基于振型分解法的车辆悬架系统主动控制

针对传统车辆被动悬架抗干扰性差的缺点,基于1/4车辆悬架系统,建立了车辆悬架动力学模型,以车身垂向加速度、悬架动扰度、轮胎变形量为控制指标,采用线性二次型(LQR)最优方法设计控制器.鉴于性能指标中加权矩阵难于确定的问题,提出基于振型分解法来优化选择加权矩阵,根据各振型分量的不同重要性,赋予各振型分量不同的权重,通过优化选择悬架系统的加权矩阵,获得最优反馈增益及最优控制力,从而抑制高频噪声和高阶计算模型误差对输出控制力的影响,提高了车辆悬架系统的抗干扰能力,并通过李雅普诺夫稳定性理论证明了系统的稳定性.最后,以二自由度车辆悬架系统在路面模拟输入作用下的动态响应为例,通过与被动悬架进行对比,证明了所提方法的正确性和有效性.     

基于Map/Reduce的民航高价值旅客发现方法

为解决常旅客计划模型评价指标单一,不能准确识别高价值旅客的问题,提出一种将Map/Reduce并行处理与数据挖掘知识相结合的发现方法。利用Map/Reduce数据处理模型,在Hadoop分布式平台上并行处理海量PNR数据;根据改进的RFD模型,确定客户价值指标,利用AHP层次分析法将专家经验值量化为指标权重;利用聚类分析技术识别高价值旅客,采用真实的PNR数据集进行实验。实验结果表明,该方法能够有效识别民航高价值旅客,为航空公司做出有效决策提供有利依据。     

一种结合Bayes估计的NHPP航班查询软件可靠性评估方法

从航班查询系统故障的监控日志出发,分析了航班查询系统的故障数与其发生的时间间隔区间的关系,建立了NHPP模型。为了使NHPP模型能够更加准确地反映时间对航班查询系统的故障数的影响,对航班查询系统的寿命总体分布函数F(t)进行贝叶斯估计。当不重复采样时,贝叶斯估计取F(t)的先验分布为DP(α,P0),使得F(t)后验分布容易分析计算,从而使NHPP模型的估计更为精确。利用实际监控数据进行仿真,对模型进行了实现,结果表明了该模型对可靠性评估有较高的准确度。