CAD系统中几何变动的建模与仿真研究

研究了三维CAD系统中几何变动的零件层建模和装配层仿真。首先，提出了变动几何约束概念和分类，研究了几何变动的定性和定量表示和建模；然后，研究了基于变动几何约束网络及其运动学模型的几何变动仿真方法，包括完全约束仿真方法和可装配性仿真方法；最后，给出了几何变动建模和仿真的总体框架和系统实现，并通过实例分析验证了方法的有效性。     

基于联结树的贝叶斯网的推理结构及构造算法

BN(贝叶斯网)被认为是人工智能研究中不确定性知识表示和推理的重要工具，广泛应用到复杂系统的建模等领域，成为人工智能研究的热点问题之一。然而直接在BN上精确推理与近似推理都被证明是NP完全的。因此把在BN上推理转变为在SS(二次结构)上的推理。SS是由JT（联结树)与BP(信念势)组成，构造JT大体分为三步即：把BN对应的有向无环图G转变为一个道义图G^M；把G^M转变为弦化图G^T，识别和选择G^T图的圈；连接圈和边建立JT。因而提出了建立G^M、G^T与JT的方法原理和算法。最后通过案例分析了G^M、G^T与JT构造过程。     

面向网络定制设计的虚拟人仿真

为实现适合网络定制设计的虚拟人仿真，提出基于H-anim的虚拟人仿真方法。根据H-anim定义的关节骨架模型，实现了人体的参数化几何建模和关节动画仿真，结合行为模板、规则推理和实例推理构造了人体行为仿真系统。最后介绍了虚拟人仿真在网络家居定制设计中的具体应用。     

面向复杂定性系统的知识建模及联合仿真方法研究

广泛存在于社会经济、国防工业等领域的复杂系统由于其具有系统机理及组成关系复杂、系统内部与环境间交互关系复杂、总体行为呈现非线性、涌现等特点,使得传统的定量建模仿真技术难以描述系统的复杂性特点。以实现定量模型与定性知识混合的系统建模描述与联合仿真为目的,在总结已有建模仿真方法的基础上,提出了复杂系统定性定量综合建模与仿真平台体系结构,并重点研究了定性建模和定性定量联合仿真两大关键技术。研究提出了一种支持定量/定性混合的图形化的复杂系统模糊定性知识建模方法——模糊因果导向图（模糊CDG）并探讨了其语法及推理方式,给出了基于自学习人工神经网络构建隶属云模型的定性定量转换方法。最后给出了研究成果在智能飞行器仿真领域的初步应用,并对进一步的研究工作进行了展望。     

复杂系统基于定性关系的建模与诊断推理研究

为克服复杂系统定量建模与诊断过程中存在的计算复杂、实时性和鲁棒性不强等缺陷,提出了基于定性关系模型的建模和诊断推理方法,研究并解决了其中的定性建模技术、定性推理方法及诊断机制等问题,并基于某空间飞行器推进系统进行了建模与诊断推理实例分析。验证结果表明,该方法具有建模方便、诊断快速等特点,为建立具有良好鲁棒性、实时性和实用性的诊断推理系统,提高复杂系统的可靠性提供了一条新的途径。     

一类离散系统的定性仿真

分析了一类具有离散时间分析和延时特性的离散系统定性仿真方法。通过将离散系统的不精确或不完备知识抽象为定性值、规则和约束，运用定性差分方程式形式定性建模，结合QSIM算法中的约束传播定量信息进行定性定量集成仿真，并给出仿真实例。     

集约生产计划的机会约束规划方法

对具有模糊需求量、模糊加工能力约束以及资本水平约束的多品种类集约生产计划的机会约束规划描述和求解方法进行了研究．应用机会约束规划构造满足需求的可能性水平函数，讨论了可能性分布函数的性质，建立了具有模糊需求量集约生产计划问题的机会约束规划模型，并提出了求解模型的总体步骤，使其在模糊环境下的决策过程更具柔性．     

基于符号定向图(SDG)深层知识模型的定性仿真

定性仿真是系统仿真技术中的重要研究和应用方向，同时也是人工智能技术的一个重要方面。近年来，随着现代计算机技术的日新月异，使得基于符号定向图(SDG)深层知识模型的定性仿真研究和应用取得了显著进展。SDG模型能够表达复杂的因果关系，具有包容大规模潜在信息的能力，因此特别适合于过程系统危险评价(PHA)、危险识别与故障诊断。SDG模型结构简单，易于建立和修改。然而高质量的SDG模型必须采用经验数据和定量动态仿真检验和校正。采用SDG模型进行定性仿真的关键技术是高效双向推理“引擎”，由计算机软件自动完成。目前，在计算机辅助过程系统危险评价方面，SDG是最有效的方法；在过程系统故障诊断方面，其完备性较好，但诊断分辨率尚待提高。今后的研究应解决：定性仿真和定量仿真相结合；SDG自动建模；通用推理软件平台；大系统高分辨率故障诊断等问题。     

定性仿真与人工智能的关系及计算机化解法体系

定性仿真是采用定性推理方法建立和求解定性代数方程或定性微分方程模型,得到被仿真对象的定性行为和展望的预测过程。定性仿真(QSIM)和基于深层知识的人工智能技术,在其核心内容上看是属于同一科学领域。图论方法是求解复杂定量或定性仿真模型的实用且有效的计算机化方法。提出了有关定量和定性仿真计算机化的解法体系,给出了一种计算机求解实例。     

模糊定性建模与仿真集成实现

定性推理是使用定性模型 ,推理演绎物理系统以获取有用信息的技术 ,在系统诊断、功能行为仿真、产品设计与分析等领域得以广泛应用 .其面对的主要挑战是定性模型构造比较困难 ,仿真效率不高 ,得到有效解的仿真过程代价较大 .本文就此进行了研究 :利用模型片断库和面向对象的方法实现图形化建模环境 ,使得建模过程直观且易操作 ;采用模型定性仿真技术 ,拓展了传统定性仿真算法 ,提高了仿真效率 .文章最后给出软件实现和实例验证 .     

The 12th International Conference on Service Systems and Service Management ICSSSM'15

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THE 8~(th) INTERNATIONAL CONGRESS ON INDUSTRIAL AND APPLIED MATHEMATICS

正August 10-14,2015Beijing,ChinaThe International Congress on Industrial and Applied Mathematics(ICIAM)is the premier international congress in the field of applied mathematics held every four years under the auspices of the International Council for Industrial and Applied Mathematics.From August 10 to 14,2015,mathematicians,scientists     

2014 List of Referees

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《Journal of Systems Science and Systems Engineering》Contents of Volume 23,2014

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TSINGHUA UNIVERSITY,Beijing, China

正AF:Any Field The School of Economics and Management at Tsinghua University(Tsinghua SEM)invites applications for faculty positions at all levels(Assistant Professor,Associate Professor and Full Professor)in any fields of business administration and management.Tsinghua SEM is the only school     

Enterprise resource planning implementation decision & optimization models

To study the uncertain optimization problems on implementation schedule, time-cost trade-off and quality in enterprise resource planning (ERP) implementation, combined with program evaluation and review technique (PERT), some optimization models are proposed, which include the implementation schedule model, the timecost trade-off model, the quality model, and the implementation time-cost-quality synthetic optimization model. A PERT-embedded genetic algorithm (GA) based on stochastic simulation technique is introduced to the optimization models solution. Finally, an example is presented to show that the models and algorithm are reasonable and effective, which can offer a reliable quantitative decision method for ERP implementation.