模型与数据混合驱动的代理模型构建方法研究

以某作战样式下的立体投送行动为研究对象,针对模拟仿真推演计算因子过多、计算资源开销过大、普通解析模型计算精度不足等问题,提出了一种模型与数据混合驱动的代理模型构建方法,支撑作战行动的研究。基于军事理论构建了包含武器装备、作战力量等在内的含待优化系数的立体投送解析模型组,并依托自主研发的“代理模型可视化平台”,实现前述解析模型组的复合和参数设置;通过模拟仿真系统实施推演,采集高可信度仿真数据;以高可信度仿真数据为样本,采用多目标遗传优化算法NSGA-II对解析模型中的待定关键系数进行优化,获得能够兼顾计算精度和计算速度的立体投送代理模型。经对比实验结果表明,构建的立体投送代理模型计算结果与高可信度仿真推演相比,战损最大相对误差不超过6.5%,而计算速度提升了150倍。

面向数字孪生场景的三维水质推演仿真方法

针对现有可视化方法难以直观动态呈现三维水质的推演过程的普遍性问题,研究了三维水质模型计算结果与数字孪生场景的集成模式,提出了面向数字孪生场景的三维水质推演仿真方法,实现了三维水质推演过程的直观、准确、流畅、动态呈现。以南水北调中线工程丹江口水库2021年秋汛总磷浓度分布推演为例,采用三维水质模型开展复演分析,将分析结果在数字孪生场景中集成,模拟有机污染物的转移和扩散过程。应用结果表明该方法相较于传统二维平面展示方法具有效果更加直观、信息承载更加丰富的优势,可以在数字孪生场景中动态呈现分层水质指标的推演过程。

数字孪生与TRIZ集成迭代参数演化创新设计过程模型

为体现复杂机电系统动态参数的演化,将数字孪生引入复杂机电系统创新设计过程中,利用数字技术对物理实体对象的特征、行为、形成过程和性能等进行描述建模;将设计参数以及应用TRIZ失效预测工具得到的系统失效参数引入数字孪生模型进行参数演化,发现系统在设计及制造过程中存在的潜在问题。将TRIZ与数字孪生技术结合应用于概念设计阶段,提取设计过程中的设计参数和失效参数并将参数的演化应用于数字孪生技术中,服务于复杂机电系统的全生命周期。结合密集柜式智能立体停车装置的设计实例,验证了所提方法的科学性。

面向高保真再现的多光谱图像降维方法

目的研究满足面向高保真再现要求的多光谱图像降维方法。方法基于二进制小波对信号的分解与人类的视觉特性相匹配,以及非负主成分分析法可较好地保证降维的光谱精度,提出采用基于离散二进制小波变化与非负主成分分析法的综合降维方法,并基于多光谱图像高保真再现的光谱精度、色度精度与变光源色差稳定性的要求,提出采用CIELAB的标准色差ab?E、光谱保真度和平均梯度等3个指标来评价降维效果。结果经过多光谱图像的测试实验,基于离散小波变换和非负主成分分析法的综合降维方法相对于其他3种方法,其光谱精度、色度精度和图像清晰度保持良好。结论该方法较好地实现了多光谱图像的高保真再现问题,并且为颜色视觉的认知过程提供了新的理论解释。

阳明心学一维演绎思维及其建构历程

阳明心学自衍生至成形经历了一个逐渐累聚和打破重塑的漫长复杂历程。整个体系得以自然建构在于其独特而不断丰赡的内在思维模式,即一维演绎思维。物与行被王阳明创造性地置于心本位的一维范畴中,并以往复线性的活动印迹为演绎思维架起动态的圆环轨道。在此基础上,以诚意为内核、以扬善除恶为旨归的圆线思维体系初步构成。而诚意中心的思维链环具有不可忽视的逻辑漏洞,即善恶标准尚不明晰。随着以致良知为核心的一维演绎思维确立,强烈的嬗变发作于整个内部职能,"首当其冲"的当属诚意,即其地位由统帅、主意下降为良知的工夫。厘清此种独特的圆线演绎思维及其蜕化历程是走进阳明心学内层、摒除当前对阳明心学进行消极阐释的关键门径。

安全系统涌现性模型构建及核心问题研究

为促进安全科学基础理论发展,基于安全问题中蕴含的系统涌现思想,开展安全系统涌现性研究。首先,经辩证分析提取安全科学理论中蕴含的涌现思想,定义安全系统涌现性并建立概念模型;其次,降维分析安全系统复杂性,从多视角剖析涌现性概念;然后,提出安全系统涌现性研究的核心问题与研究方向,并总结其对安全科学研究的意义;最后,从涌现性角度解释应用于新冠疫情社会安全系统。研究结果表明:系统涌现性是复杂安全系统的重要特征,是以安全系统相关概念为基础的系统内部复杂关联的结果;安全系统涌现性是安全科学研究的新视角,在解决复杂系统安全问题领域具有发展前景,亟需展开全面且深入的研究。

利用多因素降维的配电网区段定位完全解析模型

现有配电网区段定位模型由于没有将故障信息的漏报和误报计入故障变量,导致区段定位的容错能力在多节点信息畸变时存在不足。对此,构建一种配电网区段定位的完全解析模型来提高区段定位的容错能力。为了降低完全解析模型的变量维度,首先利用故障矛盾假说,将变量维度减小到3倍的节点数量;其次,利用模型分层,将单次区段定位的变量维度进一步减小;最后,将基于模型诊断的结果作为第一层定位的已知量,变量维度再次减小。算例表明:与未考虑漏报和误报的模型相比,该完全解析模型容错能力得到极大的提高,并且能同步获得漏报、误报警告信息;与没有利用多因素降维的完全解析模型相比,所提模型的定位速度和准确率相对较高,更加符合定位实时性要求。

基于谱元法的二维大地电磁数值模拟

谱元法(SEM)是基于有限元发展起来的一种数值模拟方法,具备有限元法处理复杂结构的几何灵活性和谱方法的高精度和指数收敛性,将其用于数值模拟计算比传统高阶有限元减少了内存需求和CPU时间。为了提高大地电磁数值模拟的精度和效率,基于Galerkin加权余量法,采用Gauss-Lobatto-Legendre(GLL)正交多项式作为插值基函数,用Intel的Pardiso求解器直接求解线性方程组得到电磁场分布,实现了大地电磁(MT)二维谱元法数值模拟。给出的层状模型和COMMEMI 2D-1模型的数值算例验证了谱元算法和所编写程序的可靠性和稳定性。

北京市三次产业预测分析

通过研究北京市产业结构的发展趋势 ,为北京市“十五”计划期间产业结构的升级和优化提供信息支持 .为了研究北京市三次产业结构的动态规律 ,对于一序列按照时间顺序收集的成分数据 ,本文提出一种非线性降维方法和预测模型 ,用于分析饼图中每个份额随时间的变化规律 .

案例分析的多维情景空间方法及其在情景推演中的应用

本文提出多维情景空间方法,构建"案例-情景-对象-要素"四层架构的案例模型.多维情景空间方法以情景作为推演的基本单元,以要素作为情景表达的基本维度,建立多维空间坐标系统,从而将情景表达为多维情景空间中由若干个"点"构成的"轨迹",实现对情景,情景相似度,情景推演的量化描述.基于该方法,以油罐火灾为例,选择近年来发生的若干典型油罐火灾案例,进行了案例分析与推理,建立了情景推演过程,并实现了基于情景推演的决策支持.