动态数据驱动仿真综述

动态数据驱动仿真是一种“模型和数据相结合”的仿真范式,它将真实系统的观测(数据)持续注入仿真(模型),让数据动态地校正仿真(状态、参数),以此来提高基于仿真的估计和预测能力。由于动态数据驱动仿真融合了模型预测和实时观测两方面的信息,因此它能更准确地估计系统状态并预测状态的未来演化。梳理了动态数据驱动仿真的思想起源和基本概念,延伸介绍了“模型和数据相结合”的思想孕育的一系列仿真范式,并辨析了它们之间的联系和区别;介绍了基于粒子滤波的数据同化方法和identical-twin仿真实验方法;从应用场景、模型和数据、数据同化算法、与新技术的融合等4个维度综述了动态数据驱动仿真的研究现状;从仿真模型、观测数据、数据同化、运行效率、应用领域等5个方面对动态数据驱动仿真未来研究方向进行了展望。

能源区块链离散状态事件驱动仿真方法

区块链技术在能源领域具有广阔的应用前景,能源区块链的工程应用正逐步推进。现有能源区块链仿真方法仅能仿真小规模系统,且难以灵活测试能源区块链参数对运行效率的影响,无法分析含大规模节点的能源区块链性能。该文首次引入离散状态事件驱动仿真思想,提出灵活高效的大规模能源区块链仿真方法。首先,构建面向离散状态事件驱动的能源区块链仿真模型,仿真能源区块链节点和网络的核心功能。随后,设计了能源区块链的离散状态事件集和事件调度时序规则,驱动仿真模型动态运行。最后,开发了能源区块链仿真器,选取大规模分布式能源点对点交易场景验证了所提方法的有效性及仿真效率。结果表明,所提方法能够灵活高效地仿真大规模能源区块链,既可以验证智能合约的有效性,同时为能源区块链的参数配置提供仿真数据支撑。

宽带计算机网络的快速时间驱动仿真算法

本文针对离散事件驱动法仿真宽带网络仿真速度慢的缺点 ,提出了一种适合于网络离散系统的快速时间驱动仿真算法 ,该算法容许仿真误差存在 ,但极大地提高了仿真的速度 ,而且仿真误差可以控制在一定的范围内 ,其影响随时间的推移而消失 .

一体化信息驱动仿真方法研究

针对目前导弹武器装备体系采办面临的语义互操作与评估有效性两大问题,提出了一体化信息驱动仿真的方法。探讨了在虚拟采办背景下充分利用采办资源中的信息要素,使其自动或半自动填充到仿真应用的对象中,驱动仿真运行的过程。分析了以数据为中心和以模型为中心的驱动模式,并提出了驱动方法的技术参考框架,实现了对一体化信息模型的初步形式化描述。研究表明,采用元建模和元映射技术进行抽象、转换及解释执行是实现一体化信息驱动仿真的有效方法。

时间驱动仿真及其在宽带网络仿真中的应用

宽带网络的主要设备是宽带交换设备 ,如高性能路由器 ,交换机等 .因此 ,对宽带计算机网络的仿真 ,主要是对网络的宽带交换设备进行仿真 ,其关键是仿真速度问题 .本文针对计算机网络离散系统 ,提出了基于时间驱动的适合于离散系统的仿真算法 。

基于源项估计的污染气体扩散数据驱动仿真

化工园区污染气体扩散的实时预测对于大气污染事故的应急管理具有重要意义。由于大气扩散模型中源项参数的未知以及输入参数的误差,传统的大气扩散仿真精度有限。因此提出了一种基于源项估计与粒子滤波的污染气体扩散数据驱动仿真方法。基于源项估计获取的源项参数,利用粒子滤波将无人机观测气体浓度数据实时注入扩散模型中以校正系统状态,获取更为准确的预测结果。实验表明,相比传统仿真方法更准确地预测了气体浓度分布,为应急处置提供有力的数据支撑。

一种多线程程序内存系统模拟器Trace驱动仿真方法

伴随大数据计算时代的到来,片上多核处理器为提高多线程程序服务器吞吐率发挥巨大作用,同时其内存系统的访问延迟越来越影响系统性能.目前,路径驱动(trace-driven)仿真方法比执行驱动(execution-driven)运行速度快,被内存系统研究者广泛采用.但是路径驱动在仿真并发线程时,会同时导致宏观和微观的访存错位.而实际多线程程序运行过程中,不会发生这种访存错位行为.通过理论分析和计算,访存错位引起路径驱动的仿真结果存在明显偏差.针对上述问题,提出了一种方法来避免路径驱动仿真发生宏观和微观访存错位,精确回放采集阶段的多线程程序行为.实验数据显示,在避免宏观访存trace错位后,多线程程序的多个仿真指标出现最高10.22%的变化;对于部分访存密集型的多线程程序,避免微观访存trace错位可以使算数平均IPC出现大于50%的变化.为研究交互线程的内存系统行为提供一种更加准确的路径驱动方法.

基于数据驱动仿真的两设备系统元模型

半导体封装测试系统等复杂制造系统的性能分析是项非常困难的任务。利用仿真模型构建两设备系统元模型,并以元模型为基石构建面向大规模复杂系统的近似解析方法是分析复杂制造系统的有效手段。为了快速准确地构建两设备系统元模型,提出了一种基于数据驱动仿真技术及人工神经网络的元模型构建方法。该方法以考虑缓存输送时间的两设备制造系统为研究对象,采用AREAN的二次开发技术实现仿真模型的自动配置、运行、统计,以生成人工神经网络所需案例,并通过比较分析BP、RBF和Chebyshev这3类典型的函数逼近神经网络确定最优的人工神经网络模型。实验结果表明径向基函数密度为120的RBF神经网络模型表现最优,其结果误差最小,能够成为大规模复杂制造系统近似解析方法的基石。

事件驱动仿真器运算的研究

论述仿真器两种结构的基本特点 。

仿真驱动的机动生物安全舱通风空调系统设计

机动生物安全舱通风空调系统设计需要考虑舱室复杂空间布局约束与内环境多功能需求之间的协同,针对这一问题,提出一种流场仿真驱动的机动生物安全舱通风空调系统设计方法。首先,根据舱室需求和尺寸进行通风空调系统相关参数计算;然后,结合舱室布局设计完成系统选型以及多个通风空调系统布置方案的设计,并建立舱室内流场仿真模型;最后,通过流场仿真计算得到不同方案的舱内生物安全性参数与热舒适性参数,综合分析确定最终布置方案。某机动正压舱通风空调系统设计验证方法的可行性。

仿真数据驱动的长期服役电梯导轨故障迁移诊断方法

现有的电梯导轨故障诊断研究存在水平振动分类数据稀缺,训练和测试数据集分布差异较大等问题。提出了一种仿真数据驱动的长期服役电梯导轨故障迁移诊断方法。首先构建电梯轿厢的水平动力学模型,将不同类型的导轨故障激励作为系统输入进行仿真,获得丰富的轿厢水平异常振动数据;然后融合残差网络和卷积注意力机制来提取故障特征,采用子领域自适应方法实现无监督场景下源域与目标域条件分布的对齐;最后使用不同工况下的电梯水平振动数据作为目标域对所提方法进行验证。实验结果表明,所提方法在无监督跨域场景下具有较高的故障诊断精度,为解决长期服役电梯的故障数据稀缺问题提供了参考。

仿真驱动下的压力容器封底多损伤快速定位方法

面向大型压力容器特种设备的球形封底结构,传统的无损检测较难完成在役大型储底部的在线损伤检测。压电陶瓷传感器(PZT)能够同时激发和接收Lamb波实现大面积区域的损伤检测。文章利用压电陶瓷传感器构造了均匀圆心阵列,并提出了一种仿真数据驱动的压力容器球形封底多损伤快速定位方法。首先,对在半球形封底结构模型上建立阵列Lamb波信号的传播模型,利用阵列导向矢量构造圆心阵列稀疏特征;其次,在ABAQUS有限元软件中建立压力容器封底有限元分析模型,获取虚拟阵列稀疏特征库;最后,将损伤信号的阵列转向向量与虚拟阵列稀疏特征库进行相似性比较,通过损伤成像快速确定损伤信号的位置。数值和实验结果都验证了基于虚拟阵列稀疏特征建模的多损伤定位方法能够有效地监测轴对称结构,且精度较高。

基于仿真驱动设计的汽车底盘零部件开发

仿真技术广泛应用于汽车底盘零部件开发,单一的仿真正在向系统化的仿真转变,构建系统化的仿真体系是企业未来的发展方向。文章根据驱动级级别的汽车底盘零部件企业提出了仿真驱动设计流程和实施步骤,并以实际项目为例,按仿真驱动设计流程开发产品,结果表明按仿真驱动设计流程开发的产品不仅能够满足产品性能指标,还具有更低的成本。仿真驱动设计流程是公司正向设计实现产品开发的核心流程,是一个公司的核心竞争力,具有举足轻重的地位。

山火灾害下电网安全形态的事件驱动模型与动态推演方法

近年来,山火灾害的发生频度与强度不断增加,对生态环境以及电网、算力网络等重要公共基础设施的危害不容忽视。为了分析算力网络与电力网络混合模式下,电网安全状态在山火灾害发展过程中的演进过程,首先,该文考虑自然环境、社会系统、算力网与电网间的耦合关系,建立山火灾害时空演化过程中电网与算力网络设备的故障模型;同时,分析电网、算力网和社会域可能的应灾措施;其次,从线路过载严重度、失负荷严重度、算力网络结构损失严重度以及碳平衡破坏度4个方面建立一套综合评估指标体系;然后,基于事件驱动模型提出山火灾害下电网安全形态的动态推演方法;最后,以某电网为算例进行仿真,结果表明,所提方法可动态刻画不同应灾方式下电网的安全形态,为提升电网运行人员面向突发山火的应急管理能力提供技术支撑。

数据驱动下小型纯电动汽车充电策略研究

随着能源危机和环境污染的日益加剧,电动汽车凭借自身低碳环保的特性使得纯电动汽车市场得到广泛关注并迅速扩张。然而,有限的电池容量、多样化的出行需求、充电设施的服务与需求不匹配等诸多问题逐渐成为电动汽车发展的瓶颈问题。考虑用户日常出行需求,优化电动汽车的续驶里程是解决这一问题的可行途径之一。通过对驾驶和充电行为进行建模,提出了一种用于电池电动汽车(BEV)最佳行驶里程的仿真方法。BEV用户的驾驶和充电模式是通过从中国上海收集的实际数据来重构日常出行链。同时,在日常出行链中定义了日常出行和每次出行的相互依赖的行为变量。为满足练习场的适应度目标,采用蒙特卡罗方法建立了一个随机模拟框架。最后,在考虑用户异质性的情况下,分析了不同充电场景下的最优续航里程。结果表明:通过每日出行和每次出行的行为变量可以重构每日出行链,Copula函数检测的变量之间存在相关性;不同日常出行需求的用户有不同的最优续航里程;在选择纯电动汽车时,建议用户考虑每天行驶的车辆公里数不超过电池续航里程的34%;增加充电次数和充电功率更有利于日常出行需求高的用户;在满足出行需求的前提下,增加快充功率的有益效果将逐渐减弱。

功能涂层在多场多尺度仿真下的设计理论及研究进展

功能涂层设计需要考虑从纳米级到米级的多场多尺度效应,这对于功能涂层的设计理论和仿真计算仍是一项巨大挑战。梳理当前功能涂层的多尺度仿真方面存在一些问题,如多场耦合理论有待加强、多尺度数值方法计算效率有待提高、大尺度湍流数值仿真仍存在较大模型误差等。综述了功能涂层设计理论与仿真的现状与趋势,重点讨论了多场多尺度设计理论、动力学设计理论、数据驱动仿真方法以及强度与寿命评价方法等方面的最新进展。在此基础上,提出功能涂层设计理论与仿真的未来重点发展方向。指出面向工业应用的多场多尺度设计技术、动载荷性能设计、数据驱动仿真和搭建仿真软件平台是功能涂层仿真设计所面临的技术难点,并给出面向关键技术难点的研究建议,为后续多场多尺度仿真在功能涂层设计领域中的应用提供参考。

面向数字孪生的动态数据驱动建模与仿真方法

信息物理系统(cyber-physical system,CPS)是支撑信息化和工业化深度融合的综合技术体系,传统的建模与仿真方法难以满足其应用需求。因此,提出面向数字孪生的动态数据驱动建模与仿真方法,通过随机有限集对CPS中的物理实体和传感器进行数据驱动建模,并使用基于贝叶斯推理的预测与校正过程支持数据驱动的仿真模型运行。该方法能够很好地实现数字孪生机制下虚实结合的仿真运行,并实现数据驱动的CPS仿真模型解算,通过以实利虚的方式有效提高了仿真结果的准确性和可信性。最后,通过水面舰艇作战应用案例,验证了该方法的可行性和有效性。

生理驱动高仿真模拟人在急诊呼吸机培训的应用

目的探讨生理驱动高仿真模拟人在呼吸机培训中的应用的效果。方法 68例急诊医师随机分成2组,设计急诊常见的心脏骤停、急性呼吸衰竭和重症肺炎需要呼吸机治疗的病例,观察组应用生理驱动高仿真模拟人进行教学,对照组采用理论授课的传统教学模式,比较两组的教学效果。结果观察组的心脏骤停、急性呼吸衰竭和重症肺炎的呼吸机治疗理论成绩分别为(84.6±7.2)、(83.9±8.5)和(85.4±7.2)分,对照组成绩分别为(69.7±8.5)、(71.2±8.6)和(75.1±6.4)分,差异均有统计学意义(P<0.05)。观察组和对照组呼吸机技能成绩分别为(88.2±9.4)分和(69.3±8.2)分,差异有统计学意义(P<0.01)。97.5%的医师认为,应用生理驱动高仿真模拟人加深了理解记忆和实践能力,培养科学的临床思维能力。结论应用生理驱动高仿真模拟人进行呼吸机培训可以显著提高培训成绩,增加学生的学习兴趣,加深知识的理解和记忆,提高应变能力。

高仿真生理驱动模拟系统在麻醉管理培训中的应用

目的探讨高仿真生理驱动模拟系统(HPS)在麻醉管理培训中的应用以及存在的问题。方法采用美国METI公司HPS,自主设计高级生理驱动程序12项,分别模拟12类危重病人的麻醉情景,针对中高级职称麻醉医师进行危重病人麻醉管理综合模拟训练。培训形式为"简短授课+单项训练+HPS综合训练+录像反馈总结"。培训对象16人,其中中级职称12人,高级职称4人。建立危重病人高仿真模拟培训评价量表,分析HPS培训的应用意义。结果高仿真模拟危重病人麻醉培训与临床相似性评分(8.8±0.7)分,对综合能力培养方面必要性评分(9.3±0.6)分,与单一理论授课相比获益性评分(9.6±0.6)分,在麻醉教学领域的作用评分(9.2±0.7)分。该项目主要问题有:高仿真模拟危重病人的训练时间短,与真实的临床病例仍有差距。结论 HPS可以有效构建临床麻醉中的多种危重情景,能有效地训练麻醉医师临床应急能力及危重病人的麻醉管理水平。

生理驱动高仿真综合模拟人在护理实践教学中的应用

护理实践教学是临床护理教学的重要组成部分,是培养高素质护理人才的关键所在。利用智能仿真技术生理驱动高仿真综合模拟人模拟临床真实情景,不仅训练了学生的综合能力,并且创新了护理技能教学模式。为学生由课堂进入临床实践,将知识转化为能力搭建起坚实的桥梁。