摘要：±1 100 kV特高压穿墙套管是直流输电系统中的重要设备,但目前对其3维静电场模拟和内屏蔽层结构智能优化鲜有报道。鉴于此,以特高压穿墙套管及其内屏蔽结构为研究对象,建立了3维有限元模型进行电场模拟。提出了应用径向基函数(rbf)神经网络与NSGA-II混合算法对套管内屏蔽结构进行多目标优化,并运用经典显示函数验证了该算法的有效性。在此基础上,建立了穿墙套管内屏蔽结构的多目标优化数学模型,结合rbf神经网络与NSGA-II混合算法对内屏蔽结构进行了优化设计,使套管内屏蔽各关键位置处电场强度(简称场强)均满足控制要求。研究表明:与自由网格划分相比,体旋转扫掠网格划分可使有限元模型生成的节点数量降低58.2%;墙体和均压环对套管复合外套有较好的屏蔽作用,且高场强区主要集中在内屏蔽表面,优化后最高场强降低14.5%。3维电场模拟结果可为穿墙套管的设计、制造和运行提供数据和理论依据,且所提算法能较好地解决大场域、多介质复杂模型结构优化耗时较多的问题。

摘要：针对污水处理过程出水生化需氧量(biochemical oxygen demand,BOD)难以实时准确测量的问题,提出了一种基于互信息和自组织rbf神经网络的软测量方法对出水BOD进行预测。首先,使用基于互信息的方法提取相关特征参量作为软测量模型的输入变量;其次,设计一种基于误差校正-敏感度分析的自组织rbf神经网络,使用改进的Levenberg-Marquardt (LM)算法对网络进行训练以提高训练速度;最后将软测量模型应用于UCI公开数据集及实际的污水处理过程,实验结果表明该软测量模型结构紧凑,训练时间相对较短,预测精度有所提高,能够对出水BOD实现快速准确预测。

摘要：针对直接甲醇燃料电池(DMFC)系统过于复杂,难以数学建模。应用一种改进的 rbf 神经网络对 DMFC 系统进行辨识建模。模型以甲醇的浓度和流速为神经网络辨识模型的输入量,电池电压/电流密度为输出量,利用 1000 组实验数据作为训练和测试样本,建立了不同甲醇浓度和流速下电池电压/电流密度动态响应模型。应用仿真对建模的有效性和精度进行了检验,并与 BP 神经网络辨识的效果进行了对比。仿真结果证明 rbf 神经网络比 BP 神经网络收敛得快,建模精度高,从而为设计 DMFC 实时控制系统奠定了基础。

摘要：提出了基于径向基函数 (rbfNs)控制混沌系统的方法 ,用rbfN网络补偿混沌系统的非线性部分 ,使被控系统变成近似线性系统 .设计线性状态控制器使系统状态达到期望位置 .用Duffing方程进行仿真实验 ,结果证明了该方法的有效性 .

摘要：依据正交实验研究各种影响因素,建立rbf人工神经网络模型,应用于RSM实验优化,得到最佳实验条件是料液比为1:20 g/mL,浸液时间为1.5h,温度为60℃,提取时间为20 min,提取次数为4,红景天苷提取率理论值可达到2.966%。

摘要：综合了模糊控制及神经控制各自的优点,设计了一种基于rbf智能协调控制的交流伺服系统,同常规变结构控制相 比,它把前者的点切换改为相对平滑的智能切换,大大提高了伺服控制的动、静态性能,取得了满意的效果。

摘要：电主轴内部的定子电阻在运行时会因受定子电流、温度和运行频率的影响而发生变化,这一变化会在采用直接转矩控制策略来控制电主轴的运行时影响直接转矩的控制效果。为减小这一影响,改善直接转矩的控制性能,借助Matlab神经网络工具箱设计了基于rbf的定子电阻辨识器对定子电阻进行辨识,并用Matlab进行了仿真测试。测试结果表明,采用rbf神经网络来对电主轴的定子电阻进行辨识是可行的,其能够在(-0.01～0.011)Ω误差范围内较为准确的观测定子电阻的阻值,辨识能力较强。

摘要：为探究车辆与轨道参数多目标优化问题,基于rbf(Radial Basis Function)神经网络代理模型对车辆/轨道参数实现多目标优化以改善车辆的动力学性能。通过构建高速列车车辆-轨道耦合动力学仿真模型,借助UM与Isight联合仿真技术分析车辆与轨道参数对动力学性能的灵敏度影响,以灵敏度占比最大的8个参数为设计变量,以动力学性能为响应建立rbf神经网络代理模型,在代理模型的基础上对车辆/轨道参数进行多目标优化。结果表明,车辆与轨道参数在优化后,最优解对脱轨系数的优化率达到13.14%,且对轮重减载率的优化率达到14.63%,可见优化效果显著,车辆的动力学性能获得较大改善。

摘要：随着我国城市轨道交通路网的不断发展与完善,城市轨道交通客流预测作为城市轨道交通规划设计和运营管理的基本依据及城市轨道交通建设过程中的重要环节,其重要性也越来越明显。通过对城市轨道交通客流历史数据进行统计分析,针对平常日客流变化的非平稳性统计特征,构建EMD-rbf组合预测模型对城市轨道交通平常日客流进行预测。以北京地铁客流预测为例,得出利用IMF分量进行预测的EMD-rbf组合模型方案可以有效提高客流预测的精确度。

摘要：构建舰船的综合性网络系统是现代舰船的发展方向。为了能够将舰船上的各种信息进行共享,提高舰船的智能自动化程度,增强舰船的安全性,舰船上的所有子系统都必须整合到一个统一的信息共享平台。舰船上的部分电子设备实现了网络化,但是不同的电子系统之间的数据传输协议及其传输方式有着很大的区别,因此系统与系统之间的信息无法共享。本文设计了一种监控通信系统,可以在舰船上不同电子设备之间进行数据的交换以及监控。本课题的研究对我国舰船上监控通信网络的发展有着重要的指导作用。