非均匀损伤介质中利用波传播理论对损伤参数的反演

介绍了波在非均匀损伤介质中的传播的反问题,根据波的响应来反演介质的损伤。首先应用Newton迭代法把非线性问题化为线性问题,得到一组不适定的线性方程式组,采用Tikhonov正则化求解,对于正则参数选取采用L线曲线准则,求出了原问题的稳定的、有效的解,获得了与真实损伤度较为吻合的反演参数。工程实例的模拟分析计算证明了上述算法的有效性。     

神经网络在线学习补偿自适应控制及其应用

针对电液伺服系统的复杂非线性和不确定性特性,基于反馈误差学习法、小波分析理论并结合面向控制的辨识思想,提出了神经网络在线自学习自适应控制与"参征器"补偿控制相结合的控制方法.该方法将"过程辨识"和"参征器"引入反馈误差学习法的神经网络学习和控制中,控制参数的调整基于被控过程的小波变换结果信息,利用反馈误差学习法实现;"参征器"起监督和补偿控制作用,避免控制器的输出产生振荡或进入饱和状态.应用研究结果证明:该方法避免了采用直接反馈误差法可能造成的饱和和过调整问题;有效地提高了系统的稳定性、鲁棒性、控制精度和     

PROJECT 2003在项目管理中的实践

项目管理的理论是近几年管理学方面讨论的一个热点,以微软公司的Project2003项目管理软件为例,论述项目管理的应用以及利用该软件编制一个合格的项目计划的工作过程.     

电液伺服系统的神经网络在线学习补偿自适应控制

基于反馈误差学习法、小波分析理论并结合面向控制的辨识思想，提出了一种神经网络在线学习补偿自适应控制结构。基于被控过程的小波变换结果信息利用反馈误差学习法调整控制参数。利用“参征器”实行监督控制，避免控制器的输出产生振荡或进入饱和状态。工程应用表明，该方法将过程辨识和“参征器”引入神经网络的学习和控制中，可有效地提高了系统的控制品质。     

预应力碳纤维布材加固混凝土受弯构件的抗弯性能研究

本文对预应力碳纤维布材加固混凝土梁构件的性能做了初步的研究,并提出了应用预应力碳纤维布材加固梁构件的施工工艺。在此基础上,作者进行了9根试件的试验。通过试验结果对比了预应力碳纤维布加固的受弯构件与非预应力碳纤维布加固的受弯构件的开裂荷载、极限荷载、抗弯刚度等工作性能,分析了预应力对构件弯曲性能的影响,讨论了预应力水平变化引起的构件使用荷载以及变形能力的变化。试验发现预应力碳纤维布材加固的试件的开裂荷载较对比试件提高了43%至214%,在对比试件屈服荷载下的变形为对比试件的29.8%至56.3%。试验结果与分析表明预应力碳纤维布材极大地提高了梁构件的工作性能。另外,本文提出了预应力碳纤维布材加固的受弯构件的界限补强率、极限承载力、抗弯刚度以及挠曲变形的计算公式。     

用局部坐标转换法建立机械结构动力学模型

本文提出一种机械结构动力学建模新方法－局部坐标转换法。该方法利用模态测试结果建立机械结构在模态－物理混合坐标下的动力学模型，与坐标转换法、状态空间法等结构动力学建模方法相比，具有待定参数少，测试和计算简便等特点，适用于复杂机械结构动力学建模。     

国内企业导入客户关系管理的问题探讨

客户关系管理(Customer Relationship Management)是以客户为中心,以销售团队管理为核心,以流程和执行力为诉求,以增进赢利、收入及提高客户满意度而进行设计的现代企业范围的商业战略。客户关系管理是现代营销管理理念和信息技术的完美结合。本文就国内企业导入客户关系管理方面的一些问题进行简单的分析讨论。     

电液伺服多变量控制试验装置的研制

叙述了自行研制的电液伺服多变量控制系统试验装置,介绍了系统的设计和构成原理,并给出了仿真实例。     

电液伺服系统的神经网络在线学习补偿自适应控制

基于反馈误差学刁法、小波分析理论并结合面向控制的辨识思想，提出了一种神经网络在线学习补偿自适应控制结构。基于被控过程的小波变换结果信息，利用反馈误差学习法调整控制参数。利用“参征器”实行监督控制，避免控制器的输出产生振荡或进入饱和状态。工程应用表明，该方法将过程辨识和“参征器”引入神经网络的学习和控制中，可有效地提高系统的控制品质。     

基于小波变换的电液伺服试验系统多变量控制

针对电液伺服系统的复杂非线性和参数不确定性特性，提出一种基于小波变换的“主控制器”结合“带有智能权函数模糊控制器”的复合控制策略，并用于电液伺服系统的多变量控制。主控制器由一个包含PID控制规则的神经网络构成，在整个系统控制中起着主导作用；“模糊控制器”的作用是抑制干扰，保证系统响应的快速性。仿真试验结果证明，该方法具有良好的自学习和自适应解耦控制性能，能有效地提高系统的稳态精度，使系统具有较强鲁棒性，并具有响应速度快、超调量小等特点；可用于电液伺服试验系统的多变量控制。