研究了变速恒频双馈感应风力发电系统的鲁棒控制问题.利用基于定子磁场定向的矢量变换技术,建立了同步旋转坐标系下双馈感应发电机的状态空间模型,为了降低控制器的阶数以利于工程实现,对该动态数学模型进行了合理简化.针对最大功率点跟踪控制中建模误差、外部干扰等不确定性的影响,应用H∞鲁棒控制理论,设计了具有鲁棒干扰抑制作用的电机转子电压控制器.仿真结果表明,即使在参数变化、未建模动态等不确定因素以及风速突变干扰下,所设计的控制器仍可保证电机转速很好地跟踪指令值,使风力发电系统最大效率地吸收风能

为了解决正常生产结构条件下,无取向硅钢热连轧工作辊磨削辊形受热辊形影响难以获得工艺制度期望的初始辊形问题,结合无取向硅钢热轧生产过程,采用二维有限差分法建立了工作辊轧制过程中的工作辊温度场计算数学模型,使用有限元软件ANSYS建立了工作辊下机后空冷和喷淋冷却混和工艺条件下温度场模型,开展了无取向硅钢热轧工作辊一个完整使用周期内的温度场和热辊形仿真研究,提出了无取向硅钢工作辊热磨辊数学模型和热磨辊工艺制度,并投入生产应用.相同生产工艺条件下,1700热连轧机无取向硅钢轧制应用热磨模型和热磨工艺制度后,产品的凸度和楔形双达标率由67.39%提高到74.57%的明显生产实绩

运用运筹学中图论及多目标优化的理论和方法建立应急救援物资车辆最佳运输路线的选择模型，并基于启发式算法求解该模型.从静态网络应急物资车辆运输路线的双目标优化问题入手，设计适合本文模型的算法，并将之推广至含有三个及三个以上优化目标的路线选择问题.引入时间扩展图的概念，将动态网络中的最佳运输路线问题转化为静态网络中的路径选择问题.算法实质是通过构造辅助决策函数实现Dijstra算法的调用，并在辅助函数构成的搜索空间上寻找最优解，是一种快速的、近似的算法.利用随机路网和真实路网测试本文算法，测试结果与本文的理论分析一致，证明本文算法在应急救援物资车辆运输路线的多目标优化问题中可行且有较好的应用效果

根据大脑的情绪加工环路提出了三个层次的人工情绪框架结构.重点对智能体的底层情绪模型进行了研究,分别采用模糊关系理论和有限状态机的矩阵形式建立了相应的情绪激活状态和行为输出方程.模型考虑了心境和需求对当时情绪的影响,利用矩阵模型可以直接计算出不同情绪状态下的输出行为,解决了单纯用表的形式记录\事件—情绪—行为\序列对的存储空间和查表问题.选择了婴儿的情感行为数据来验证模型的正确性.仿真结果表明:模型在考虑了敏感因子和心境对情绪激活阀值影响的因素后,在机器系统中可以建立有效的情绪与行为输出模型

研究了低碳钢过冷奥氏体在760℃,形变速率为l s-1和10 s-1变形时组织演变规律.结果表明,形变速率为1 s-1时真应力-应变曲线双峰特征为形变强化相变和铁索体动态再结晶的表征,相变形核集中在铁素体/奥氏体相界前沿奥氏体高畸变区,晶粒长大在时间和空间上受到限制,细化能力较高;形变速率提高到10 s-1时,相变动力学提前,曲线只表现为形变强化相变的单峰特征,相变形核除了在上述铁素体/奥氏体相界前沿奥氏体高畸变区,还分布到奥氏体晶内各处,晶粒间约束有所减小,尺寸稍大.通过形变强化相变和铁素体动态再结晶可以获得平均晶粒尺寸为(1.98±1.07)μm和(2.33±1.01)μm(10 s-1)左右的微细铁素体晶粒

为实现避难硐室内良好生存环境，提高人员生存环境质量，并为今后避难硐室的设计提供指导性依据，基于数值模拟软件FLUENT仿真平台，以压风供氧方式下的避难硐室生存区为研究对象，对主要扰动源进行分析，建立两种压风供氧管路方案下的避难硐室三维模型.通过控制方程组、RNG k-ε湍流模型、有限容积离散方法和SIMPLE算法相结合的方式，实现避难硐室空气分布可视化.得出在压风供氧下，以九个布气孔弥散式均匀布气的管道布置及尺寸设计最优方案，以及硐室内氧气和二氧化碳体积分数的主要分布规律.通过现场载人试验验证了数值模拟的可靠性

为了解决无人机在部分未知敌对环境中的低空突防航迹规划问题,提出了一种改进的差分进化算法.该算法的进化模型采用冯.诺伊曼拓扑结构,并对其进行拓展,使种群在进化初期保持多样性,避免进化早期陷入局部最优,而进化后期加快收敛速度.该算法改进了差分进化算子中的变异操作,从而加快算法的收敛速度,快速找到多目标优化问题的最优解;同时,采用将绝对笛卡儿坐标和相对极坐标相结合的编码方式以提高搜索效率.将该算法用于无人机在线航迹规划仿真实验,并和未改进的算法结果作比较,验证了该算法的有效性

本文首先对双P型辐射管进行实验和数值研究，发现除NOx含量的误差偏大外，其他参数的偏差都在1%以内，证明该模型具有一定的可靠性.在此基础上，将空气分级的理念应用于双P型辐射管，提出一种带支管喷口的分区分级燃气辐射管，并建立相应的数学和物理模型.对比双P型辐射管和分区分级辐射管的模拟结果显示：分区分级燃气辐射管和双P型辐射管内气体的平均流速分别为25.8m·s-1和21.0m·s-1，热效率分别为65.9%和64.2%；分区分级燃气辐射管壁面最高温度为1047℃，壁面最大温差为73℃，比双P型辐射管降低15℃，分区分级后气体平均流速增大，提高了直管和回流管管段的烟气温度和壁面温度，具有更好的温度均匀性

为降低双P型辐射管NOx排放,运用扩散式分段燃烧的低NOx均匀化燃烧技术,设计一种辐射管三级燃烧器,对其进行数值模拟,经过验证模型可靠.对燃烧器结构及运行参数进行正交试验和单因素研究.研究表明:空气预热温度、空气分级配比和空气过剩系数对出口NOx排放浓度有显著的影响,相互无交互作用;一次风量由10%增大到20%时NOx生成量由65.2×10-6增加到108.2×10-6,一次风量增加到30%以上时出口NOx体积分数增加速率趋缓;空气预热温度每增加100℃,最高燃烧温度增加约50℃,排放气体中NOx体积分数由50.9×10-6以22%、23.2%、25.3%、27.2%、27.3%和29.5%的速率增加;随空气过剩系数增加,出口NOx体积分数由82×10-6呈22.1%、1.9%、2.1%、24%和2.5%的波动增长趋势

5G标准下的蜂窝网络正在向异构化、超密集化的方向发展，传统的基于六边形网格模型的研究方法较为理想化且并不精确，越来越不适用于如今的异构网络.针对这个问题，目前常用的方法是使用基于随机几何的泊松点过程来研究异构网络的基站部署，这种方法假设基站的空域分布完全随机，因此得到了覆盖概率的理论下界.但是由于宏蜂窝边缘（盲区）以及热点地区（忙区）等特殊区域中，站点的分布可能形成簇，此时，基于泊松点过程的空域分布将不再准确.针对这个问题，本文使用泊松簇过程研究三层异构蜂窝网络的基站部署与规划.首先，提出基于泊松簇过程的基站部署系统模型，讨论了基于簇分布的基站形成过程；其次，在充分分析用户受到的聚集干扰基础上，采用基于瞬时信干噪比的小区选择机制，推导出了中断概率模型，并讨论了三种特殊条件下的中断概率；最后，通过仿真对比分析了基于泊松簇过程与泊松点过程的中断概率的差异以及信干噪比阈值变化时的中断概率的变化曲线，证明了基于簇的空域基站部署具有更低的中断概率