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：利用多元函数极值的定义和偏导数的定义公式证明二元函数与一元函数在某点取得极值的关系.

简介：介绍了函数奇偶性的定义和图像特征，分析了函数和与积的奇偶性变化，研究了复合函数的奇偶性特点等。函数是数学的研究对象，而函数的奇偶性是函数的四大特性之一。研究函数的奇偶性对解题和函数作图都很重要。

简介：本文从"机械制造工艺和设备"专业中的一门专业课出发,探讨教学改革的必要性以及改革的具体方法.课程是现代制造技术的主干课程,也是作为现代制造技术中完成加工不可缺少的手段.通过互动的理论教学和大量的实验、实训,使学生将该课程学好、学活是教学改革的最终目的.

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：通过对高职高专课程教学改革前后的教学内容、教学方法、学生学习状况比较,研究分析教学改革在学生数控工艺编程能力和综合能力上取得的效果.

简介：对扰动影响下的一阶线性定常分布参数系统用正交小波变换实现了逼近,提出了基于小波变换的离散时间分布参数系统的预测控制算法,将Haar正交小波应用于扰动影响下的一阶线性定常分布参数系统的预测控制仿真研究,结果说明了算法的有效性.

简介：由[a，b]上的勒贝格可测函数与几乎处处连续的函数几乎处处相等，给出勒贝格可测函数的等价定义及几个勒贝格可测函数的性质，提出一些关于勒贝格可测函数进入工科数学教学的设想。

简介：为了有效评估数控加工工艺过程的碳排放量,分析了零件制造过程输入、输出关系,并考虑工艺单元资源消耗和碳排放影响,建立了基于输入-处理-输出关系的工艺过程碳足迹分析功能模型,对切削工艺过程的碳排放评估边界进行界定,确定了工艺过程的碳排放源;以此为基础,建立了数控切削过程中工艺要素的碳足迹计算模型,对碳足迹计算中工艺数据的采集方法进行了分析。研究结果为工艺过程碳排放评估和制造资源优化配置提供了支持。

简介：针对基于图像生成数控代码的准确性问题,采用了虚拟加工进行验证。由光度学理论推导出图像恢复表面形状的数学物理模型,通过变法进行求解,得到物体表面的相对高度。根据数控代码的编写原则以及加工相关参数自动生成数控代码,进行虚拟加工仿真。以VC＋＋为开发平台,实现了原型系统的开发。系统运行结果表明：该方法实用有效,为进一步研究做了准备。

简介：针对遗传算法（GA）在函数优化中存在的收敛速度慢、精度低等不足,提出将量子遗传算法（QGA）应用于多元函数的优化问题上。利用Matlab进行实例仿真,结果表明,量子遗传算法的性能要优于GA,QGA具有比GA更快的寻优速度和更高的精确度。

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：提出了数控机床溜刀现象产生的原因,给出了防止溜刀现象所采取的相应措施.对数控机床调试及机床数控改造有一定的实践指导意义.

简介：介绍了一种基于相关函数理论的滤波器,并对该滤波系统进行仿真研究,仿真结果表明,该滤波器比传统滤波器具有明显的优点.

简介：目标函数中含有随机变量的线性规划的一般解法.

简介：概述了国内外数控系统的现状，重点介绍了国外数控系统的几个发展阶段以及国内主要的数控系统制造商、国内外发展趋势和今后主要研发的关键技术。

简介：以“数控加工技术”课程中的数控加工实训为例，分析项目教学法在实训中的实施方法，通过实施过程中学生应掌握的数控工艺编程及操作能力分析，研究其教学效果。

简介：传统数控机床普遍内存容量有限。合理有效地利用传统数控机床的特性，编制合理的小容量数控程序能使加工程序变得简洁。通过实例介绍数控铣削加工编程中常用的子程序、宏程序、代码段调用等方面的内容。

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。