微制造平台微振动的最优控制

采用混合隔振技术建立了微制造平台隔振系统。该系统以空气弹簧和橡胶层作为被动隔振元件、超磁致伸缩致动器作为主动隔振元件，并采用最优控制理论设计其主动控制器。研究了在不同的性能指标加权阵的情况下，该主动振动控制系统对基础干扰和由微制造设备产生的直接干扰所引起的微制造平台振动的控制效果。研究表明性能指标加权阵对振动控制效果影响非常大。通过大量的仿真实验确定了一组性能指标加权阵，使所设计的主动控制系统能在较宽的频率范围对基础干扰和直接干扰所引起的微制造平台振动进行有效的控制。     

一种有效的优化的多载波通信系统的功率分配算法

本文提出一种关于DMT系统传输纯数据流业务的最佳的功率分配算法，该算法使用了一种有效的表格查手工艺工和拉格朗日乘法器对分搜索办法，能够较快的收敛到最佳的功率点。同时，易于用硬件和软件实现。     

多信道光纤环形网络结构分析

本文对多信道光纤环形网络结构进行了详细分析，推导出环网内平均路经长度和最大直径计算公式，并分析了最佳多信道光纤环网结构。     

Practical method for generation expansion planning based on dynamic programming

This paper presents an efficient method which provides the optimal generation mix and the optimal generation construction process. The approximation method in which the dynamic programming technique and gradient method are combined is applied to determine the optimal generation mix with hydropower generation technologies. The successive approximations dynamic programming (SADP) technique, which is very suitable for high-dimensional multistage decision process problems, is used for obtaining the optimal generation construction process. The effectiveness and feasibility of the developed technique are demonstrated on a practical power system model which has five types of generation technologies including a hydropower generation technology.     

基坑支护工程的优化设计研究

通过基坑工程实例,对深基坑支护结构的优化设计进行了探讨,结果表明,在基坑支护设计中综合利用各方面因素,因地制宜,将具有良好的社会效益和经济效益。     

Fisher最优分割法在星星哨水库汛期分期划分中的应用

Fisher最优分割法是对有序样本进行最优化分段的一种数学方法。本文利用该方法对星星哨水库汛期进行相应的划分,结果表明该方法是可行的。因此,可利用该结果对分期实施不同的汛限水位,使水库的防洪和兴利效益达到最大。     

基于约束优化的联想记忆模型学习算法

本文提出了一种对称互连神经元网络的学习策略,利用全局约束优化方法确定连接权。优化过程采用了梯度下降技术。这种学习算法可以保证训练样本成为系统的稳定吸引子,并且具有优化意义上的最大吸引域。本文讨论了网络的存储容量,训练样本的渐近稳定性和吸引域大小。计算机实验结果说明了学习算法的优越性。     

余热利用系统多目标优化模型及应用

以炭黑生产中的余热利用系统为背景建立了余热利用系统多目标优化规划数学模型;阐述了模型的求解方法;给出了实例分析。     

Hierarchical intelligent control with flexible AC transmission systems application

A novel hierarchical intelligent controller configuration is proposed using an artificial neural network as a control-mode classifier in the supervisory level and a set of pre-designed controllers in the lower level. Controller outputs are modified nonlinearly by the classifying signals in a structure resembling one artificial neuron with adaptively changed weights. The lower-level local controllers are implemented using neural networks. An illustrative example of this approach is based on the transient stabilization of a single-machine infinite-bus system studied in Flexible AC Transmission Systems (FACTS) research.