关于无限棒束间流动和传热特性的数值研究

应用非线性ｋε湍流模式，采用非正交曲线坐标系下求解三维ＮＳ方程的非交错网格有限体积方法，数值模拟了充分发展条件下，三角形排列无限棒束间通道内，不同的几何参数（Ｐ／Ｄ），雷诺数（Ｒｅ）下的流动和传热问题。给出了不同参数下的速度和温度分布以及湍流二次流动，分析了几何参数、雷诺数及二次流对棒束内流动和传热特性的影响，得到了不同参数下通道的摩擦系数和Ｎｕｓｅｌｔ数，并与经验关系式作了比较     

水泥混凝土路面滑模摊铺机械配套及应用

水泥混凝土路面的滑模机械化摊铺是今世界上最先进、施工速度最快、自动化程度最高的路面施工方式。     

A cell-based robust optimal coordinated control on urban arterial road

Process of optimizing coordinated control is divided into two stages.At the first stage,the study improves a robust optimal control model of single-point intersection to optimize cycle and split.At the second stage,the study combines all links with intersections of arterial road as a complete system,and applies cell transmission model to simulate traffic flow on urban signalized arterial road.We propose a coordinated control model based on the platform to optimize offset between adjacent intersections.Genetic algorithm is executed by MATLAB to solve the model.The performance evaluations show that the model not only effectively reduces average delay and stopping rate of vehicles on arterial road and largely enhances traffic capacity of arterial road,but also lowers the sensitivity of signal control for flow fluctuations.     

基于滑模观测器的永磁同步电机无位置传感器控制

本文提出了一种基于滑模变结构控制原理的无位置传感器控制方法。通过分析永磁同步电机的模型,应用滑模变结构控制原理,提出了一种针对永磁同步电机的无位置传感器控制策略。它利用电机中容易测得的定子电流、直流母线电压,通过滑模变结构控制原理来估算转子位置。利用Matlab／Simulink对系统进行了仿真,仿真结果表明,转子位置估算结果基本与实际位置一致。     

小型固定翼无人机定点降落轨迹跟踪与控制

自动降落是无人机自主性的重要指标之一,具有自动定点降落的小型固定翼无人机能够实现自动撞网、自动钩拦阻索等降落回收方式,对无人机的实际应用有巨大的意义.本文给出了一种小型固定翼无人机定点降落的控制方案,使用扩张状态观测器和基于动压的增益调度解决了动压变化对无人机飞行品质的影响,使用速度矢量和侧偏距控制方法引导无人机实现定点降落.     

新的e修正鲁棒自适应控制方法在航空发动机上的应用

针对航空发动机模型的结构和参数的不确定性,提出一种基于非李亚普诺夫方程(NQLF)的e修正鲁棒模型参考自适应控制法。该方法无需知道发动机精确数学模型,抗干扰能力强,在输出误差信号的作用下具有比普通方法更快的收敛性,振荡性能够得到很好的控制。从仿真结果可见控制器能使系统比较好地跟踪参考模型的输出,对发动机模型参数和结构的变化有一定的适应能力,鲁棒性较好。     

基于改进HBA算法的生鲜闭环供应链网络鲁棒优化设计

针对生鲜闭环供应链网络设计问题,建立了一种基于生鲜闭环供应链网络的鲁棒优化模型,以解决供应链网络中的不确定性问题。首先,针对涵盖五个节点的生鲜供应链网络结构建立了多周期、多产品,以最小化成本、最小环境影响为目标的混合整数规划模型,采用模糊折中规划与区间数据鲁棒优化方法进行处理;其次,在原有蜜獾算法的基础上引入差分进化原则,增强算法的全局搜索能力与收敛速度;最后,通过MATLAB数值分析与仿真实例表明,所提鲁棒优化模型与蜜獾算法在求解生鲜闭环供应链网络设计问题中具有明显优势。     

一种低复杂度的鲁棒自适应波束形成算法

传统基于干扰噪声协方差矩阵（interference-plus-noise covariance matrix,INCM）重构的鲁棒自适应波束形成（robust adaptive beamformer,RAB）算法在多种样本数据协方差矩阵误差和信号导向向量误差的失配环境中具有较强的鲁棒性,但目前主流的INCM重构法都是对信号和干扰的导向向量通过建立凸优化模型来估计,这带来了很高的计算复杂度。为了解决这个问题,提出了一种低复杂度的基于INCM重构的RAB算法。该算法首先将干扰信号的导向向量分解为对应标称项和误差项的和,然后通过一种子空间方法估计得到误差项的单位向量。接下来对一个Capon空间谱功率最大问题进行求解,得到误差项的模值,以此得到重构的INCM。同时利用Capon空间谱中残差噪声的存在,使用交替投影法估计得到期望信号的导向向量,最后得到所提算法的权重向量。仿真实验表明所提算法在多种误差环境下具有较强鲁棒性的同时,还具有较低的计算复杂度。     

基于KPLS鲁棒重构误差的高炉燃料比监测与异常识别

作为钢铁冶金制造的核心工序, 高炉炼铁是典型的高能耗过程, 其运行能耗约占钢铁总能耗的50%以上, 其中, 80%的能耗是焦炭和煤粉等燃料消耗. 因此, 对表征高炉燃料消耗的燃料比参数进行监测, 并尽可能早地识别影响燃料比异常波动的关键因素, 对于高炉炼铁过程的节能降耗具有重要意义. 本文针对先验故障知识少的高炉燃料比监测与异常识别难题, 提出一种基于核偏最小二乘(Kernel partial least squares, KPLS)鲁棒重构误差的故障识别方法. 该方法首先建立过程变量与监测变量的KPLS监测模型, 然后根据非线性映射空间的协方差矩阵和核空间Gram矩阵之间的关系, 反向估计原始空间变量的正常估值. 为了增强算法的鲁棒性, 采用迭代去噪算法减少异常数据对原始空间正常估值的影响. 通过利用原始空间正常估值和真实值来构造故障识别指标, 并给出故障识别指标的控制限. 基于实际工业数据的高炉数据实验表明所提方法不仅可以监测出正常工况下影响燃料比异常变化的潜在因素, 还可识别出异常工况下影响燃料比异常变化的关键因素, 具有很好的工程应用前景.