混凝土泵送系统集成控制方法研究

针对泵送技术中的油缸换向可靠性差、液压系统换向冲击大、泵送效率低等技术难点,以泵送单元的控制为研究对象,通过对相关传递函数模型、状态空间描述模型的深入分析,提出一种泵送系统集成冗余控制方法:采用独特的信号采集方式,通过控制器闭环实时调整泵送系统的串联油缸同步状态,一体化解决上述泵送系统控制的技术难点。还探讨了这种串联油缸实时同步控制的控制律及实用的中央控制器运算策略,建立了VR泵送单元三维动态可视化模型及Simulink泵送单元动态系统模型,而其中的串缸同步补泄油逻辑控制模型,还利用StateFlow状态流建模技术。基于统一的MATLAB软件平台,对该控制方法进行必要的仿真,以验证该方法的可行性,并在实际工况下验证了该控制方法的技术优势。     

具备反向学习和局部学习能力的粒子群算法

为解决粒子群优化（Particle Swarm Optimization,PSO）算法中存在的种群多样性和收敛性之间的矛盾,该文提出了一种具备反向学习和局部学习能力的粒子群优化算法（Reverse-learning and Local-learning PSO,RLPSO）。该算法保留了初始种群中满足排异距离要求的多个较差粒子以及每个粒子的历史最差位置。当检测到算法陷入局部最优时,利用这些较差粒子的位置信息指导部分粒子以较快飞行速度进行反向学习,将其迅速牵引出局部最优区域。反向学习过程可改善粒子种群的多样性,保证了算法的全局探测能力;同时,利用较优粒子间的差分结果指导最优粒子进行局部学习与搜索,该过程可与粒子群的飞行过程并行执行,且局部学习的缩放因子可随进化过程动态调节。局部学习可提高算法的求解精度,保证算法的迅速收敛。实验结果表明,RLPSO 算法同其他 PSO 算法相比,在高维函数优化中具有收敛速度快、求解精度高的特点。     

基于改进的粒子群算法的移动互联网扩散预测

为了准确预测移动互联网扩散趋势,采用一种改进的Bass创新扩散模型,将三个参数都表示为随时间变化的函数。为了得到精确参数值,提出一种新的粒子群优化算法,该算法在初始化阶段和运行过程中使用反向学习策略。引入种群密集度指标来判断种群收敛状态。当算法陷入局部最优时,对全局最优粒子进行柯西和高斯混合变异。实验结果表明改进后的粒子群优化算法能有效提高最优解精度和收敛速度,改进之后的Bass模型能够更准确的预测移动互联网扩散趋势。     

改进混合蛙跳算法在蔬菜总黄酮软测量中的应用

针对蔬菜总黄酮化学物提取过程复杂、非线性和生物参数难以在线测量等特点,提出了基于改进混合蛙跳算法优化最小二乘支持向量机的蔬菜总黄酮软测量模型。该模型对标准混合蛙跳算法进行改进,采用反向学习的种群初始化策略,确保个体分布的均匀性;并根据群体适应度方差大小,动态调整变异概率,使算法避免陷入局部最优;最后采用改进的混合蛙跳算法对最小二乘支持向量机的参数进行寻优,实现蔬菜总黄酮软测量。仿真结果表明,基于改进混合蛙跳算法的最小二乘支持向量机软测量模型具有测量精度高,稳定性好的优点,有利于蔬菜总黄酮化学物测量工程的实际应用。     

室内概率阈值反向最近邻查询

室内空间变得越发的庞大和复杂,随之产生了越来越多的室内空间查询需求.目前已有文献提出了针对室内空间环境的范围查询和最近邻查询,而作为常见的空间查询类型的反向最近邻查询,尚未有相关的研究.为此,提出了室内概率阈值反向最近邻查询和基于定位设备的设备可达图模型.在图模型基础上,提出了室内概率阈值反向最近邻查询处理算法,该算法由基于图模型的批量剪枝、基于室内距离的剪枝、基于概率的剪枝和概率计算4部分构成,通过剪枝策略修剪掉不可能出现在结果集中的对象,从而缩小了查询空间,提高了效率.     

具有自学机制和退火选择的教学优化算法

为了克服教学优化(TLBO)算法容易早熟,解精度低的弱点,提出一种具有教师自学和学生选择学习的改进教学优化算法。在每次迭代过程中教师个体首先通过反向学习(OBL),实现教师的自我提高,加强优秀个体周围邻域的搜索,引导算法向包含全局最优的解空间逼近,保证算法具有较好的平衡和探索能力。学生个体通过随机执行反向学习进行自学习,同时亦向教师个体进行学习,计算两种学习方法后的状态相对教师个体的突跳概率,并以此概率为基础进行轮盘赌产生子个体。通过在多个标准测试函数上的实验仿真并与相关的算法对比,结果表明所提出的改进算法具有更高的收敛速度和收敛精度。     

电液伺服试验机系统非周期信号控制策略研究

电液伺服动态试验是一类复杂非线性控制系统,同时材料实验过程中的周围环境,对材料试验的结果造成很大的影响。在材料试验机的检测领域,一项重要的工作就是车辆道路谱的非周期信号进行响应和跟随,经过实验研究表明,普通的PID控制,不能有效的满足实验要求,本文首先对电液伺服试验机进行数学模型的建立,并对数学模型进行简化分析,应用自适应反向控制方法,实现了电液伺服动态实验机的非周期信号的实时控制,实现了系统的实时性、可控性及鲁棒性。     

特细砂泵送混凝土在甘肃省巴家嘴水库工程中的应用

以特细砂泵送混凝土在甘肃省巴家嘴水库除险加固施工建设中的工程实践为背景,分析了特细砂泵送混凝土的特性及配合比等特点,介绍了特细砂泵送混凝土技术在施工中的应用经验。     

泵送混凝土在筏板工程施工中的应用

以阿联酋双塔酒楼筏板基础浇筑为例,介绍了泵送混凝土在基础筏板施工中的应用,并提出了防范大体积混凝土裂缝的实用方法.     

基于结果反馈的模糊Petri网学习算法

针对模糊Petri网模型的复杂结构,在不增加虚库所和虚变迁的情况下改进了模糊Petri网分层算法,从而简化模糊Petri网学习和训练方法。为提高收敛速率,本文从一个全新的角度考虑模糊Petri网的学习和训练,提出了基于结果反馈的模糊Petri网学习的新算法（FBFPN）。该算法通过对纯网进行层次式分层及建立变迁点燃的近似连续函数后,调整权值、变迁的阈值、变迁的可信度的同时又调整输入矢量的多重作用来最小化误差函数。仿真结果分析表明,该算法具有良好的学习效率和泛化能力。