巴渝传统民居建造智慧对当代绿色建筑发展的启示

建筑的进化与人类的生存生活、生产发展互为需求、相互促进、相互支撑。传统建筑是我国建筑进化发展的基石,尤其是传统民居,蕴含了先民对建筑建造、维护、运营等方面的大量思考,体现出民居建筑建造技术不断发展和优化的过程。其在气候适应、环境适应等方面的"绿色"思维,与当前绿色建筑的核心理念一脉相承,该文通过文献调研、项目探访等方式,对巴渝地区的传统民居所体现的"绿色"建造智慧进行了梳理分析,对巴渝传统民居的绿色化发展,以及建筑的全面绿色化发展提出了建议。     

基于PSO滚动优化的LS-SVM预测控制*

针对非线性时延系统、传统预测控制算法难以建立精确模型、控制精度不高的现状,提出一种基于最小二乘支持向量机（LS-SVM）的非线性系统预测控制算法。该算法通过LS-SVM对非线性系统输入输出数据序列的训练学习,建立其预测模型;然后运用粒子群(PSO)算法完成非线性预测控制的滚动优化。仿真结果表明,基于该方法的非线性系统预测控制具有较好的控制效果。     

基于Wiener模型的非线性预测函数控制

针对传统的预测函数控制对非线性强、结构多变的实际对象控制效果不佳问题,提出了一种基于Wiener模型的非线性预测函数控制(PFC)方法。通过引入支持向量机回归方法,建立Wiener模型中非线性部分的逆模型,在输出反馈和参考轨迹上分别添加一个Wiener模型中非线性部分的逆模型,将非线性预测函数控制转化为线性预测函数控制,用线性优化算法解决非线性预测函数控制问题,避免了复杂的非线性优化。pH中和过程的计算机仿真结果表明,该方法比PID控制效果更好,而且对模型失配具有很好的自适应性能。     

世界主要国家工程科技重大计划与前沿问题综述

本文梳理了近年来世界各主要国家工程科技领域的重大战略计划和措施,简要分析了当前工程科技主要领域发展状况、水平,对主要国家工程科技领域计划的目标、路径与内容进行了比较分析,描绘了工程科技计划关系图、聚焦点和前沿问题。     

青霉素发酵过程中的混合建模

由于微生物发酵过程机理的复杂性和高度非线性,建立发酵过程的精确模型具有一定难度。传统的动力学模型预测虽然会与实际输出有一定偏差,但它在某种程度上反映了过程机理;神经网络建模方法属于"黑箱"方法,建模过程中没有用到任何先验知识,有一定的预测效果;因此单一的建模方法往往会不具备其他建模方法的优势。本文以传统的发酵动力学模型为基础,结合RBF神经网络进行混合建模的"灰箱"建模方法是一种比较好的建模思路,可以取得较满意的软测量效果。     

基于在线支持向量机的非线性内模控制

为了提高传统内模控制的鲁棒性和抗干扰能力,采用在线支持向量机回归（Online Support Vector Machine Regression,OSVMR ）理论建立系统的正向模型和设计逆模控制器。首先简要介绍了OSVMR的原理和算法,然后将其应用于内模控制问题,并建立了OSVMR模型。其次,在控制过程可逆的条件下设计了OSVMR控制器,最后将该控制方法应用于可逆非线性系统和具未知干扰的温室环境控制问题,仿真结果表明该方法与RBF神经网络IMC相比,具有较简单的模型和较好的控制性能。     

引力搜索算法在青霉素发酵模型参数估计中的应用

针对生物发酵过程难以精确估计模型参数的问题,提出一种利用引力搜索算法(GSA)对青霉素发酵非构造式动力学模型参数进行估计的方法。在分析发酵过程反应机理的基础上,选取合适的青霉素发酵非构造式动力学模型的状态方程式;然后利用GSA良好的全局搜索能力,对状态方程式的参数进行估计,从而得到精确的发酵模型。仿真结果表明：GSA实现了对青霉素发酵过程模型参数的准确估计,所得到的模型精度能够满足青霉素发酵过程的状态估计和控制需求。因此,GSA可有效地应用于模型参数估计。     

对法国92RD3000型谷物干燥机燃炉供热系统技术改造成果报告

燃炉是谷物干燥机的心脏，国外基本采用柴油或天然气做燃料供热。根据国情要求改用无烟煤或褐煤做燃料。本文采取烧煤加空气做供热系统，取得富有成效的基本经验。     

污水处理控制系统设计

针对"厌氧 好氧"生物处理工艺的污水处理过程自控系统的要求,开发设计了一套基于工业以太网和Profibus总线的污水处理自控系统。控制系统的设计分为3个部分:电气部分、PLC程序的开发、上位机监控软件WinCC的开发。介绍了系统各组成部分的软、硬件构成及其特性,分析了系统工作的基本原理和主要过程。该系统实现了污水厂的全自动控制,实际运行效果良好。     

基于在线支持向量回归的非线性模型预测控制方法

针对非线性模型预测控制中离线模型难以适应非线性对象实时变化的缺点, 提出一种基于在线支持向量回归的非线性模型预测控制方法. 该方法通过在线支持向量回归离线训练与在线学习相结合的方式, 建立具有在线校正特性的预测模型, 同时采用最速下降原理滚动优化非线性模型预测控制的目标函数, 求得多步控制量. 通过对非线性对象的控制结果表明, 所提出方法有效且具有良好的自适应性.