有随机性、模糊性、可变性等不确定性特点,因此,边坡工程是不确定的、非线性的、动态开放性的复杂大系统,传统分析方法往往难以准确地描述这种复杂的非线性特征,因而对大型复杂边坡的稳定性进行准确预测预报尚存在一定的困难。提出了基于模拟退火交替迭代算法神经网络的边坡安全系数预测方法,在相同的初始条件下,用该方法和经典网络进行了比较,得出前者的优越性和有效性。在综合分析边坡岩体变形失稳破坏模式及其影响因素的基础上,采用了表征边坡岩体稳定性分析的复合指标为预测模型的影响因子。并利用该方法对收集到的水电工程边坡实例进行学习,对未学习过的边坡实例进行推广预测,取得了较好的效果,其预测精度明显优于经典算法BP神经网络。由此说明所提出的预测模型能够快速、准确地获取不同方案下的边坡安全系数,为选择经济合理的边坡设计方案提供了新的思路。     

迭代学习控制在GTAW焊接过程中的应用研究

针对相同工件的批量焊接,并且焊接轨迹相同的情况下,焊接过程具有极高的重复性。提出了基于迭代学习控制(ILC)的脉冲气体钨极氩弧焊(GTAW)焊接过程跟踪控制方法。根据GTAW焊接的动态过程模型,设计了GTAW焊接过程控制的ILC算法,并对算法的收敛性进行了证明。研究结果表明,ILC可以有效地利用焊接过程中的重复信息,经过60次迭代学习后,焊接系统输出可以较好的达到期望轨迹,并获得较高的控制精度,验证了方法的有效性。与PID控制相比ILC控制器不但可以获得较好的跟踪效果,而且还能有效抑制外部扰动的作用,具有较强的鲁棒性。     

基于迭代学习与FIR滤波器的PMLSM高精密控制

针对永磁直线同步电机(PMLSM)运行时易受端部效应、摩擦力、负载扰动、参数变化等不确定性因素的影响而难以达到高精度跟踪控制的问题,提出一种基于迭代学习与有限冲击响应(FIR)滤波器的控制方案。PMLSM伺服系统执行重复任务时,迭代学习控制(ILC)可有效地抑制重复性扰动,具有很高的控制精度,但执行非重复性任务时很难获得较高的控制精度。为了进一步改善基于ILC的PMLSM伺服系统运行迭代1次的跟踪精度,利用ILC的输出信息来设计FIR滤波器,进而用FIR滤波器来代替ILC,使控制系统达到最优的ILC,以提高系统的跟踪精度。采用滑模控制(SMC)对FIR滤波器进行补充,使位置误差快速收敛到一定的界限内,以提高系统的抗扰能力。实验结果表明,所提出的控制方案使系统具有很高的位置跟踪精度和很强的鲁棒性。     

带式输送机三元件固体模型启动过程动态分析

为了更精确地表达带式输送机启动过程的动态特性,将带式输送机划分为若干单元,运用牛顿第二定律对每个离散单元的运动过程进行了描述。同时对三元件固体模型的应力应变响应特性进行了分析,其两者结合起来就构成了动态分析模型。该模型未采用等效弹性模量的概念,而是将输送带的弹性伸长量和由垂度变化所导致的伸长量分离开来,更有助于了解整个动态分析的过程。采用迭代方法对模型进行求解,未涉及到对矩阵的处理,更加符合实际情况。采用三元件固体模型对带式输送机做动态分析建模,为动态分析提供了较好的理论指导。     

线性模型的总体最小二乘新算法

根据拉格朗日原理提出了线性模型的总体最小二乘新算法。通过重构矩阵运算推导了算法的迭代公式,该算法推导过程简单且易于程序实现。通过实例分析并与几种总体最小二乘解算方法相比较,结果表明,该文算法正确合理。     

基于多载波时频迭代的最大似然TOA估计算法

在合理布局井下无线网络基站的基础上,提出了一种基于多载波时频迭代的最大似然TOA(Time of Arrival)估计算法,通过将小数延时不断迭代来缩小估计误差,确定合适搜索步长,实现对信号的精确TOA估计。仿真结果表明:时频迭代的最大似然TOA估计算法具有更快的收敛速度;在信噪比较小时,采用时频迭代的最大似然TOA估计算法比经典TOA估计算法有效地提高了估计精度。     

基于STFT时频谱系数收缩的信号降噪方法

针对旋转机械故障振动信号的降噪问题,提出一种基于短时Fourier变换(short time Fourier transform,简称STFT)时频谱系数收缩的信号降噪方法。先将信号进行STFT,得到其时频谱。由于谱系数为复数,故根据模值大小进行谱系数收缩,并利用步长迭代算法在0到谱系数最大模值的区间内估计最优阈值。迭代运算过程中,首先,分别采用基本的硬阈值函数和软阈值函数进行系数收缩;然后,以改进风险函数为阈值评价标准,估计最优阈值;最后,利用最优阈值重新进行谱系数收缩,对得到的新谱进行STFT逆变换,重构降噪后的时域信号。仿真信号与试验数据的处理结果表明,利用所估计的最优阈值,STFT时频谱系数硬、软阈值函数收缩方法均能够实现噪声混合信号的降噪。     

高速列车二系横向阻尼改变对轮轨磨耗影响研究

当列车偏离设定运行速度时,车体横向振动变差,被动悬挂系统阻尼值预先设定,难于满足要求。采用迭代寻优控制算法,车体横向平稳性提高,乘客舒适性得到较好改善;但导致轮轨磨耗加剧,严重影响行车安全性,同时增加旋修带来的经济损失。进一步分析二系横向阻尼改变对车体平稳性和轮轨磨耗的影响,同时考虑车体横向振动和轮轨磨耗,100km/h速度时,建议二系横向阻尼的调节范围为(15~30)k N.s/m;300km/h速度时,建议其范围为(30~45)k N.s/m。为列车参数优化、安全运行提供理论指导。