公路隧道射流风机通风效果优化研究

以公路隧道射流风机通风效果为研究对象,综合分析影响射流风机纵向通风效果的各项因素,利用计算流体动力学（CFD）理论,对射流风机的安装高度、风机轴线与隧道轴线之间的夹角进行优化仿真分析。以1120型风机为例通过隧道三维建模技术Solidworks进行效果优化仿真,得到最优安装高度及夹角,达到了公路隧道射流风机通风效果的优化。仿真结果表明射流风机的安装高度与射流角度对通风效果的影响趋势呈抛物线特征,存在一个最优的射流风机安装高度和风机轴线与隧道轴线的夹角,为公路隧道通风设计提供了科学依据。     

全球定位系统动态定位误差分析与建模

针对全球定位系统动态定位精度差的缺陷,采用时间序列分析方法建立了全球定位系统动态单点定位误差模型．首先采用逆序检验法检验误差序列的平稳性,然后依据样本数据的偏相关函数、自相关函数的统计特性确定误差序列为AR(10)模型,最后使用矩估计方法完成参数估计．模型适应性验证表明,全球定位系统动态单点定位误差序列可用AR(10)模型表示．将这种全球定位系统动态误差模型应用于60km／h车速的车载全球定位系统接收机输出数据的滤波处理,实验结果表明,经纬度定位数据的均方误差减少了27％左右．     

基于波束切换的PHS智能基站的设计与实现

开发个人手持电话系统(PHS)智能基站是改善其通信质量的一个重要途径.阐述了波束切换式智能天线的实现机理,重点论述了采用该天线技术的PHS智能基站的系统组成及其工作过程,给出了以信号质量与强度为准则的波束选择算法.实验测试与应用表明该智能基站对提高PHS通信质量是有效的.     

基于灰色理论的环形腔气体激光器加速寿命实验数据预测

针对目前环形腔气体激光器加速寿命试验周期长、成本高的缺点,研究了气体激光器加速寿命试验数据的预测方法,提出了基于灰色系统理论的气体激光器寿命试验数据预测算法和寿命预测模型,缩短了试验时间,提高了寿命预测精度.通过建立好的加速寿命试验系统,对气体激光器进行加速寿命试验,根据寿命测试条件和测试数据的特点,采用了灰色模型对气体激光器的加速寿命试验数据进行建模和分析,给出了数据预测的结果和气体激光器的预测寿命,分析了预测精度.通过实际试验数据的验证,表明了本文提出的数据预测算法的正确性和数据预测结果具有很高的精度.     

氦氖激光器电源的调流控制方法研究

针对氦氖激光器加速寿命试验对电流控制的要求,设计了一种简单、高效的调流控制电路,该电路具有调流范围宽、恒流效果好的特点。试验结果表明,该设计满足加速寿命试验系统对电流控制的要求,可以应用于加速寿命试验系统。     

基于L-M法的NPC逆变器SHEPWM求解方法

针对Newton-Raphson(N—R)法求解特定谐波消除脉宽调制(SHEPWM)非线性方程组时存在Jacobi矩阵奇异或病态的不足,提出了一种基于Levenberg-Marquardt(L-M)法的SHEPWM方程组计算方法。通过合理选取求逆矩阵的阻尼因子以强迫矩阵正定,新方法可有效克服N—R法中迭代初始值对最优解的近似要求。以9个开关角的中点箝位(NPC)逆变器SHEPWM为例,进行对比计算和实验分析,结果表明所提方法的有效性。     

一种新型软化SPWM波形合成方法及谐波分析

针对DC谐振直流环节逆变器须采用离散脉冲调制的特点，提出了一种新型软化SPWM波形合成方法，文中给出了软化SPWM波形合成基本原理、合成方法及实现电路，以双极性SPWM波形等面积生成算法为例，分析了新型软SPWM波形误差，相移，并进行了谐波分析，仿真结果表明，新型软化SPWM波形比现有的方法生成的波形相移减小了一半，基波分量增加，谐波分量大大降低，提出的软SPWM波形生成算法对提高软开关直流环节逆变器输出波形质量有重要的理论意义与工程应用价值。     

一种变步长双链量子遗传算法

为了克服基于实数编码和目标函数梯度信息的双链量子遗传算法存在收敛速度慢和鲁棒性较差的缺点,提出了一种自适应变步长双链量子遗传算法。建立了反映目标适应度函数变化率的数学模型;构造了反映当前搜索点处适应度相对变化率的变步长系数k,通过调整k以改善适应度函数相对变化率从而优化解的搜索过程;提出了在迭代过程中的量子旋转门转角[Δθ]更新策略。针对复杂连续函数的优化问题,设计了算法的具体实施步骤,并对典型复杂函数进行了仿真。结果表明,该算法有效地改善了双链量子遗传算法的鲁棒性,加快了算法收敛速度。     

基于混沌控制量的QoS组播路由算法

针对具有多个不相关可加度量的QoS组播路由问题,提出基于混沌控制量的QoS组播路由算法。该算法通过对神经元的内部状态施加一个混沌控制量,可以有效控制神经网络的能量函数增加、减少或保持不变,避免陷入局部最小点。计算机仿真结果表明,该算法能根据组播应用对费用和时延的要求,快速、有效地构造组播树,与其他启发式算法相比,适用于带有较少目的结点的大规模网络。     

求解多维背包问题的改进分布估计算法

研究分布估计算法可以解决难优化问题,且具有很好的全局搜索能力,但存在局部搜索能力差以及因种群多样性容易丧失从而导致的早熟收敛问题.针对上述问题对分布估计算法进行改进,将优势解集克隆,对优势个体进行搜索,从而增强局部搜索能力,并对概率模型进行修正以改善种群多样性损失问题,通过对多维背包问题的标准问题进行测试比较,结果表明了改进的有效性,改进后的算法增加了局部搜索能力、有效保持了种群多样性,获得好的优化结果.