具有时滞与Beddington-DeAngelis发生率的多易感种群的传染病模型研究

主要研究一类具有时滞与Beddington-DeAngelis发生率的多易感群体的传染病模型,得到基本再生数■.通过构造Lyapunov泛函和LaSalle不变原理对系统的稳定性进行了研究,得到了平衡点的全局渐近稳定条件.进行系统的数值仿真分析对结果验证.     

汽车悬架系统的时滞反馈控制及其参数优化研究

针对汽车悬架系统的时滞反馈控制问题,提出了一种时滞反馈控制参数的优化策略。首先,建立了时滞加速度反馈控制下1/4汽车悬架系统的力学和数学模型,利用理论推导得到了车身和车轮加速度幅值与路面激励频率之间的关系;其次根据特征值法分析了系统的稳定性,得到了反馈增益系数和时滞两参数平面上的系统稳定性分区图,并通过数值模拟验证了稳定性分析结果的正确性;最后,以最小的车身加速度幅值为优化目标,以反馈增益系数和时滞为优化参数,采用粒子群优化算法得到了不同路面激励频率下反馈增益系数和时滞的最优值。研究结果表明:相较于被动汽车悬架系统,最优时滞反馈控制下汽车悬架系统的隔振效果得到了明显的改善;在频率1 Hz～20 Hz内,车身的加速度幅值至少可降低19.60%。     

对预拌混凝土施工现场任意加水现象的分析

在施工过程中，预拌混凝土任意加水现象时常发生，大大影响施工质量，成为施工过程中十分棘手的问题。本文主要分析了产生任意加水现象的原因，并探讨了解决问题的相关对策，从根本上解决问题。建筑工程是一项系统而复杂的工作，稍有不慎，就会影响全局，这需要施工各方共同的努力。     

发动机主动悬置LQG权值优化时滞补偿控制

在发动机悬置系统中,将压电陶瓷作动器运用到主动悬置系统中具有重要研究意义。除了主动控制力,时滞是评价的重要指标,时滞会导致主动控制力与发动机运动状态不合拍,从而降低发动机的隔振性能。建立发动机含时滞的三自由度数学模型,从压电陶瓷作动器力学模型,运用实验对压电陶瓷作动器的特性做了研究,建立主动控制力与电压的关系。由于反馈控制中实际的控制力与理想的控制力之间有时滞,论文提出LQG控制与泰勒级数的结合用于时滞补偿控制设计TLQG控制器。对于LQG控制器权值没有固定的解析方法,运用了遗传算法对LQG控制器的权值进行优化。通过仿真分析结果表明TLQG控制进行时滞补偿能很好的改善发动机悬置的性能。     

带式输送机转弯装置的设计及应用

为解决带式输送机运输系统无法转弯的难题,对带式输送机转弯装置原理进行分析,设计了基于万向球的带式输送机转弯装置,并在12090工作面轨道运输巷进行应用。结果表明:该装置运行稳定,安装简单,适用于任意角度转弯巷道,可重复利用,在运行过程中未出现跑偏、卸料、皮带撕裂等问题,每个转弯装置的应用可节约生产成本约75万元/年,具有较高的经济效益。     

任意角带式输送机转弯装置应用研究

煤炭运输线路出现变向转弯时，通过多台传统带式输送机搭接实现输送，存在设备投资大、运输系统复杂、人员需求多等问题。介绍了任意角带式输送机转弯装置的工作原理、结构组成和特点，任意角带式输送机转弯装置由转向模块、改向模块、受料模块及其他辅助装置组成，当巷道转弯角度变化后，仅需要调节转向和改向滚筒即可实现带式输送机转向。该设备结构新颖、承载力大、运转安全可靠，可实现对带式输送机防逆转、制动，克服了转向运行时胶带的滑移和受力不均等问题，实现了减人提效，同时，安装时不需要开掘机电设备硐室，减少了巷道工程量，具有广阔的推广前景。     

基于动态MIC优化TCN的混凝土坝变形预测模型研究

混凝土大坝变形是其安全运行的主要控制指标,对大坝变形的预测就显得尤其重要。为降低常规预测模型因未考虑环境量的时滞性所带来的误差,采用最大信息系数方法(MIC)计算水位影响因子和大坝位移的时滞关系,并确定最佳滞后时间。进一步,采用时间卷积网络(TCN)解决了混凝土重力坝的变形预测的高维非线性难题,并不断逼近坝体位移影响因子矩阵空间和位移目标向量之间的最佳映射关系,进而得到大坝变形的预测模型,并将其预测结果与常用的ARIMA模型进行对比。结果表明,MIC-TCN模型比ARIMA模型有更好的预测效果。     

马尔可夫跳变线性系统最优控制的研究现状与进展

马尔可夫跳变线性系统（MJLS）是一种具有多个模态的随机系统，系统在各个模态之间的跳变转移由一组马尔可夫链来决定。MJLS模型因其在表示过程中可以产生突变而更能精确的描述实际工程应用中的系统。近年来，MJLS的最优控制问题成为了研究的热点，动态规划、极大值原理以及线性矩阵不等式等成为了解决此类问题的主流方法。本文对MJLS最优控制领域的研究现状进行了综述。分别对一般情况下、带有噪声的情况下、带有时滞的情况下以及某些特定情况下的MLJS最优控制问题的国内外研究现状进行论述。最后进行了总结并提出MJLS最优控制领域未来值得关注的研究方向。