简介：采用MATLAB的人工神经网络工具箱,以高锰铝青铜的化学成分作为输入参数,其抗拉强度bσ、屈服强度0σ.2和延伸率δ作为输出,建立了材料的力学性能预测模型。计算结果表明,三项输出的预测值与实测数据接近,其相对误差小于±6%的范围,该模型对其他材料的设计生产具有一定的指导意义。

简介：这篇文章描述了一种可用于预测在一系列运行条件下感应电机的性能特性的图解方法。如果给定了这种要被分析的方法的单元值和空载转速，然后只要知道了相电流的幅值或电机的旋转速度，我们就可以用最小的计算复杂性轻易的判定其它运行特性。

简介：针对永磁同步电动机传统6扇区直接转矩控制定子磁链轨迹不对称的问题,利用永磁同步电动机基本原理,借助Matlab/Simulink仿真软件,对比分析了6、12、18扇区3种扇区划分方案对磁链轨迹的控制效果,对3种方案的动态性能与逆变器开关频率做了比较研究。结果表明：扇区细分可有效改善定子磁链轨迹对称性,并且12、18扇区细分方案的效果基本一致;12扇区划分方案跟随性能最优,但扇区数目越多,系统抗扰动性能就会降低,且逆变器开关频率升高。

简介：介绍了反力滚筒式制动试验台的总体结构及工作原理,采用虚拟样机软件ADAMS建立了整车和滚筒式制动试验台模型。通过仿真试验,分析了滚筒直径和滚筒表面附着系数对制动力仿真结果的影响,为优化滚筒式制动试验台提供一定依据。

简介：针对汽车防抱死制动系统（ABS）严格的制动信号控制问题,分析了ABS的工作原理,进行了基于机理的ABS信号处理实验,详细给出了采用四轮汽车轮速传感器的ABS信号处理的结构、数据和算法。实验结果证明其快速准确,为ABS的系统控制提供了依据。

简介：回馈制动是用于电动汽车的电机及其控制系统中的一项关键技术，先以无刷直流电机半桥斩波回馈制动为例说明能量回馈的原理，进而阐述了作为实际应用前提的约束条件和控制策略，最后从试验的角度验证了该控制技术的可行性。

简介：分析"十五"期间我国电力需求预测和电力预测中的不确定因素,提出建议采取的措施.

简介：使用自主开发的永磁同步直线电机试验平台，对国产永磁同步直线电机进行电机气隙与推力、相电流关系试验、伺服刚度试验和重复定位精度试验。通过对国产永磁同步直线电机与科尔摩根同类直线电机的速度跟踪、反电势试验分析，得出该直线电机的主要性能指标已接近或达到科尔摩根同类直线电机的水平。

简介：提出了一种新的未知信号状态模型——多项式预测模型，并给出其滤波算法。分析表明，采用该方法建立的状态方程不需要已知信号本身的参数信息，都能准确描述运动或信号的动态。因此，提出的多项式信号的最优滤波算法适用于任何可以用多项式描述的信号的状态估计问题。计算机仿真验证了该方法的正确性、有效性及实用性。

简介：运用高空风筝发电装置的风力发电技术,建立了包括风筝局部位置和相对原点位置等的YOYO型风筝的动态模型。制定了风筝一个发电周期包括牵引、被动两个阶段的约束优化策略,应用非线性模型预测控制原理,解决了非线性实时优化的控制问题。仿真结果表明,非线性模型预测控制能显著改进其性能。

简介：本文研究了在短时间段内从电动机热敏元件上快速获取电机热性能信息的问题。建立了该复杂系统的热性能模型。并对该模型进行了验证。然而细化后的模型在求解线性高阶段分方程时，占用了较长的CPU时间，使得控制功能难以进行。为加快计算速度，我们使用了Eitelberg方法和模式识别两种模型简化技术，简化后的电动机发热模型运算速度极快并且其在临界点的温度精度也良好。

简介：通过对卢浦大桥建设用S355N和S355NZ25钢板的力学性能大量测试数据分析表明:我国自己研发生产的S355N和S355NZ25钢板材质均匀,塑性好,韧性很好,可焊性好.卢浦大桥用S355N、S355NZ25钢板性能达到国际同类桥梁用钢板的先进水平.

简介：支持向量机是一种基于统计学理论学习的新颖的机器学习方法，该方法已广泛应用于解决分类和回归问题。提出一种基于时间序列的最小二乘支持向量机算法应用于电梯交通流的预测方法。仿真结果表明了这种预测方法的有效性。

简介：为满足风机运营商对设备故障实时监控和预测的需求,探讨了基于自回归积分滑动平均模型（ARIMA）和非线性自回归神经网络模型（NARNN）的组合模型NARIMA。实现方法为：建立ARIMA模型用于预测数据的线性成分,用NARNN模型预测由ARIMA模型预测产生的残差部分,对风机叶片结冰故障的时间序列进行拟合,得到的NARIMA模型可实现对风机叶片结冰故障准确预测。仿真结果表明：NARIMA模型能较好地拟合所给时间序列,预测值符合实际情况和趋势,证明了NARIMA模型的有效性。

简介：风电场的安全运行需要风电功率预测具有较高的精度。尽管支持向量机（SVM）理论在解决预测数据非线性等方面有较大优势,但SVM的参数难以选取。采用人工蜂群算法（ABC）对SVM中的参数进行寻优并对风电功率进行预测,将仿真预测结果与标准SVM预测结果进行对比,结果证明该方法提高了预测精度。

简介：针对进出口总额数据的非线性,并为了更充分挖掘时间序列所隐含的数据规律,建立了基于灰色预测模型、神经网络算法以及最小方差准则的最优组合预测模型。仿真分析结果显示,最优组合方法能更有效提高非线性时间序列的预测精度。

简介：超短期风速预测对风电场功率预报系统的建立和运行至关重要。针对具有较大随机波动性的风速预测,研究了一种基于误差修正的极端学习机（ELM）超短期风速预测方法。利用ELM模型对风速进行初步预测,并利用由此得到的误差数据样本建立差分自回归滑动平均模型（ARIMA）,进行误差预测,最后使用预测误差对风速的初步预测值进行补正,从而求得最终预测值。仿真实验结果表明,该方法在风速超短期预测中的可行性及有效性。

简介：对电动汽车用电动机环形水套的冷却性能进行了研究。针对某型号电动机,采用Fluent流体仿真软件,建立了机壳内部水道模型,通过改变机壳内水槽数目来调整水槽宽度。仿真分析了水冷机壳内部冷却水的流动以及热对流特性,得到不同电动机机壳水道的散热特性曲线和流动特性曲线,并提出了改进方案。

简介：本文介绍实际改善换向的方法以降低通用交流换向器电动机的电磁干扰水平。

简介：基于对我国2001年经济形势分析,本文讨论全国和各省电力供需特点,提出2002年电力供需预测,最后提出克服资金和技术困难的建议.