摘要：该文针对工程总承包项目的设计管理问题进行研究,采用文献总结法和案例分析法,结合工程实际情况指出了工程总承包项目的管理特点,分析项目设计管理要点和相关风险,详细阐述了设计管理对策。研究结果表明,工程总承包项目的设计管理关系到成本、进度和质量等控制目标,只有完善管理组织机构,构建科学的设计管理体系,并实现管理工作的信息化,才能提高项目管理水平,获得良好的经济效益和社会效益。

摘要：在汽车线控转向优化控制的研究中,汽车传感器容错技术模型精确度低和易受扰动影响等问题,造成汽车的安全性能受到影响。针对传统解析关系模型精度低,采用了邻域粗糙集模型对传感器信息进行预处理,用以精确找出与容错对象存在解析关系的相关联传感器信息;为了消除观测器的扰动影响,利用了神经网络组建容错对象的冗余信息,将关联传感器信号作为径向基神经网络的输入,容错对象的信号用作进行监督训练。利用神经网络的估计输出和容错对象的输出差值,即残差是否超出门限来实现故障判别,在残差超过门限后进行输出控制,屏蔽故障传感器输出,可用神经网络的估计输出来完成信号补偿。通过仿真表明,改进设计具有较好的抗噪性和逼近能力,能很好的完成故障检测和信号补偿,达到容错控制的目的。

摘要：为确保汽车通信构架FlexRay的高效实时运行,需要尽可能地简化网络结构设计、降低通信复杂程度,良好的车载网络管理能够实现这些功能。简述了FlexRay通信协议和数据帧结构,在对比两种网络管理机制之后,提出了一种基于新规范的FlexRay网络管理方法。以其基本规范为依据,对网络管理数据的调度进行了分类,设计了数据的动态调度策略。研究表明,该调度策略满足了车载网络的动态性。

摘要：提出一种基于混合智能变传动比技术的前轮转角控制算法;分析了车辆转向性能和转向稳定性的影响因素,利用模糊神经网络设计以控制车辆转向性能为重点的传动比控制器,利用直线拟合方法设计以转向稳定性为重点的传动比控制器,然后应用模糊软切换技术对两传动比进行切换融合,最终得出兼顾转向性能和转向稳定性的恰当总传动比;利用该传动比直接控制前轮转角,并将控制策略进行仿真实验;实验结果表明总传动比不仅在数值范围和曲线形状上更接近理想传动比,而且将对应的峰值速度控制在110km/h左右,优于其他两个分传动比的控制效果;用该传动比控制的整车稳定性和前轮路径跟踪能力较好,可见整个控制策略的有效性。

摘要：以线控转向汽车的传动比控制为重点进行研究,提出了传动比智能控制策略,旨在进一步改善系统的转向性能。针对转向系统的不确定性、非线性的特点,在原有基于模型控制方法的基础上,研究了模糊控制和模糊神经网络在传动比控制中的应用;首先利用模糊控制技术设计传动比控制器,然后研究了模糊神经网络的结构和算法,利用模糊神经网络对理想传动比控制进行改进,实现了输入变量隶属函数中心值和宽度的在线调节,进而对传动比进行优化;从仿真结果可以看出基于模糊神经网络的控制方法比单模糊控制扩大了传动比变化的车速范围,更加符合理想传动比的要求,表明基于模糊神经网络控制方法更具有可行性和有效性。

摘要：研究了一种趋近律参数优化的模糊滑模控制方法,应用到永磁同步电动机转速控制中。采用神经网络优化趋近律参数,提取趋近律参数的最优曲线,在此基础上设计了滑模变结构控制器实时修正趋近律参数,最后应用到PMSM转速控制中。仿真及实验结果表明,该方法具有良好的静态、动态特性和鲁棒性。

摘要：设计并通过一系列化学反应合成了一种"Trans-A_2B_2"型,meso-位二取代的含四氮唑基团的新型锌卟啉化合物ZnPtz。这是一种具有特殊光谱性质和光电化学性质的卟啉衍生物。我们通过卟啉分子的元素分析,紫外吸收光谱,荧光光谱,红外光谱以及核磁共振,质谱等手段表征了它的结构。研究结果表明,产物的结构正确,目标化合物合成成功。目前我们正将其应用于染料敏化太阳能电池。

摘要：研究了一种粒子群算法优化的神经网络分数阶滑模变结构控制方法,并将其应用到工业机器人路径跟踪研究中。首先采用粒子群算法优化的神经网络辨识工业机器人的系统模型,训练得到与系统控制参数解析度最相关的模型;然后基于分数阶理论与滑模变结构理论设计了分数阶滑模变结构控制器,作为系统的主控制器应用到工业机器人轨迹跟踪控制系统中。仿真及实验结果表明,该方法具有良好的跟踪性能和快速性。