基于变结构参数自整定模糊PID的节能控制系统

设计基于变结构参数自整定模糊PID和空气源热泵的节能控制系统,分析模糊运算规则,实现风量温度的高精度控制。用力控组态软件对整个节能控制系统进行组态。实际生产运行结果表明:该系统的节能效果明显,操作界面友好。

变结构参数模糊控制在光伏发电最大功率点跟踪中的应用

研究了光伏电池的输出特性,讨论了光伏发电系统最大功率点跟踪常用控制方法的优缺点。分析了光伏电池的功率电压曲线,提出将变结构参数模糊控制应用到光伏发电系统MPPT控制中,能够快速响应外界条件的变化,在最大功率点无明显的震荡。试验结果表明,控制方法能使系统稳定工作在最大功率点,并且可快速跟踪外界环境变化,具有较好的动态和稳态性能。

变结构参数结构设计方法及其在曲轴结构设计中的应用

本文提出了一种新的设计思想——变结构变参数设计方法，并结合发动机曲轴，阐述了变结构变参数设计的概念、原则、实施措施及意义．在此思想指导下对Ｉ—deas软件包进行了二次开发，编制了发动机曲轴专用有限元分析程序，并用某型号曲轴进行了验证．

CAD二次开发中变结构变参数设计方法的技巧

讨论了CAD二次开发中变结构变参数设计方法的技巧，并以一个ARX程序为例，说明程序的实现和开发方法。

一种变参数滑模变结构控制及飞行控制应用研究

提出了一种新的负指数分布变参数滑模变结构控制,采用增益调度方法调节变结构控制器参数。通过自适应调节边界层系数、滑动模系数和控制增益系数实现降低能耗、减弱颤振的目标。对某飞机短周期迎角稳定控制系统进行仿真,结果表明了该控制方案的有效性和实用性。

变结构变参数设计方法及其在机械CAD中的应用

提出了一种新颖的机械结构设计思想──变结构变参数设计方法，并结合实例，阐述了变结构变参数设计的概念、原则、实施措施和意义。由此对I-deas软件包进行了二次开发，编制了发动机曲轴专用CAD软件程序，并用某型号发动机曲轴进行了验证。

风机盘管变结构性能的模型分析

为研究风机盘管的机械结构参数变化对换热性能的影响,对翅片管换热器的热湿交换过程进行分析,并建立稳态仿真模型。采用等价干工况的方法对风机盘管的湿工况进行分析计算,避开了析湿系数的求解,使得计算更加简单和准确。在此基础上,利用稳态分布参数仿真模拟,对改变风机盘管翅片管式换热器的机械结构参数时的运行特性进行了详细计算,为风机盘管结构设计的优化提供了理论基础。

变结构、变参数控制算法在发射架伺服系统中的实现

文中深入分析了微机伺服控制系统中的变结构、变参数伺服控制技术,并以此为基础设计防空导弹发射架计算机控制系统。通过仿真,可以看出这种控制形式在控制精度、快速性等几方面优于传统的发射架控制系统,具有一定的现实意义。

基于变结构协整理论的中长期电力负荷预测模型

提出了一种基于变结构协整理论的电力系统负荷预测建模新方法,所建模型反映了用电量和经济参数之间的长期静态和短期动态波动的均衡关系。提出了一种比较符合电力系统实际情况的时间序列突变点确定方法,并利用突变点信息提高了模型的预测精度,避免了传统的负荷预测中经常存在的伪回归问题。采用该方法对中国年度用电量和国内生产总值数据进行了预测分析,结果表明了该方法的有效性。

基于变形条件的黄土结构性试验研究

黄土的结构性由黄土颗粒之间的联结结构强度和摩擦结构强度所决定,要定量描述黄土的结构性,就要定量研究黄土联结结构强度和摩擦结构强度的变化规律。为此,提出基于变形条件的黄土结构性参数即联结结构变形势参数mp1、摩擦结构变形势参数mp2及结构变形势参数mp,并通过黄土的侧限压缩试验研究原状黄土和人工水泥结构性黄土的结构性及其结构性参数的变化规律,揭示含水率、压力、密度、水泥含量等对黄土结构性的影响,并对所提出的基于变形条件的黄土结构性参数的合理性进行讨论。

黄土结构性定量化参数的探讨

黄土的结构性由黄土颗粒之间的联结结构强度和摩擦结构强度所决定,要定量描述黄土的结构性,就是要定量研究黄土联结结构强度和摩擦结构强度的变化规律。由此,针对不同的受力条件,提出基于变形条件的黄土结构性参数(联结结构变形势参数mp1、摩擦结构变形势参数mp2以及结构变形势参数mp)、基于强度条件的黄土静力结构性参数(联结结构静力强度势参数mε1、摩擦结构静力强度势参数mε2以及结构静力强度势参数mε)和基于强度条件的黄土动力结构性参数(联结结构动力强度势参数mγd1、摩擦结构动力强度势参数mγd2以及结构动力强度势参数mγd)。并对所提出的黄土结构性参数的合理性、稳定性和广泛适用性进行讨论。

GMDH和变结构协整理论在电力负荷预测中的应用

鉴于未考虑时间序列的非平稳性所得到的拟合方程可能出现'伪回归'而失去准确预测的能力,引入了协整理论与误差修正模型。考虑地区产业结构发生变化将导致地区用电量时间序列发生结构突变,影响平稳性检验结果的可信度,又引入了GMDH理论,自动搜索并确定结构突变点,以改进经典结构突变理论需要事先获知一些重大波动信息等主观性影响。结合上述两点,构建了基于GMDH理论的参数变结构协整模型。算例证明了该模型在电力系统的负荷预测中的适用性以及在处理'伪回归'和'样本数据结构突变'问题方面的有效性。

基于变参数的仓储管理过程混沌控制研究

针对仓储管理过程中的一类多参数混沌情况,采用微分动力学原理,提出基于变参数结构的反馈控制方法,解决了多参数的控制问题。比OGY方法简单、实用、并具有稳定控制的能力。

上海市外商直接投资与房地产价格的变结构协整分析

本文采用了参数变结构协整分析方法研究了上海市外商直接投资和房地产价格的协整关系,并建立了误差修正模型。基于1994年～2006年数据的实证研究表明,在1998年后上海市外商直接投资和房地产价格的协整关系发生了变化。

基于变参数结构的锂离子电池建模方法

电动汽车及电网储能电站的快速发展对电池管理系统控制性能提出更高的要求,准确的电池模型及参数是保障电池管理系统中锂离子电池状态监测及高效能量管理的必要条件。传统等效电路模型受限于模型结构只能呈现单一时间尺度的阻抗特性,难以有效表征锂离子电池冲放电过程中内部复杂的物理、化学状态变化。基于锂电池充放电过程中的多时间尺度特征,提出一种采用变参数结构的一阶等效电路模型及相应的参数提取方法,该模型将时间因子引入容、阻网络,将容、阻参数可变范围从二维曲线扩展为三维曲面。所提出模型容阻参数能够在充放电及松弛周期内随电池状态的变化而改变,因此该变参数结构能够更为精准地描述电池内部电化学状态的变化。基于变参数特征建立了一阶变参数结构等效电路模型,并通过试验验证了模型的有效性。

基于I-DEAS的三维参数化绘图方法及其在火炮设计中的应用研究

提出了通过结构型式分类 ,类模型的提取 ,尺寸赋值建立变结构参数化模型的方法 ,在此基础上提出了基于 I-DEAS的火炮零部件三维参数化绘图方案 ,实现了火炮零部件设计计算结果向图形的自动转化 ,为实现火炮总体结构的参数化。

一类混沌经济模型的控制方法的研究

就经济系统中的一类多参数混沌模型 ,应用微分动力学理论 ,研究了变参数结构反馈控制方法 ,成功地进行了多参数混沌控制 .并讨论小波滤波法 ,成功实现了混沌不稳定周期轨道的稳定控制方法 。

基于变结构协整理论的保费预测模型

提出了一种基于变结构协整理论的保费预测建模新方法,所建模型反映了保费和GDP之间的长期静态和短期动态波动的均衡关系.通过确定时间序列突变点,并利用突变点信息提高模型的预测精度,避免了传统的保费预测中经常存在的虚假回归问题.采用该方法对中国年度保费进行了预测分析,结果表明了该方法的有效性.

Effect of hot deformation conditions on grain structure and properties of 7085 aluminum alloy

The influences of deformation conditions on grain structure and properties of 7085 aluminum alloy were investigated by optical microscopy and transmission electron microscopy in combination with tensile and fracture toughness tests. The results show that the volume fraction of dynamic recrystallization increased with the decrease of Zener-Hollomon （Z） parameter, and the volume fraction of static recrystallization increased with the increasing of Z parameter. The strength and fracture toughness of the alloy after solution and aging treatment first increased and then decreased with the increase of Z parameter. The microstructure map was established on the basis of microstructure evolution during deformation and solution heat treatment. The optimization deformation conditions were acquired under Z parameters of 1.2×10^10-9.1×10^12.