事件触发下的网络化系统非脆弱耗散控制方案

针对带宽资源有限、存在系统外部干扰以及参数不确定性的问题,提出了一种基于事件触发的网络化系统非脆弱耗散控制方案。首先,在网络化控制系统（NCS）模型的基础上,提出了一种非周期采样的事件触发方案,并建立一个时滞闭环系统模型;然后,利用锯齿波的结构特点构造新型双边李雅普诺夫泛函;最后,结合杰森不等式、自由权矩阵、凸组合等方法,导出保证系统稳定性的充分条件,并计算出反馈控制器的增益。数值仿真结果证明,所设计的双边泛函比用单边泛函具有更小的保守性,事件触发机制与普通采样机制相比能够节约带宽,且所设计出的控制器具有可行性。     

箱梁桥在梁格法下不同建模方式差异分析

目前梁格法在分析箱梁结构存在的问题时,由于纵向梁格划分方式、虚拟横梁划分方式以及荷载大小的加载等方面对计算精度的具体影响还无法完全确定,因此需要对计算精度影响进一步分析研究。文中以某20m简支箱梁桥为例,对梁格法模型的纵向梁格划分方式、横梁模拟方法及不同荷载工况进行对比分析,观察梁格法模型在不同的情况下精度差异大小。结果表明文中梁格法的横向虚拟梁格划分方式对支座反力和桥梁挠度的计算精度差异不大,纵向梁格划分方式对支座反力的计算精度差异较大,可为相关工程采用梁格法时提供参考。     

混凝土布料机螺旋输送量自学习研究

针对混凝土输送量预报模型在布料机浇筑工艺发生变化时适用性低的问题,提出一种混凝土输送量预报模型自学习方法。通过对混凝土布料机浇筑环节工艺流程进行研究,搭建实验平台获取实际混凝土输送量数据;分析工艺变化时实际输送量的变化规律,基于自学习在线预测基本原理,在浇筑间歇采用指数平滑法对自学习系数进行更新,实现输送量预报模型的在线修正。实验结果表明,此方法投入使用后,混凝土的预报输送量与实际输送量间的偏差迅速减小,输送量预报模型的适用性明显增强。     

基于改进PCA和支持向量机的掌纹识别

掌纹识别是一种新兴的生物特征识别技术。掌纹识别是用掌纹特征(包括人眼可见的和不可见的)来进行身份鉴别的一种方法。其中掌纹特征提取和掌纹特征匹配是掌纹识别研究的关键部分和核心内容。在特征提取方面,给出了两种改进的特征提取方法。先对掌纹图像进行傅里叶变换,再对变换后的图像进行主成分分析;针对掌纹图像的特点,对PCA进行改进,设计了适用于掌纹图像的分块主成分算法。将一整幅掌纹图像分为若干子块图像,在此基础上进行主成分分析。通过实验验证了改进的特征提取方法可以提高识别准确率。在特征识别方面,模版匹配虽然在一定程度上计算量小,准确率高,但容易陷入小样本问题。因此通过训练SVM分类器,进行掌纹识别。实验证明该方法有较好的可行性。     

基于热带海洋文化的校园慢行系统建设研究——以海南热带海洋学院为例

近年,大学校园规模在不断扩大,校园人流车流混乱、各类交通冲突等问题日益凸显,一定程度上影响了学生和教职工的日常学习、生活和工作。文章将慢行系统融入校园整体建设中,针对校园内出现的人车冲突、道路安全隐患以及慢行道路缺乏等需要解决的实际问题,结合校园文化与师生的需求,营造便利、连通和美好的慢行环境,构建符合时代发展的校园道路景观,以此增进师生多样活动共生、激发校园活力。