摘要：在分析机械产品能量消耗特性的基础上,从产品设计角度出发,建立了能量消耗的抽象过程模型,并导出全生命周期能量模型。运用键合图等理论,分析产品生命周期各阶段的能量因素与能量消耗之间的关系,给出各阶段能量的量化公式。并将模型进行扩展运用于方案优选。结合机床传动机构设计实例对提出的模型和方法进行了验证。

摘要：针对当前车辆路径跟踪控制存在精度低、可靠性差的问题,基于Hamilton理论提出一种四轮驱动四轮转向无人车路径跟踪分层控制方法.通过集成车辆动力学模型和路径跟踪模型,建立了路径跟踪误差模型,结合系统控制目标,提出采用Hamilton理论设计车辆上层控制器,用于实现路径跟踪误差模型的镇定,从而提高车辆路径跟踪的精度与鲁棒性.同时,在下层控制器中,设计4个车轮纵向轮胎力分配算法,通过轮胎力的动态分配满足车辆上层控制需求.利用CarSim和Simulink搭建车辆路径跟踪联合仿真模型并进行仿真实验,仿真结果表明,提出的无人车路径跟踪分层控制策略能够通过前后轮转角以及4个轮胎力的实时控制与分配,抑制路径跟踪过程中的横向误差和航向误差,提高路径跟踪精度并确保控制系统的可靠性.

摘要：空间分集接收可补偿信道衰落,提出了一种基于幅相联合激励法的连续多阈值神经元反馈神经网络(RNNCMVN)的光基带信号直接盲检测方法。针对多进制相移键控(MPSK)信号的特点,设计了两种连续相位多阈值激励函数形式,并简要讨论了该两类激励函数参数的选择;分别推演基于幅相联合激励法的RNNCMVN光基带信号盲检测方法工作于同步和异步两种模式下的新能量函数及其相关证明。同时针对正交调幅(QAM)信号的特点,分别设计出连续振幅和相位多阈值激励函数形式,最后通过仿真验证了该方法的有效性。

摘要：研究了一种新型优化算法。利用 Boltzm ann机人工神经网络的理论和方法 ,结合模拟退火算法 ,构造合适的求解优化设计问题的人工神经网络 ,将优化问题的寻优过程和 Boltzm ann机的演化过程进行对应 ,将优化问题的目标函数和 Boltzmann机的能量函数相对应。以铰链四杆机构实现给定运动规律为仿真实例 ,进行了验证。

摘要：该文利用连续Hopfield网络本身特点,提出基于连续复Hopfield网络的多值方形/非方形QAM信号的直接盲检测方法。首先完成多值信号盲检测的优化问题构造和能量函数的映射,设计了一个适用于该问题的激活函数。然后给出能量函数的设计与分析、盲检测信号权矩阵的配置方法及其神经元数目选择的一般规律。最后通过对方形QAM和非方形QAM信号的仿真现象展示和分析,验证了所提方法的有效性和鲁棒性。

摘要：为简化船舶航向保持非线性控制器设计的过程,通过构建Lyapunov能量函数,将设计步骤由2步变为1步,减少了控制器参数的整定数量,避免了非线性控制律对消系统的非线性项.以实际船舶为例,结果表明,采用以上方法设计的非线性简化控制器具有一定的鲁棒性,主要控制指标良好,施舵合理.

摘要：将人工神经网络理论和思想应用于优化设计算法的研究 ,建立了人工神经网络动力学系统与优化问题求解之间的对应关系 ,建立了人工神经网络系统能量函数与优化问题目标函数、人工神经网络系统演化过程与优化问题寻优过程、人工神经网络系统平衡点和优化问题最优解 ,以及人工神经网络系统达到平衡点时的系统状态与优化问题最优点之间的对应关系 ,提出了基于反馈式人工神经网络的并行优化算法并分析了这种算法的特点和应用背景。应用该算法对压铸机动模板进行了优化设计 。

摘要：以机械产品能量属性为研究对象,将产品全生命周期思想运作于能量分析中。在产品全生命周期能量分析的基础上,建立产品能量消耗框图,阐述产品全生命周期能耗动态特性,建立全生命周期能量模型。运用键合图、回收元等理论,分析产品生命周期各阶段的能量消耗影响因素,建立能量消耗量化公式,并在此基础上进行能耗动态特性分析。最后,将能量模型和动态特性分析运用于方案优选和设计特性参数优化中,并以电热水壶为例对提出的模型和方法进行验证。

摘要：基于全反馈高阶关联神经网络优化理论，提出了一种ＩＲ数字滤波器神经网络优化设计方法（ＩＩＲＮＮＯ）的理论框架。表征设计质量的加权均方误差当作神经网络能量函数，导出了ＩＩＲＮＮＯ的Ｌｙａｐｕｎｏｖ方法。简要说明了该方法计算机实现的基本原则，通过设计实例及与其他方法的比较，证明了它的有效性。

摘要：基于人工神经网络能量函数优化理论 ,提出了一种毫米波频率步进雷达距离像的神经网络算法的理论框架 ,并进行了仿真实验 .由于神经网络的并行运算 。