【摘 要】
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针对车-车通信过程中因信道容量约束产生的列车控制精度降低的问题,提出基于RBFNN(radical basis func-tion neural network,RBFNN)的自适应量化滑模ATO(automatic train operation,ATO)控制方法.基于自适应量化滑模控制技术,利用RBFNN对列车模型受到的附加阻力及未知扰动进行自适应逼近补偿,并引入基本阻力参数自适应机制以实现列车高精度控制,保证列车运行安全.仿真结果表明:该算法能够保证列车高精度跟踪理想的运行曲线,实现列车在站间的平稳
【机 构】
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兰州交通大学自动化与电气工程学院,兰州 730070
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针对车-车通信过程中因信道容量约束产生的列车控制精度降低的问题,提出基于RBFNN(radical basis func-tion neural network,RBFNN)的自适应量化滑模ATO(automatic train operation,ATO)控制方法.基于自适应量化滑模控制技术,利用RBFNN对列车模型受到的附加阻力及未知扰动进行自适应逼近补偿,并引入基本阻力参数自适应机制以实现列车高精度控制,保证列车运行安全.仿真结果表明:该算法能够保证列车高精度跟踪理想的运行曲线,实现列车在站间的平稳运行和精确停车.
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以NACA0012翼型为研究对象,设计了钝后缘和尖后缘2种翼型.在3种不同的远场距离下,应用统一的网格策略划分了数量相同的结构化网格.基于相同的边界条件采用Spalart-Allmaras和SST K-ω湍流模型求解NS方程,实现对翼型外流场的数值仿真.比较了在0°、10°和15°攻角下的Cd和Cl数值,结果表明采用Spalart-Allmaras湍流模型对力系数的仿真结果较优.综合考虑Cd和Cl的误差率,钝后缘+20 m远场距离+Spalart-Allmaras湍流模型的参数配置可获得最佳仿真效果.
针对果蝇优化算法(FOA)存在收敛速度慢和易陷入局部最优等问题,提出一种基于混沌的正余弦果蝇优化算法(CSC-FOA).通过混沌logistic映射生成算法的初始种群位置,使果蝇位置更接近最优值,降低随机初始化对算法性能的影响;果蝇个体位置更新时采用正余弦搜索策略,利用正余弦的波动搜索避免局部最优,提高收敛速度.实验结果表明,与同类算法相比,CSC-FOA算法在收敛精度、稳定性以及收敛速度等方面的性能更好.
为提高在CT图像中结直肠息肉的筛选效率,提出一种基于深度森林的结直肠息肉CT图像检测方法.通过灰度化、归一化、中值滤波、随机旋转的手段对数据集进行预处理,将处理后的数据输入一个调整后的深度森林进行预测分类,得到输出结果.实验结果表明,该模型与其他分类算法采用不同指标对比后,具有较好的分类效果,分类精度达到了99.67％,同时该模型具有较少的超参数,泛化能力强,有助于在医学影像领域辅助医生筛查疾病患者.
分析了磁致伸缩换能器的等效电路,计算得到了换能器工作的谐振频率.对换能器工作电压与电流的相位差进行补偿,并给出了相位补偿后的等效电路.以DSP为控制单元,设计了换能器驱动电路,包括电源电路、功率放大电路、辅助电源电路等.功率放大电路的全桥逆变电路采用自动相位控制方式.对电路的工作原理和工作过程进行了分析,对设计的换能器驱动电路进行实验.试验结果表明,设计的驱动电路频率稳定、工作可靠,能够满足激振时效等场合的应用.
为科学合理地分析曲线波形腹板钢箱-混凝土组合梁的扭转振动特性,首先,综合考虑弯扭耦合效应和波形钢腹板的剪切变形效应,基于Galerkin法和Hamilton原理建立了该桥型的扭转振动频率控制微分方程和自然边界条件.随后,根据自然边界条件,求解了剪切变形效应和弯扭耦合效应共同作用下曲线波形腹板钢箱-混凝土组合梁扭转振动频率的解析公式,将计算结果与ANSYS三维有限元进行了对比,结果表明,曲线波形腹板钢箱-混凝土组合梁扭转振动频率的解析公式与ANSYS有限元分析结果吻合良好.在此基础上,当R无穷大时,利用实测
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