面向复杂问题求解的综合集成型决策支持系统

为求解现有的常规决策方法与系统工程方法难以处理的复杂决策问题,提出了一种综合集成型决策支持系统。分析了当前各种决策支持系统的特点和存在的问题,运用并根据复杂决策问题求解的综合集成过程提出了对系统的需求,进而建立了满足需要的基于浏览器/服务器模式的系统体系结构,讨论了其组成和功能,并对系统实现的关键技术———模型、仿真、信息、意见以及知识的综合集成进行了深入研究,给出了相应的实现方法。最后,给出了一个面向武器装备论证的原型系统的实例。

武器装备论证综合集成研讨厅系统

综合集成研讨厅用于辅助完成武器装备论证工作。该系统是以人为主,综合研讨工具、数据、信息资料、模型资源和已有辅助论证系统的智能化人机结合系统。确立了研讨厅的功能需求,建立了基于Browser/Server模式的系统体系结构。采用面向对象技术建立系统的UML静态对象模型,讨论了系统实现的模型集成技术、仿真集成技术和意见共识技术。最后建立了1个面向导弹武器装备型号论证的原型系统。

武器装备虚拟采办总体框架研究

虚拟采办即基于仿真的采办(SBA),是目前仿真技术研究与应用的一个热点。本文首先对虚拟采办进行了概述,建立了虚拟采办工程的系统结构,阐述了虚拟采办的过程和特点;然后在上述基础上,给出了虚拟采办系统的总体框架,描述按照SBA的思想进行采办,采办系统应提供的支撑工具/平台与应用系统等;最后,分析了系统实现的关键技术,并对下一步工作作一介绍。

大型武器系统虚拟采办方案研究

针对大型武器系统,建立面向国内采办状况的SBA原型系统。回顾和分析美国SBA专门小组提出的SBA体系结构,结合现有技术基础,给出一个指导实现的系统环境体系结构,阐述系统的组成及其功能,包括协同管理控制平台、综合集成研讨厅、协同仿真平台、协同PDM、ERP系统、计算机辅助后勤保障系统以及分布式资源数据库系统等。接着对系统实现的关键问题与难点———M&S工具、模型的互操作性、数据描述的可获得性、数据的安全 /敏感性,以及分布式数据组织及其集成进行了深入研究。

基于多Agent的分布式模型管理与组合方法

为在分布网络环境下快速准确地进行科学决策,提出了可实现分布式的模型管理与组合的多Agent模型系统。设计了系统组成成分———管理Agent和模型Agent的结构,分析了它们的功能和行为。利用逆向推理技术实现模型Agent的动态自动组合,给出了利用多个模型Agent组合求解复杂问题的过程。最后,以某企业产品开发中的投产决策问题为例,论述了模型系统的工作过程。与传统模型系统相比,该系统具有模型远程调用和运行、模型动态自动组合等功能,为研究开发复杂问题的决策支持系统提供了新的模型系统建模方法。

海量备份的优化BFD算法

在研究解决装箱问题的递降最佳适合算法(BFD算法)的基础上,提出了文档管理备份的优化BFD算法。同时,给出了包括文件队列、盘队列、备份队列、解队列、解空间、选出低维最优解、合成高维最优解在内的相应的运算步骤和流程图,对算法的优点和误差进行了分析。并举例加以说明。

多性能指标约束下的模糊容错控制系统设计

研究模糊非线性系统在同时具有区域极点、H∞和方差约束下的容错控制器的设计.利用分解和等价原理,将模糊非线性系统多性能指标约束下的可靠控制问题,转换为一系列线性极限子系统的容错控制器的设计问题;利用线性矩阵不等式理论,给出多性能指标约束下的线性系统容错控制器设计方法,分析了相容指标的取值范围,并给出相容指标约束下的容错控制器设计步骤.仿真实例验证了结果的有效性.

通用模糊综合评判工具的研究与应用

根据模糊综合评判法应用的广泛性及现状,提出开发通用的模糊综合评判工具。通过分析需求,建立了系统的功能结构,并通过实例展示了系统的功能。该工具基于Web,利用它,可以针对不同评价问题迅速开发相应的评判系统,且适合群决策,方便而易于使用。

PDM系统中工程图纸计算机化研究

以江苏省CAD应用推广示范工程中Simtong-PDM系统开发为例，就其图档管理子系统老图纸计算机化的问题，分析了工程图纸计算机化的意义和PDM系统进行图纸计算机化存在的问题。在此基础上总结了工程图纸计算机化的策略，提出了结构简单的图纸和标准件图选择人工重绘、同类结构图由老图修改派生、复杂图纸采用扫描并矢量化处理相结合的方法，以及所使用的硬件平台和软件工具。并介绍了Simtong-PDM系统中图档的建立、分类、更改和借用，给出了图档管理子系统的功能图（IDEF0）和图档录入流程。

淡水珍珠蚌循环水养殖模式下分布式水质监控系统设计

为促进中国淡水珍珠养殖业由传统粗放模式向高效生态智能化改造升级,该研究针对珍珠蚌工厂化循环水养殖模式下的水质监控需求,开发了基于无线传感网络的分布式水质监控系统。系统采用感知层、传输层和应用层相结合的体系架构,由水质监测节点、气象监测节点、设备控制节点和监控中心组成。现场采用多参数传感器、ZigBee无线模块、可编程逻辑控制器(Programmable Logic Controller,PLC)和MCGS触控屏组合的方式,实现对多地点监测数据的实时采集、图形化显示和报警功能,对循环水处理设备的启停控制及藻类供饵自动控制功能;上位机采用MCGS网络版和SQL Server数据库构建监控数据中心。系统采用无线组网分布式架构,组网灵活且操作简单,简化了设备的安装和维护工作。经实际使用测试,系统工作稳定性和检测准确性均在98%以上,能够满足淡水珍珠蚌循环水养殖的监控需求,可以为珍珠蚌传统养殖模式的转变和产业生产方式的转型升级提供有利保障。

基于专家系统的工作流管理系统模型研究

阐述了专家系统在工作流管理中的应用方法 ,构建了基于专家系统的工作流管理系统的总体模型 ,论述了各功能模块的组成和作用 ,并讨论了系统的执行过程。在此基础上 ,进一步讨论了实现系统的若干关键技术 ,如知识表示方法、推理机制。

极点与状态方差约束下的动态输出反馈可靠控制

研究了线性不确定系统区域极点与状态方差约束下的动态输出反馈可靠控制器的设计问题.首先在连续型执行器故障模型下,利用线性矩阵不等式方法,建立了容错控制中区域极点指标与方差上界指标间的相容性理论;然后,应用极值原理分析了与区域极点指标相容的方差上界指标的取值范围;最后,给出了同时满足区域极点与状态方差约束下的动态输出反馈可靠控制器的设计步骤.仿真实例验证了结果的有效性.

基于密度峰值的三维模型无监督分类算法

针对基于内容的三维模型自动分类问题,提出一种密度峰值驱动的三维模型无监督分类算法.首先利用多种特征描述符分别对每个三维模型提取相应的特征向量;然后将得到的特征向量运用鲁棒主成分分析去除噪声并降维;最后通过计算特征向量分布的密度峰值,并配合决策图,以直观的方式确定三维模型分类类别数,最终实现三维模型的无监督分类.实验结果表明,与传统算法相比,该算法具有易于确定分类类别数、准确率高、鲁棒性强等优点.

多性能约束下的模糊容错控制系统设计：离散系统情形

研究了模糊离散系统在同时具有极点指标、H_∞指标和方差指标约束下的容错控制器设计问题.利用分解和等价原理,将非线性系统多指标约束下的可靠控制问题,转换为一系列线性极限子系统多性能指标约束下的容错控制器设计问题;提出了一种新的多指标约束容错控制系统设计方法,详细分析了各相容指标的取值范围;并给出了相容指标约束下的容错控制器设计步骤.

一种多步Q强化学习方法

Q 学习是一种重要的强化学习算法。本文针对 Q 学习和 Q(λ)算法的不足.提出了一种具有多步预见能力的Q学习方法:MQ 方法。首先给出了 MDP 模型.在分析 Q 学习和Q(λ)算法的基础上给出了 MQ 算法的推导过程,并分析了算法的更新策略和 k 值的确定原则。通过悬崖步行仿真试验验证了该算法的有效性。理论分析和数值试验均表明.该算法具有较强的预见能力.同时能降低计算复杂度,是一种有效平衡更新速度和复杂度的强化学习方法。

基于信念型承诺的Agent协作机制研究与应用

提出了适用于产品初步设计的信念型承诺,给出了Agent的形式化表示,讨论了基于信念型承诺的Agent协作机制。针对复杂产品初步设计,建立了基于MAS的协同设计环境,并将基于信念型承诺的协作机制应用到该环境中。应用表明了该协作机制的有效性。

产品数据管理中人员配置问题的研究

通过建立任务模型、人员模型以及任务和人员的关系模型 ,给出了人员配置的耦合算法。在任务分解的基础上给出了项目网络计划的生成算法 ,用对关键路径上的人员再配置的方法进行人员配置的优化 。

面向复杂产品的SBA系统体系结构研究

20世纪 90年代中期出现的仿真新技术———基于仿真的采办 (SBA) ,是国防部门和工业部门通过强制协调应用跨采办项目阶段、跨采办项目集成的仿真技术来实现的一种采办过程 详述了SBA的概念 ,概述了SBA的技术特点及关键技术 ,提出了复杂产品SBA系统体系结构 ,针对复杂产品SBA系统各构件的功能与特点进行了论述

执行器故障下不确定非线性系统的鲁棒保成本控制

对一类执行器故障的非线性不确定系统,研究了具有L2增益扰动衰减性能指标约束的鲁棒保成本控制器的设计问题.提出了更实际、更一般的执行器故障模型;给出了具有L2增益扰动衰减性能的鲁棒保成本控制系统的概念和属性.采用HJI不等式方法,导出了故障闭环系统渐近稳定、具有给定的抗干扰能力和成本函数有上界的充分条件.仿真实例验证了结论的有效性.

极点指标约束下的优化保成本容错控制

讨论了执行器故障下,线性不确定系统圆形极点指标约束下的可靠保成本控制问题。在更实际、更一般的执行器故障模型下,给出了以LMI表达的故障系统极点可配置以及成本函数有上界的充分条件;进一步对执行器故障情况下的成本函数上界进行了优化,这种优化是通过一个LMI组的最小化问题来实现的。仿真实例验证了所得结果的有效性。