保供降碳目标下能源转型模式及转型时点分析

应对气候变化目标要求全球能源系统进行广泛而深刻的转型。由于资源禀赋、能源战略、技术水平等差异,各国能源转型进程呈现出明显的异质性特征。通过对主要国家能源转型特征与减煤路径的分析,归纳了4种典型模式:能效提高模式、增气减煤模式、煤炭洁净利用模式、新能源替代模式,不同模式在不同时间点上与经济社会发展交互影响形成了国际能源转型的内在驱动机制。采用面板数据模型识别了影响能源转型模式的重要因素,并利用历史趋势分析方法对我国化石能源消费“拐点”与减煤时间节点进行研究。研究表明,当人均GDP达到25500美元时,发达国家即出现化石能源减少拐点。国家创新指数和城镇化与煤炭消费占比呈负相关,第二产业增加值占比与煤炭消费占比呈正相关。我国预计减煤时间范围在2028-2035年,化石能源消费减少时点在2040年左右。考虑到我国以煤炭为主的能源资源禀赋,我国能源转型目标的实现须依赖于煤炭洁净利用为主的转型路径,大力发展低碳化现代煤基能源体系,改变传统煤炭利用理念与方式,为未来多能耦合的新型能源体系提供重要支撑。

复杂体系可靠性结构分析与建模GERT网络技术

体系各要素(系统)连接的或然性决定了其结构框架、联系逻辑和功能表现的复杂性。复杂体系可靠性结构分析与建模是解构表征其复杂特性的重要手段,是学术界长期以来的研究热点。然而,有关复杂体系可靠性结构、功能逻辑、计算框架的构建问题,却尚未有较好的解决方案。针对该问题,运用结构函数理论和图示评审技术(graphical evaluation and review technique,GERT)建立了一种新的复杂体系可靠性结构分析框架与建模方法。首先,基于“和联”思想建构其基于使命与任务生态联盟、行为演化的可靠性“和联”结构框架;其次,基于复杂体系要素的或然性逻辑联结关系,建立其可靠性结构GERT网络模型;最后,运用GERT解析算法原理,建立其可靠度计算模型,并考虑计算的复杂性,为该类问题提供GERT仿真(GERT simulation,GERTS)计算解决方案。以一反舰作战侦察复杂体系进行案例研究,结果表明所提方法有效且适应性强。

基于机器学习的数据库系统参数优化方法综述

参数优化是影响数据库性能和适应性的关键技术,合理的参数配置对于保障数据库系统的高效运行至关重要,但由于参数较多且参数间具有强关联性,传统参数优化方法难以在高维连续的参数空间中寻找最优配置,机器学习的发展为解决这一难题带来新的机遇。通过总结和分析相关工作,将已有工作按照发展时间和特性分为专家决策、静态规则、启发式算法、传统机器学习方法和深度强化学习方法。对数据库参数优化问题进行定义,并说明启发式算法在参数优化问题上的局限性。介绍基于传统机器学习的参数优化方法,包括随机森林、支持向量机、决策树等,描述机器学习方法解决参数优化问题的一般流程并给出一般实现。由于需要大量带标注的数据,传统机器学习模型在适应性和调优能力等方面存在不足。侧重介绍深度强化学习模型的工作原理,定义参数优化问题与深度强化学习模型的映射关系,比较基于深度强化学习的相关工作对数据库性能提升、模型训练时间和涉及的技术,描述基于深度神经网络构建和训练智能体的具体流程。最后,总结已有工作的特点,对当前机器学习在数据库参数优化方面的研究热点和发展方向进行展望,指出多粒度调优、自适应算法和自运维是未来的研究趋势。

近十年我国高校虚拟仿真实验教学研究发展述评

自从2013年教育部开展国家级虚拟仿真实验教学中心建设工作以来,近十年我国高校在虚拟仿真实验领域产生了大量的研究新进展与应用新成效。采用CiteSpace软件分析CNKI数据库中2014~2023年的高校虚拟仿真实验或虚拟现实实验文献集合,挖掘了该领域研究的核心单位、作者与发文期刊;分析了高被引文献的特征。同时,基于关键词共现关系聚类,阐释了虚拟仿真实验研究的主要类别、发展历程和前沿领域,进而探讨了虚拟仿真实验教学的技术层次、覆盖学科、开发软硬件和发展趋势。研究得出,标准化、网络化共享平台和混合现实技术,是推动虚拟仿真实验新发展的重要技术途径。

异构平台要素协同理论方法研究

要素协同是协同作战发展的必经之路,杀伤链的动态重构是其典型特征.本文针对平台协同难以满足复杂作战任务需求的问题,提出了异构平台要素协同的解决思路和理论方法.首先分析了要素协同关系复杂性、协同能力不确定性两个难点问题;其次基于反馈机制的可重构架构对复杂作战网络进行建模,提出了杀伤链算子的要素动态重构、协同序参量的效能定量评估方法;最后基于仿真场景实现杀伤链的动态构建与重构,可指导要素协同的算法设计与工程实践.

基于UG NX的数控多轴加工工艺改良和配套夹具设计

首先,简要介绍了UG NX编程软件的相关知识;其次,以金属半环和电机外壳为研究对象,分析了其原有的数控加工工艺并提出了优化改进措施;再次,利用UG对研究对象进行了配套工装的仿真设计;最后,利用UG编制研究对象的目标零件多轴数控加工程序,有效保障了产品的加工质量,节省了人力、物力成本,提高了生产效率。

基于WordCloud技术的MBSE发展态势研究

基于IEEE及国际系统工程协会(International Council on Systems Engineering,INCOSE)社区会刊,提取与基于模型的系统工程(model based systems engineering,MBSE)领域相关的167篇顶刊的关键词和摘要。采用Python及其第三方库WordCloud技术,以可视化形式展示MBSE领域研究内容并对MBSE发展态势进行研究。研究结果表明,MBSE在产品研发全生命周期,应用建模技术来支持系统需求、设计、分析、验证与确认等活动,在系统架构设计方面具有重要作用,将MBSE与安全性分析、可靠性分析方法结合也是MBSE的重要研究内容;系统建模语言(system modeling language,SysML)和对象过程方法(object process method,OPM)分别是目前MBSE研究领域中最受欢迎的建模语言和建模方法;将MBSE方法与本体进行结合是规范MBSE模型表达的重要手段,将MBSE与信息物理系统、数字孪生、并行工程领域进行融合研究是MBSE的重要发展方向。所提研究为使用WordCloud文本分析技术来探索当前的MBSE研究提供了技术路线参考,有助于对MBSE的未来发展态势进行预测。

深度强化学习及其在军事领域中的应用综述

随着大数据、云计算、物联网等一系列新兴技术的大量涌现,人工智能技术不断取得突破性进展。深度强化学习(deep reinforcement learning,DRL)技术作为人工智能的最新成果之一,正被逐渐引入军事领域中,促使军事领域走向信息化和智能化。在未来战争作战模式及军队发展建设中,网络化、信息化、智能化和无人化形成重要特征,已经成为不可逆转的趋势。因此,在回顾了DRL基本原理和主要算法的基础上,对当前DRL在武器装备、网络安全、无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)编队、智能决策与博弈等方面的应用现状进行了系统的梳理与总结。最后,针对实际推进DRL技术在军事领域应用落地所面临的一系列问题和挑战,提供了未来进一步研究的思路。

基于危险天气不确定性的最小风险路径规划方法

为降低飞行过程中遭遇危险天气的概率,同时避免大范围绕飞导致的路径与耗油增加,针对航路中的雷暴、积冰和颠簸天气,使用数值预报和概率预报,面向航前飞行计划,提出一种基于危险天气不确定性的最小风险路径规划方法.首先,基于概率预报数据使用配料法和C-F模型计算雷暴发生概率,基于数值预报数据计算积冰预测指数和颠簸预测指数;然后,融合多类型危险天气,提出一种具备风险标识的栅格化地图;在此基础上,改进传统路径最短的规划算法,构建以风险最小化为目标的Dijkstra和A^(*)算法;最后,使用2023年4月3日华中地区强对流天气预测数据建立风险地图,使用上述改进算法与传统Dijkstra、A^(*)和RRT算法进行路径规划并对比分析.结果表明,传统Dijkstra和A^(*)算法可计算得到最短飞行路径,而改进的A^(*)算法可计算得到总风险最小路径;若综合考虑飞行风险与路径长度,改进的Dijkstra算法最为适合.

基于有向网络的航空安全事故风险识别与评估

针对航空安全事故风险识别与评估问题,基于2019年航空安全事故,通过事件树分析方法分析风险事件间的因果关系,建立了有向加权航空安全风险网络模型。面对航空安全风险传播的情况,引入传染病模型对航空安全风险网络风险传播进行建模,对风险事件进行排序以实现航空安全风险识别,提出了航空安全风险网络风险指标与航空安全事故发生风险指标,以评估航空系统安全风险。结果发现,能见度差、飞机系统故障、设备维护不足、违规操作、疲劳、资源配置不当、应急响应措施不当、飞行准备不足、教育培训不足等应当引起管理者的关注。

基于人机协同决策的运输调度优化研究

为求解带柔性约束的运输调度问题,本文提出一个基于逆差函数的人机协同决策方法。该方法主要包括两个阶段,第1阶段,借助数学规划模型,利用计算机的强大计算能力,快速求解得到问题的一个可行解;第2阶段,借助逆差函数模型,利用人类自身的知识与经验,在考虑柔性约束的情形下,进一步优化第1阶段的可行解。两个阶段通过逆差函数图像构成的图形用户界面进行实时交互,实现人机协同决策。通过网约定制公交车辆调度和民航飞机调度两个案例问题的求解,验证基于逆差函数的人机协同决策方法的有效性。计算结果表明:该方法可实现车次链/航班链的自动化构建和空驶车次的自动化插入,有助于求解带有复杂柔性约束的运输调度问题。

基于灰色-神经网络的民机需求组合预测

民机数量是反映民航运输能力的重要标志,而对民机数量进行预测,能够研究分析未来民航业的发展趋势。本文重点研究了民机需求预测的模型架构和实施方法,首先以2013年到2020年民机数量和其他关键因素作为原始样本,然后把2021年的数据作为检验样本,最后通过构建灰色神经网络组合预测模型对未来的民机需求进行预测。从预测结果来看,灰色模型GM(1,1)与反向传播(back propagation,BP)神经网络模型结合效果较好,组合模型预测精度高,充分证明了该模型的有效性和可行性,同时预测结果对分析未来航空运输情况也具有一定的参考意义。

基于幂指数的智能缓冲算子及其应用研究

缓冲算子为解决系统冲击扰动预测陷阱问题提供了一种重要手段.当前缓冲算子存在公式种类繁杂、强弱算子不兼容、缓冲强度难以“低粒度”控制等缺陷.为此,文章首先对各类缓冲算子结构进行综合分析,然后结合“新信息优先”原理并引入幂指数构造了一种新结构智能缓冲算子,最后推导并证明了幂指数极性与缓冲算子类型的关系,研究了幂指数大小对缓冲强度的影响,结果表明新算子能实现强弱缓冲算子的完全兼容及缓冲强度的自由调节.文章通过对多种典型序列缓冲特征的数据分析,验证了新算子的智能性与缓冲结果的合理性,较好解决了系统冲击扰动预测陷阱问题.本研究对发展和丰富缓冲算子理论具有重要意义.

基于模糊网络与TOPSIS的备件品种确定方法

舰船携行备件品种确定过程是一种典型的多属性决策问题,针对其属性评估时面临的复杂性与模糊性、评估过程透明性不足的问题,提出了一种集成模糊网络与熵权法来扩展TOPSIS的方法。该方法以语言值Z-numbers作为评估值表示形式,分别构造了效益和成本属性下的模糊网络子系统,将合并子系统规则的模糊隶属度函数作为聚合模糊隶属度函数,通过案例计算得到Spearman rho相关系数值。结果表明:模糊网络的应用提高了决策过程的透明性,熵权法的应用提高了属性权重确定过程中的客观性,证明了该方法较其他经典方法具有更高的准确性。

需求变动视角下虚拟养老服务人员调度研究

针对虚拟养老服务人员实时调度问题,基于需求变动视角分别构建成本最优的调度优化模型和扰动最小的干扰管理模型,通过改进灰狼优化算法的位置更新公式,引入非支配排序设计多目标遗传灰狼优化算法。通过求解标准算例对比算法求解指标验证了算法的优越性,通过设计并求解算例验证模型的可行性。研究结果表明:相较于重调度法,干扰管理模型能够显著降低干扰事件对各主体的影响,生成更为丰富的决策集合,更加适合虚拟养老服务人员的调度问题。

软件与系统工程标准化发展综述

在软件与系统工程分委会成立40周年之际,对软件与系统工程分委会的发展历程、组织结构、标准体系、重点标准进行梳理,并结合软件与系统工程领域国际标准化发展动态,提出软件与系统工程分委会未来的发展方向和重点关注领域,更好地发挥标准支撑引领作用,促进软件产业高质量发展。

航空复杂装备测试目标设计方法

为了保证航空装备的可靠性、安全性,提升系统的测试、维修与保障能力,对系统测试性提出了更高的需求。通过系统测试性问题分析,综合考虑系统功能重要度、失效率、故障风险影响、可测试性等要素,建立系统测试性目标函数模型;研究基于功能重要度分析、功能失效风险与失效率分析、故障树分析和可测试性技术在复杂系统测试性目标确定中的方法应用。通过航空辅助动力装置控制系统测试性目标选取表明,所提出的方法可以实现动力控制系统中的功能重要度与风险项分析,并且能够指导开展高风险项的测试性设计。

含准Z源的双永磁电机驱动系统的研究及仿真

由于九开关逆变器通过共享模式,可减少电力电子器件数量,减小驱动装置的体积与重量,适用于双机驱动的应用场合。针对九开关逆变器双机驱动系统中单台电机电压利用率低的问题,研究了一种含准Z源的双永磁同步电机驱动系统。为了实现双机驱动系统中每台电机的独立可控,研究了基于SVPWM调制的双机分时控制原理。为满足不同的工况,研究了永磁同步电机的恒转矩-弱磁控制策略,利用间接电压法对Z源电压进行控制,以维持Z源电压的稳定。搭建了含准Z源的双永磁同步驱动系统仿真模型,仿真结果表明,永磁同步电机和准Z源的控制策略行之有效,分时控制可实现双机驱动系统的独立可控,可满足工程应用的需求。

考虑损失和恢复的网络系统性能变化和重要度分析

复杂网络系统中的节点易受自然灾害和人为攻击等外部环境的影响而失效,这会给人们的生产生活带来不必要的损失。为了降低损失,研究复杂网络系统中失效节点的优先恢复顺序具有重要意义。本文提出了衡量网络节点重要性的损失重要度、恢复重要度和韧性重要度模型。首先,分析了复杂网络遭受外部攻击后的系统性能下降情况和维修失效节点后的系统性能恢复情况。然后,基于节点运行状态对系统性能变化的影响,提出了节点的损失重要度和恢复重要度,并且基于节点的损失和恢复情况提出了衡量失效节点恢复性的节点韧性重要度。最后,以包含6个运输集散点和11个运输分散点的陆运网络为例,分析了不同节点失效和恢复时的陆运网络系统性能变化情况,通过比较重要度值的大小,可以得到不同失效节点的恢复顺序,验证所提模型的有效性。

基于Euclid贴近度-模糊灰色关联法的装备维修计划管理效益评估方法研究

在借鉴现代效益评估指标体系构建方法的基础上,紧密结合装备维修计划管理工作特点,构建了以实现装备维修综合效益为总目标,以军事效益和经济效益为分目标,涵盖4项一级指标和20项二级指标的装备维修计划管理效益评估指标体系。针对指标涉及面广、结构复杂、权重难以确定、分布无规律等特点,综合考虑主观和客观影响因素,运用模糊数学理论和Euclid贴近度原理对传统灰色关联分析法进行改进,提出了适用于装备维修计划管理效益评估的Euclid贴近度-模糊灰色关联法。案例分析结果表明,所提方法具有良好的可操作性和实用性。