模糊分布参数的全局灵敏度分析新方法

为合理度量随机输入变量分布参数的模糊性对输出性能统计特征的影响,提出了模糊分布参数的全局灵敏度效应指标,并研究了指标的高效求解方法。首先,分析了不确定性从模糊分布参数至模型输出响应统计特征的传递机理,以输出性能期望响应为例,利用输出均值的无条件隶属函数与给定模糊分布参数取值条件下的隶属函数的平均差异来度量模糊分布参数的影响,建立了模糊分布参数的全局灵敏度效应指标。其次,为减少所提指标的计算成本、提高计算效率,采用了扩展蒙特卡罗模拟法(EMCS)来估算输入变量分布参数与模型输出响应统计特征的函数关系。最后通过对算例的计算,验证该文所提方法的准确性和高效性。     

无铅回流焊接中工艺技术的研究

首先分析了在无铅化回流焊工艺窗口变小的条件下,如何改进回流焊中最重要的设备回流炉以使其达到无铅焊接的要求,其次研究了无铅回流焊的温度曲线,回流温度曲线的合理设置是得到优质焊点最重要的制约因素之一,应以标准曲线为参考并综合实际中的各种因素来设置。     

模糊数据中异常点的一种识别方法

针对输入为确定数、输出为LR型模糊数的模糊数据集,利用最小二乘法建立了该模糊数据集的模糊线性回归分析模型及参数估计,用数据删除的方法研究了数据删除模糊线性回归模型,构造了统计诊断量—模糊Cook距离来识别模糊数据集中的异常点,通过数值模拟和对实例的研究,识别出其异常点,证实了本文构造的统计诊断量的有效性.     

基于模糊逻辑的舰船维修经费预测

针对多输入、单输出的复杂非线性系统，基于Takagi-Sugeno模糊规则给出了一种系统预测模型，分别用模糊C- 值聚类算法和线性回归方法导出模型参数。利用该模型对舰船维修经费进行了预测，并进行了精度分析。     

热驱动部件温度数学模型建立方法研究

通过对热驱动部件的理论分析,确定参数待定的热驱动部件温度数学模型.依据试验采集的大量数据,采用分段逐级拟合的方法,用此数学模型的输出曲线逼近试验数据得到的曲线,从而将模型中待定参数确定下来,获得热驱动部件温升数学模型;并将时间最优控制运用到此数学模型上,准确地获得预先设定的目标温度值.     

基于模糊逼近的单输入单输出非线性时延控制系统

针对单输入单输出的非线性时延系统,本文考虑了其自适应模糊跟踪控制问题。构建了一种自适应时延模糊逻辑系统用来逼近未知时延函数;设计了补偿器来抵消模糊逼近误差和外部扰动。根据跟踪误差给出了参数调节规律。构造了包含时延的李亚普诺夫函数,从而证明了误差闭环系统满足期望的跟踪性能。仿真结果表明了该方案的可行性。     

基于自适应神经模糊的磁流变阻尼器非参数化建模

磁流变阻尼器具有很强的非线性特性,准确描述磁流变阻尼器输入、输出之间的非线性关系,对提高磁流变减振系统的控制精度,保持控制系统稳定性,具有重要意义。针对经典参数化建模存在的大量参数辨识和计算复杂问题,采用自适应神经模糊系统理论,根据磁流变阻尼器实验模型,建立了磁流变阻尼器非参数化模型。它包括两个自适应神经模糊子系统,分别对特定电压下,磁流变阻尼器输入、输出关系以及电压变化导致的阻尼力输出等级进行描述。研究表明：基于自适应神经模糊理论的磁流变阻尼器非参数化模型,能以很高的精度逼近磁流变阻尼器实验模型,真实反映磁流变阻尼器的非线性特性。由于非参数化模型的计算工作量大大减少,有利于实现磁流变减振系统的精确与快速控制。     

公路网规划模糊系统方法研究

本文利用公路部门每年大量投放获取的交通量调查资料，把复杂的公路网模糊系统，用交通量和现有公路的通行能力综合表示为一种模糊关系，并用经济状况的输入、输出及规划年经济发展水平来调整公路网的模糊关系，最终达到规划的目的。     

基于模糊神经网络的双目视觉系统的研究与准确度

在机器视觉系统中,由于深度信息的丢失,镜头的畸变等因素的影响,使得摄像机的模型是非线性的.在采用模糊神经网络对双目视觉系统标定时,以特征点投影到左右图像的坐标为4路输入,以网络的3路输出和该对应点在世界坐标系坐标的均方值为性能指标;根据梯度下降法来调整和最终获得一组稳定的隐含神经元与输出神经元之间的连接权值,以及高斯型隶属函数的参数(均值与标准差);这样可以用模糊神经网络的权值与隶属函数来代替双目视觉系统两个摄像机的投影矩阵,以描述三维空间特征点坐标与对应点在左右摄像机图像之间的关系,实现系统的标定.     

低温测量中压力传感器的改进与标定

为适应低温测试,文章介绍了对普通压阻压力传感器的结构改进;并对改进后的传感器的性能进行了低温标定,得到其零点输出与温度的关系以及不同温度下压力传感器的输出特性曲线。图4。