基于神经网络的悬架试验系统研究

针对现有悬架设计及实验不一致问题以及基本型Elman网络忽略了输出层节点的反馈,只能满足一阶线性动态系统信号处理,而不能满足多层网络、多阶系统的需求,提出了一种改进型Elman网络;改进后的网络增强了关联层以及输出层的反馈,把反馈增益作当作连接权值来实施网络训练,训练后的网络不仅比例系数和积分系数具有时变性,还具有自适应性强、学习效率高、逼近精度高等特点。建立了基于改进型Elman神经网络PAC控制器,对六自由度悬架试验平台系统进行控制研究,分析了悬架阻尼、非悬挂质量、悬架刚度、轮胎刚度等参数对时域内轮荷利用率和频域内相位角的影响,通过整车实验证明:悬架参数的匹配可以有效地改善车身振动,降低悬架动挠度、轮胎动载荷,提高乘坐舒适性和车辆行驶安全性,协调整车综合性能。     

机务段工装设备数字化改造信息系统

在结合机务段实际情况的基础上熏介绍了机务段工装设备数字化改造信息系统的设计和实现。过对网络设计方案的研究熏解决了机务段检修设备的计算机网络化管理。     

敏捷制造业(AM)自动化物流信息系统的研究与设计

敏捷制造业自动化物流信息系统是根据当前国内外敏捷制造业的自动化物流发展现状和趋势提出的。本文给出系统实现的信息模型逻辑关系图，提出系统实现的软件功能模块图。实验证明系统运行良好，操作简单。     

被动悬架参数的多目标博弈设计

以汽车座椅和悬架系统的阻尼与刚度作为设计变量,综合考虑车辆的乘坐舒适性和对路面的损坏性,以座椅加速度均方根值和轮胎相对动载荷均方根值作为目标函数,建立被动悬架参数的两目标优化设计模型。提出多目标博弈设计方法,采用关联识别方法将设计变量集合分割为各博弈方战略集,给出基于Nash均衡博弈模型的多目标求解的计算步骤。对实际算例进行两目标博弈设计,计算结果显示博弈方法的有效性。     

基于统计结果的模糊评判系统在刀具故障诊断中的研究与应用

在统计结果和模糊评判的基础上，提出了基于统计结果的模糊评判系统。同时，详细介绍了模糊子集尺的学习方法与步骤，并介绍了故障判断的准则与模糊子集的修正原则。实践证明，该方法是可行的，并具有一定的推广意义。     

蚁群神经网络在齿轮箱故障诊断中的研究与应用

在ACO算法原理及框架的基础之上,将蚁群优化算法引入到神经网络的训练中来,提出了ACO训练神经网络的基本原理和方法步骤,并应用于发动机齿轮箱故障的故障诊断。本文采取经典的“频域”分析方法对齿轮箱进行故障诊断,并建立了基于蚁群神经网络的齿轮箱故障诊断模型。结果表明,用ACO算法训练的神经网络具有较高的故障诊断精度,可以有效地诊断齿轮箱中的故障,提高了诊断的效率和质量。     

被动悬架系统的多目标模糊优化设计

以汽车座椅和悬架系统的阻尼与刚度作为设计变量，详细分析了车辆的乘坐舒适性指标和对路面的损坏性指标，以座椅加速度均方根值和轮胎相对动载荷均方根值作为目标函数，建立被动悬架参数的两目标优化设计模型。应用模糊理论辛立多目标评价函数，对实际算例进行了两目标模糊优化设计，计算结果显示了该方法的有效性。     

基于神经网络的敏捷制造业自动化物流信息预测的研究与实现

提出基于神经网络的敏捷制造系统物流预测模型及其算法，并采用动态反馈算法（DBF）对网络进行了训练。结合实际敏捷制造企业，通过与传统的预测方法进行比较，证明该预测系统具有良好的非线性函数逼近能力和隐层反馈的动态数据处理能力，能够学习与适应严重不确定性系统的动态特性，预测精度高。     

改进Elman网络在发动机齿轮箱故障诊断中的研究

针对发动机齿轮箱故障诊断系统,在Elman网络的理论框架的基础之上,分析了Elman网络用于故障诊断的不足,提出了改进Elman网络,并应用于发动机齿轮箱故障的故障诊断.本文采取经典的"频域"分析方法对齿轮箱进行故障诊断,并建立了基于改进Elman神经网络的齿轮箱故障诊断模型,结果表明:该方法具有精度高、收敛快、可以避免局部最小的优点,从而为发动机齿轮箱故障诊断提供了一种更有效的方法.     

基于元胞自动机的水体污染带扩散漂移仿真

本文以栅格数据结构为基础，采用二维元胞自动机模型模拟水体中污染带的扩散漂移。通过确定元胞空间和元胞状态，在进一步考虑流场和风场因素对水体里污染带扩散漂移影响的基础上，建立了污染带扩散漂移规则，并根据该规则以8邻域方式进行元胞状态的更新，从而建立了基于元胞自动机原理的污染带扩散和漂移的时空模型。最后采用该模型对突发性水污染事故进行了动态模拟。预报了污染物质的漂移轨迹和时空动态变化。