基于ACT-R的智能车动态优化方法

为了使智能车辆在不同道路环境中能够顺利沿规划轨迹行驶,提出一种新的基于认知结构ACT-R的动态轨迹优化方法。该方法将数学工具最优控制方法和ACT-R模型联系起来,以ACT-R模型为核心,用最优控制方法生成轨迹,由ACT-R模型对评价函数的权重进行动态调整优化,通过智能优化多个权重的方法动态生成最优轨迹。避障行驶仿真实验结果表明,所提出的方法有效可行,可以动态地生成最优参考轨迹。     

基于变权重系数的LQR车辆后轮主动转向控制研究

为提高4WS汽车LQR后轮主动转向控制器的性能与适用范围,分析不同路面附着条件下质心侧偏角、横摆角速度对汽车稳定性的影响,提出一种基于路面附着系数调整最优控制中半正定矩阵Q权重系数策略.利用模糊控制理论设计变权重系数调节器,实现最优控制参数的自适应调整.通过Matlab/Simulink软件进行闭环双移线仿真试验,结果表明,在不同附着路面上行驶时,所提出的变权重系数LQR后轮主动转向控制器能够改善车辆的稳定性与安全性,保证车辆按照驾驶员预期的理想轨迹行驶,顺利完成双移线试验;相比于LQR后轮主动转向控制器,与标准双移线轨迹之间的误差降低了28.25%.通过硬件在环试验验证了这一控制系统的可行性与实时性.     

注水开发油田的最优控制模型及求解

本文利用灰色生成理论、微分动态模拟,通过油田历史的状态变量及控制变量时间序列建立了注水开发油田的动态方程,在此基础上提出了最优控制模型。并讨论了最优控制模型的求解。同时还给出了离散最优控制的近似算法,并以国内H—L注水开发油田为实例进行了试算。     

瞬时随机动态交通用户最优控制模型研究

通过对比前人的相关研究理论与研究成果,并依据动态交通流分配、最优控制等相关原理分析了各种影响最优控制的约束,同时采用数学建模的方法,创造性地提出了瞬时随机动态用户最优控制模型,它能更加真实地描述司机对实时交通环境的反应。     

基于双生成函数的步行机器人最优步态生成

将最优控制理论中的双生成函数方法应用到双足步行机器人的在线最优步态生成中.针对线性化的机器人模型,分别以关节角度和力矩为状态和输入变量,考虑能量消耗,构造线性二次型最优控制问题.基于一对生成函数推导得到该问题的解,可以参数化为线下计算系数和边界条件,相对应的求解过程由线下数值积分部分和线上代数运算部分组成.通过设置多步仿真实例进行计算.结果表明,利用该方法可以显著地提高机器人步态的在线生成效率.设计比例微分控制器,当机器人以合理的步长和适当的时间段行走时,由线性化引起的建模误差可以被控制在较小范围之内,非线性模型的轨迹可以很好地跟踪线性化模型的轨迹.     

基于层次分析和地理信息系统的水环境容量动态分配

以广西壮族自治区为例,运用层次分析法,建立了系统的社会、经济、资源、环境指标体系;在不同发展阶段,通过动态改变指标权重,使分配结果更为公平合理;运用地理信息系统技术,将分配结果生成等级图,结合各污染源的空间特征分析,实现了评价结果空间格局的动态显示,从而为环境管理提供决策支持.     

供应链中的均衡价格和广告策略研究

针对供应链系统中的均衡价格和广告策略问题,利用微分对策理论构建动态模型,运用动态规划原理和最优控制理论分别得出了制造商和零售商在非合作和通道合作两种情况下的均衡价格和广告策略.将结果进行比较,可以得出通道合作可降低产品的零售价格,提高整个供应链系统的利润.     

非平稳随机循环工况离合器接合优化及跟踪控制

为更好地解决系统参数摄动和外负荷扰动等不确定性因素下离合器接合轨迹可变性及其跟踪偏差带来的接合过程问题,提出了离合器接合轨迹的优化及跟踪控制方法. 以装载机V型工况重载后退换挡中离合器接合过程为研究对象,建立冲击度和滑磨功相结合的二次型性能指标泛函,在干扰矩阵有参数化表达的非平稳随机项下,通过构造Hamiltonian函数并依据Pontryagin极大值原理和解析Riccati微分方程,得到时变最优控制律和权重系数调整下的可变扭矩最优轨迹;为提高非线性特性执行机构参数摄动下最优轨迹的跟踪精度,将接合过程品质优化问题转化为轨迹跟踪的单一目标问题,采用指数趋近律滑模控制方法设计的控制器实现了跟踪误差在0.3%以内的精准跟踪,用Lyapunov理论对其进行了稳定性分析. 数值仿真结果表明,该控制方法降低了离合器接合冲击度及滑磨功,有助于提高离合器接合过程品质,对解决同类问题具有理论性工程参考价值.     

利用示教学习的移动机械臂轨迹避障算法

为了提高服务机器人的环境适应性和减轻操作者的控制负担,本文提出了一种利用示教学习的轨迹修正算法。利用动态动作基元模型,生成与示教轨迹形状相似的新轨迹。进而提出改进的距离加权k-近邻算法,实现移动机械臂末端轨迹形状的局部修正。本文设计了避免相邻有效训练数据丢失的在线更新方法,并在人机交互系统上进行避障和实时性测试。实验结果证明了本文提出的轨迹避障算法具有对新任务的适应能力,不同场景下的避障决策能力和在线修正能力,从而保证友好、流畅的人机交互过程。     

基于动态权重的矸石山滑坡灾害预警模型

基于可拓理论中的物元理论和关联函数,构建可拓预警模型,利用指标值与最危险警级阈值的可拓距越小越重要的特点,建立判断矩阵,再结合层次分析法确定权重,从而使各指标权重既不受主观条件影响,又能达到动态权重的效果.将该模型应用于淮南某矿的矸石山滑坡灾害预警,考虑降雨量对权重的影响,计算得出对于不同权重有着不同的预警等级,从而验证了该动态权重预警模型的实用性与可行性.     

基于模糊综合评价和BP神经网络的车辆危险状态辨识

考虑驾驶员、车辆、环境和管理因素对车辆安全状态的影响,建立了车辆安全状态评价体系。采用模糊层次分析法确定了各评价指标的权重,利用岭型函数建立了评价指标对评价等级的隶属度函数,在Matlab神经网络工具箱中构建了车辆安全状态神经网络评价模型。采用预设故障的试验方法,利用车辆监测预警系统采集道路试验过程中车辆的运行状态参数。通过模糊综合评价得出神经网络所需的训练样本,运用训练好的BP神经网络对道路试验中车辆安全状态进行评价。道路试验结果表明:神经网络评价较模糊综合评价灵敏度更高、更准确,为车辆危险状态辨识提供了一种新方法。     

随机经济系统的最优估计与控制

本文是在研究“随机经济系统最优预测”、“动态投入产出与经济系统最优控制”等问题基础上,进一步研究随机经济系统的最优估计与最优控制问题,利用Kalmao现代滤波理论导出了随机线性经济系统状态的最优估计,利用Bellman动态规划原理导出了线性二次经济系统的最优控制规律。由估计定理及最优控制律给出了随机线性经济系统最优估计与最优控制的一套算法。最后给出一个随机经济计划的例子。     

房地产投资环境的模糊多群体准则评价方法

以改进的层次分析法(IAHP)和模糊数学理论为基础,建立了针对房地产投资环境的多目标多准则多层次的群体准则模糊评价模型。该模型以梯形模糊数作为多位专家对房地产投资环境评价,构造评价矩阵,突显了主观判断的模糊性和不确定性;通过IAHP法计算每位专家各自对各准则层下评价指标权重的不同意见值和专家权重值,提高了优选方案的可信度。最后,运用模糊数学的距离公式,将各投资环境的群体评价模糊数进行处理,得到整个方案集的排序。本文还通过实例证明了该方法的可行性和有效性。     

基于中心差分卡尔曼滤波器的快速SLAM算法

针对密集路标环境下机器人同时定位与地图创建(SLAM)速度缓慢以及一致性不够收敛,提出了一种使用Stirling多项式插值方法对非线性过程进行近似的卡尔曼滤波器,同时利用路标测量统计信息对SLAM过程中的状态向量和状态协方差进行动态调整的SLAM方法.此方法对预测方程和测量方程使用Stirling多项式插值方法可以近似到二级甚至是更高级的泰勒展开.使用路标统计信息动态计算各个路标对于当前时刻状态向量的权重,利用此权重进行状态向量和状态向量协方差动态调整.实验表明无论是在稀疏路标环境下还是在密集路标环境下此方法在内存占用、SLAM速度以及对机器人定位的一致性上都优于FASTSLAM.     

基于模糊综合评价的国道交通安全性研究

为了提高国道交通安全性,建立了基于模糊综合评价的国道交通安全评价模型.针对国道交通安全影响因素的复杂性和模糊性,从"人—车—路—环境"4个方面分析影响道路行车安全的因素的不确定性,从而建立了一个全面、科学、合理的评价指标体系;依据模糊数学的基本理论,建立国道交通安全模糊综合评价模型,并根据最大隶属度的原则确定评价对象的安全等级;将该评价模型应用于104国道天津段某处,通过调查实际数据探索事故发生原因从而确定各影响因子的权重,并由问卷调查得出国道安全评价指标评分表,系统的对该路段进行了安全性评价,且得出的评价结果与实际相符.以模糊综合评价方法对国道交通安全进行系统评价,对于国道安全评价具有一定的现实意义.     

复杂路网的自适应D-S证据理论地图匹配算法

针对传统D-S证据理论地图匹配算法在面对城市密集路网时匹配点易出现波动、准确率下降等问题,提出一种改进的基于D-S证据理论的动态匹配算法,完善了传统D-S证据理论中的候选路段概率公式,可针对不同道路类型自适应调整其权重参数.仿真实验表明:改进后算法的定位点匹配准确率较其他算法提高2％左右,单点匹配时间可减少0.5 ms左右,能高效快捷实现复杂城市路网的定位点精准匹配.     

数控机床伺服系统的动态特性与轮廓误差

本文在建立数控机床伺服系统的动态数学模型的基础上，分析了用数控机床加工直线和圆轨迹时所产生的轮廓误差，从而得出了一些具有重要的理论价值的结论．     

投资方案多属性决策组合评价法研究

给出了一种投资方案多准则经济评价的新方法,即组合评价法。这种方法根据多目标决策理论,建立了组合评价法的数学模型,通过该模型将多种评价方法进行组合。然后,结合实例提出了两种主客观赋权相结合的评价方法一是目标优化评价法。这种方法通过构造评价问题的最优化模型与拉格朗日函数,得出评价指标的客观权重,再利用权重合成公式,将主客观权重加以合成。另一种是熵权系数法。这种方法依据熵的概念及性质,将主客观评价信息进行量化综合,进而建立基于熵的多目标评价模型。最后,本文利用组合评价法的数学模型,将上述两种方法进行了组合。通过对评价实例的对比分析表明,组合评价法的评价结果更加符合实际。     

基于道路安全评价的协同震荡模型研究

为了评价道路的安全性,运用高等协同学、种群动力学、系统工程学等理论,从汽车在不同的道路环境中行车时驾驶员心理-生理感受出发,借助动态的心理-生理检测设备,在大量的行车实验数据基础上,结合驾驶员的舒适性阈值,根据人、车、路、环境等交通因子对驾驶员心理反应程度影响,构建评价道路安全的协同振荡模型,并结合实际事例对模型进行了验证,运用协同振荡模型从驾驶员舒适性角度对我国山区双车道公路的安全性进行评价,同时提出了道路的改建措施．     

投资方案多属性决策组合评价法研究

给出了一种投资方案多准则经济评价的新方法,即组合评价方法。这种方法根据多目标决策理论,建立了组合评价法的数学模型,通过针多种评价方法进行组合。然后,结合实例提出了两种主客观赋权相结合的评价方法：一是目标优化评价法。这种方法通过构造评价问题的最优化模型与拉格朗日函数,得出评价指标的客观权重,再利用权重合成公式,将主客观权重加以合成。另一种是熵权系数法。这种方法依据熵的概念及性质,将主客观评价信息进行量化综合,进而建立基于熵的多目标评价模型。最后,本文利用组合评价法的数学模型,将上述两种方法进行了组合。通过对评价实例的对比分析表明,组合评价法的评价结果更加符合实际。