基于MATRIXx的分布式仿真通讯研究

在分布式仿真系统的架构上分析了网络通讯在分布式仿真系统中的重要性。以冷轧仿真为例,讨论了仿真系统中各个功能模块之间的数据通讯问题,仿真平台采用基于CORBA的Plug&Sim通讯,访问后台数据库采用了开放式数据库访问接口ODBC技术,仿真平台和轧制过程动画显示之间采用了套接字通讯技术,多种通讯机制的配合使用成功解决了多功能模块之间数据的实时传输问题。     

一类面向仓库车辆路径优化的改进禁忌搜索算法及其应用

在立体仓库中常需考虑车辆路径规划问题,传统的禁忌搜索算法在解决该类问题时,最终解的质量依赖于初始解。针对此问题并结合实际立体仓库,本文提出了改进的禁忌搜索算法。该算法的初始解部分由模拟退火算法生成,有效地克服了禁忌搜索算法对初值的依赖;规定禁忌搜索算法的特赦准则为模拟退火算法关联,在限定始末库位条件下,尽可能地寻找更短车辆路径,提高禁忌搜索算法的搜索能力。将改进的禁忌搜索算法与标准禁忌搜索算法进行仿真对比,改进算法在平均最短路径和稳定性上都有较大提升。将本文算法应用于立体仓库调度过程,在实际应用中效果良好,具备可行性。     

冷连轧动态仿真模型库联邦成员的重构研究

为使MATRIXx环境下开发的冷连轧动态仿真模型库系统具有跨平台、跨仿真开发环境的功能,实现仿真系统在联邦高层次上的互操作和可重用,提出了将仿真模型库重构成符合HLA标准的联邦成员的方案：以仿真模型库为对象类,将仿真模型库的功能模块和子模块转换成联邦成员的自身代码,得到联邦成员的仿真模型;设计仿真模型与RTI之间的接口程序,实现从文件形式的输入输出到字符串格式传输的双向转换;设计仿真时间管理类,管理模型库联邦成员的仿真时间推进;在此基础上完成了联邦成员的代码实现。联邦成员的一致性测试验证了重构联邦成员的可行性和实用性。     

浅谈生物技术制药双语教材建设

双语教学中,教材是教学内容的载体,教材建设是展双语教学的必要条件。该文分析目前我国生物技术制药双语教学教材现状,提出建设适合我国药学专业的生物技术制药双语教材,介绍了建设中的生物技术制药双语教材的特色与创新之处。     

轧制过程动态仿真数据库系统的设计与实现

讨论和分析了轧制过程动态仿真的重要性和仿真系统的组成结构。根据该计算机仿真系统的结构特点、轧制过程仿真数据库的功能要求及仿真系统对数据管理的特殊要求，提出了适合于轧制过程仿真系统的两种数据库系统结构设计方案，并对两种方案的特点进行了比较。主动数据库技术能够在系统运行过程中主动处理当事件发生或条件变化时系统应该主动触发执行什么样的动作或动作序列。根据仿真系统运行中数据库的功能特点，本文采用主动数据库的设计思想来解决与仿真系统运行过程相关的重要问题。最后，本文对仿真数据库系统开发实现中的重要问题和关键技术进行了讨论并提出了相应的解决方案。     

禽流感病毒的变异与效应

流感病毒抗原变异与流感的流行大小、预防、控制密切相关.近年来分子生物学技术的发展,越来越多的新方法、新技术用于流感病毒抗原变异的研究,本文对近年来流感病毒抗原变异的原因及其引起的效应作一扼要综述.     

主动数据库技术在冷连轧仿真系统的应用

讨论和分析了冷连轧仿真的重要性和仿真系统的主动性需求·指出主动机制是主动数据库的一个重要功能 ,即在系统运行过程中 ,当事件发生或条件变化时系统能够主动执行相应的动作或动作序列·将仿真系统的设计与主动数据库结合 ,采用事件 条件 动作的规则来实现其主动功能 ,并就仿真系统的事件、动作特点提出冷连轧仿真的主动数据库设计·最后 ,对主动数据库的实现技术进行了讨论并提出了相应的解决方案     

一种基于F统计量的改进型显著误差检测方法

工业过程采集的数据的可靠性和准确度直接影响到过程控制、调度及优化等。讨论了数据校正的原理及应用,分析了显著误差检测的意义以及显著误差检测的基本原理。在对两种传统的基于统计量的显著误差检测法讨论的基础上,提出了一种基于F统计量的NT-MT显著误差检测方法。该方法将两种传统方法运用其中,仿真结果表明,基于F统计量的改进NT-MT方法给出了很好的检测效果,对显著误差的灵敏度很高。     

一种显著误差检测方法在动态数据校正中的应用

在工业过程中,采集和记录的生产数据通常用于过程的控制和在线优化等,因此保证数据的可靠性和准确度具有非常重要的意义。但是在实际情况中,测量数据不可避免地受到误差的影响,而且在生产过程中经常会出现仪表失灵、管道泄漏等现象导致测量数据中出现显著误差,进而导致测量结果严重失实。数据校正是保证工业过程数据准确可靠的主要技术手段。传统的动态数据校正通常采用卡尔曼滤波方法,但当测量数据存在显著误差时,其得到的协调值的可信度较低。为了解决动态数据校正过程中得到的测量数据存在显著误差,导致协调值失实的问题,本文在传统卡尔曼滤波方法的基础上,提出了基于动态贝叶斯模型检测方法进行显著误差的实时侦破。该方法主要通过测量值的滤波,对已经滤波的测量值进行标准化处理,利用扩展贝叶斯网络建立概率分布模型以实现显著误差的检测。根据存在显著误差和正常情况下出现的测量值条件概率大小,判断测量值是否存在显著误差,并根据侦破结果对测量协方差矩阵及卡尔曼增益等参数进行更新,以提高协调值的精度。通过实例仿真对比验证了基于动态贝叶斯的检测方法可以有效地侦破显著误差,并且可以通过参数实时调整提高了存在显著误差时协调值的精度。