为了更有效地评估电网基建项目的投资效果,提出了一种针对电网基建项目的复合模型评价法。该方法首先使用需求热力图法和需求矢量图法对社会效益进行评估,使用经济评价法对经济效益进行评估,然后采用复合模型法将3个评价方法采用加权累乘法形成复合评价模型。结果表明复合模型评价法实现了对电网基建项目精准投资评估体系的策略优化。

为建立更加精确的翼伞六自由度模型,采用生态系统粒子群（ESPSO）算法对目标翼伞的气动参数进行参数辨识,来获取气动参数值。首先对翼伞的六自由度动力学方程进行分析,建立了参数辨识目标函数;然后,针对仿真飞行数据,分别利用粒子群算法和生态系统粒子群算法使参数辨识目标函数最小化,从而得到翼伞的气动参数值,通过比较发现,粒子群算法辨识结果平均误差为0.80%,生态系统粒子群算法辨识结果平均误差为0.21%;最后,针对实测飞行数据,采用生态系统粒子群算法使参数辨识目标函数最小化,从而得到实验翼伞的气动参数值。通过对比利用辨识气动参数建立的翼伞模型输出数据与实测飞行数据,三轴的速度误差平均值小于10%。结果表明,该方案能够为实际工程中的翼伞飞行性能研究及控制设计提供技术支撑。

针对数字式重力计量设备,提出了基于传导电磁干扰（Electromagnetic interference,EMI）噪声抑制的噪声分离网络优化结构和电感电容优化滤波器设计,以及基于辐射噪声抑制的传输线共模电流分析方法,并进行了详细阐述。实验结果表明,本文方法不仅可使设备满足GB9254的EMI检测标准,而且设计的优化滤波器可减小寄生参数影响和降低经济成本,同时辐射噪声抑制避免了借助电波暗室测量及电磁屏蔽等复杂辐射EMI噪声估计和抑制措施。

针对电厂锅炉燃烧系统的非线性、大延时、时变、干扰频繁等特点，采用模糊神经网络对其建立数学模型。通过所建数学模型研究燃烧效率和氮氧化物排放量之间的关系，从而对锅炉燃烧系统进行优化，以提高锅炉效率和减少污染物排放。仿真结果表明，利用改进的广义动态模糊神经网络对电站锅炉燃烧过程建模能够精准地逼近实际数据，且性能优于其它神经网络。

北京矿冶研究总院研制的ZPJ-1型液压装配机适用于石油开采井下作业工具的装配.采用立式装配形式,容易实现对中; 采用扭矩传感器实时监控扭矩,保证装配质量; 采用液压系统驱动,操作简便,节约能耗.本文介绍ZPJ-1型液压装配机的工作原理、结构特点及主要部件的设计和研制,其应用具有良好的经济效益和社会效益.