基于虚拟组分的热物理性质计算方法库

提出的热物理性质计算方法库与文献[1]中的基础物性数据计算方法库组成了一个内置于原油蒸馏过程模型与在线优化软件中的物性数据计算方法库.本文介绍了方法库中的部分计算方法,并通过实例应用,取得了良好的效果.     

开放式蒸馏过程模拟平台设计与实现

以严格机理模型为基础设计并实现的蒸馏过程模拟平台,提供了进行过程模拟的计算机环境,在平台上可以方便地进行蒸馏过程稳态模型、动态模型、优化模型和控制模型的仿真计算,可针对过程特点进行分析并提供优化操作指导值.平台具有在线过程模拟功能和开放的接口环境,适于各种模拟方案、过程模型和算法的仿真研究,能方便地检验模型和算法的有效性.该平台具有通用性、可视性的特点.     

一种空间信道模型的产生算法

提出了一种应用于移动通信中多天线系统的空间信道模型产生方法。这种方法基于Jakes模型，同时考虑时延扩散、多普勒效应、以及波达方向、角度扩散等多种信道参数，直接生成空间信道模型。它具有计算复杂度低，信道模型产生简便的优点，而且可以灵活的应用于各种角度扩散分布的情况中。仿真结果表明，这种方法产生的信道相关系数与理论值十分接近，能够较好的模拟多天线系统的空间信道。     

基于动态模拟的化工过程故障诊断

化工过程中的故障检测与诊断多通过对历史数据和知识的分析来进行.提出了一种新的故障检测与分析方法,利用动态模拟来监测化工过程,并在过程发生异常时及时进行故障诊断.这种方法所针对的是可由动态模型内部参数来表征的一类故障,这些参数可通过动态模型的在线校正获得.该方法不需要设计观测器来估算过程的不可测变量,还可以将故障检测和诊断任务同时进行.该方法被应用于了重力水箱系统和庚烷芳构化反应器系统,并同传统的参数估计方法进行了比较.     

基于Agent的经济社会系统建模与仿真研究

讨论基于Agent的人工社会建模方法学流程,然后采用基于Agent的建模与仿真方法对产业集群这种具体的经济社会系统进行建模,并给出产业集群中企业生产营销行为的仿真描述,最终建立的计算机仿真模型可以帮助分析影响产业集群发展的多个因素.建立这个仿真模型的过程是探索将ABMS方法应用于具体经济社会系统建模的新尝试.     

多股螺旋弹簧建模方法研究

根据多股螺旋弹簧单股钢丝的几何成形原理,提出了两种多股螺旋弹簧建模新方法,以弥补现有建模方法的不足。方法一推导了钢丝中心曲线的微分几何方程,可以实现多种建模软件下各种结构的多股螺旋弹簧快速建模;方法二通过改变多股螺旋弹簧中心线的两端节距,建立两端并圈的多股螺旋弹簧模型。最后给出基于上述方法的建模实例,结果表明了方法的有效性和正确性,满足多股螺旋弹簧模拟仿真和有限元分析不同的模型需要。     

基于区间反事实模型的油价波动事件定量评估

近年来对美国西德克萨斯中质(WTI)原油现货价格结构进行建模受到了越来越多的关注.然而,现有大多数的文献集中在经典的计量经济学方法和点值反事实分析上,这可能会受到信息损失的影响.本文提出了一种新的区间反事实分析方法来研究2011年发生的油价波动事件对WTI原油现货价格的影响.利用区间模型可以同时估计出在没有事件影响的情况下WTI价格的水平和波动性.这些反事实估计是基于WTI和其它10种国际原油现货市场之间的横截面相关性得到的.研究结果表明,由于页岩油繁荣引起的原油供应过剩使得WTI价格的水平和波动性都出现了降低,而且这种影响直到2014年底才消失.该结果可以为政府,行业从业人员和个人投资者提供重要参考.     

基于AI的BPR技术在证券风险管理动态联盟建模中的应用

多方合作的动态联盟中,实现基本业务流程与战略目标的一致性一直是BPR要解决的关键问题.一种新的基于AI的面向目标(GO)的过程建模方法--i*模型(如Tropos)将有助于突破传统BPR建模技术的局限.研究了基于人工智能方法的i*模型的基本构成-战略依赖(SD)模型与战略推理(SR)模型,及其在动态联盟中的企业BPR建模流程;并将其应用于证券业风险管理建模领域.研究发现,这种基于AI的BPR新技术可以描述多代理人或行为人之间的目标关系和意图,通过采用知识推理机制,实现了对象实体向目标和社会实体的延伸,解决了多目标实体间动态联盟过程中企业战略意图与业务流程衍生风险管理相结合的难题.     

基于CenterNet的多教师联合知识蒸馏

介绍了一种基于轻量化CenterNet的多教师联合知识蒸馏方案。所提方案能有效解决模型轻量化带来的性能恶化问题,可以显著缩小教师模型和学生模型之间的性能差距。将大规模复杂模型作为教师模型,指导训练轻量化学生模型。相比于模型的传统训练方案,使用所提知识蒸馏训练方案可以在相同的训练轮数后使轻量化模型达到更优的检测性能。主要贡献是提出了适用于CenterNet目标检测网络的新型知识蒸馏训练方案——多教师联合知识蒸馏。在后续实验中,进一步引入了蒸馏注意力机制,从而优化了多教师联合知识蒸馏的训练效果。在VOC2007数据集(Visual Object Classes 2007 Dataset)上,以MobileNetV2轻量化网络作为主干网络为例,相较于传统的CenterNet(主干网络为ResNet50),所提方案在参数量指标上压缩了74.7%,推理速度提升了70.5%,在平均精度上只有1.99的降低,取得了更好的“性能-速度”平衡。实验证明,同样经过100轮训练,使用多教师联合知识蒸馏训练方案的轻量化模型相较于普通训练方案,平均精度提升了11.30。     

多阶段逆模型方法及在胶液生成过程中的应用

针对一类串联型工业大系统,提出了多阶段逆模型建模方法:将串联大系统分为若干个阶段,以产品质量指标作为过程设计的起点,用逆向推理的方法,建立各个阶段的逆模型;根据产品质量指标的要求,直接求出各个阶段的控制变量设定值.将该方法应用于胶液生成过程的软测量建模,采用多阶段建模方法和整体建模方法分别建立了基于BP神经网络的胶液生成过程逆模型,并从误差平方和MSE和命中率等方面对两种建模方法的建模精度进行了比较.结果表明,多阶段建模方法可以获得更高的建模精度;同时,具有更大的灵活性;而且逆模型方法可以根据质量指标求出控制变量设定值,更便于实际应用.     

个人信用风险计量: 双边抗体人工免疫概率模型

研究了个人信用风险的计量问题,构建了基于人工免疫机制的个人信用风险模型,提出了双边抗体人工免疫概率模型, 利用商业银行实际数据进行了计算.应用ROC方法对模型的预测能力进行了检验, 并与逻辑回归方法进行了比较,达到并超过了逻辑回归模型的预测水平.该模型系统不仅可以应用于个人信用的度量,也可以应用于公司类客户的信用风险的度量以及电信和公共服务等领域.     

小波分析在燃烧计算中的应用

燃烧的数值仿真计算是非常具有挑战性的研究工作.提出采用动态自适应多级小波配点法求解燃烧模型;将小波配点算法以及递推迭代算法转化为矩阵运算,给出了适合编程运算的偏微分方程数值求解方法;并将其应用于求解简化的燃料-氧化剂混合燃烧一维模型之中.仿真结果表明,提出的小波法不仅能有效地捕捉到燃烧过程中各参数的时空突变性,并且同已有的数值算法相比这种方法具有优越性.     

基于拍卖方偏好揭示的多属性网上拍卖模型

为了揭示拍卖方偏好对多属性网上拍卖的影响,研究由一个买方和多个卖方组成的多属性网上拍卖模型.根据模型,在多属性拍卖开始时,买方需要揭示偏好信息,给出每个属性的期望值和保留值.在拍卖过程中,买方Agent和卖方Agent分别代表拍卖双方进行评标和投标,由买方Agent控制拍卖协商过程.最后用一个多人参与的算例说明了该模型的有效性.这种方法能够避免多属性加权和模型的缺点,并且可以有效的控制拍卖过程.     

基于多AGENT联合意图的反潜编队仿真模型研究

分析了反潜编队的协同作战过程,提出了编队多Agent的形式化描述方法,给出了单个兵力Agent的行为模型,包括组成结构和控制策略.提出了多Agent联合意图的六元组模型,并应用于舰艇和直升机协同反潜过程进行了形式化描述.采用黑板模型,实现多Agent兵力的战场态势和作战状态共享;基于有穷状态自动机,给出了多Agent兵力协同作战过程描述模型.最后,指出多Agent联合意图理论在计算机兵力生成方面,尤其是兵力协同作战研究方面,具有理论和方法可行性和可实现性.     

高超声速飞行器并行仿真方法研究

高超声速飞行器的系统仿真是一个多物理场高度耦合的过程,仿真过程中,需要完成大规模数据的迭代计算.目前大多采用分布式仿真的方法,但这种方法对于计算效率的提高不明显.为了有效提高计算效率,基于高性能计算机集群系统,分别对网格并行方法和模型并行算法进行了研究,提出了气动流场高效并行仿真解算方法、分区边界数据交换方法以及并行负载均衡技术,并在高超飞行器的系统仿真中进行了验证,验证结果表明,计算精度满足要求,求解方程的速度较快,工程应用效果较好.     

工时定额动态参数建模及可视化研究

工时定额数据获取的快速基于动态参数的工时定额计算方法.对影响工时定额计算结果 的诸多参数进行分析,根据参数的性和准确性影响着制造成本和作业计划.传统计算方法效率低、准确性差,为解决这一问题提出了信息表达方式进行分类,建立动态参数计算模型.利用VRML技术构造可视化加工特征模型,将动态参数映射到加工特征模型上,实现工时定额计算参数的图形化拾取.该技术已应用于企业生产过程中,取得良好的效果.     

发电机组组合问题的动态规划法中处理时间约束的受控记时Petri网模型

给出了一种与环境有信息交流的受控记时Petri网系统模型的有关形式语言定义,把这种模型应用于具有时间约束的机组启停状态转换过程,使机组组合的动态规划法每一时段计算费用的状态数小于没有时间约束的该时段机组开停状态组合数,从而既处理了冷、热启动费用和最小启停机时间约束,又减少了计算费用的状态数,将会大大提高算法的效率.     

A股与B股市场价格发现的实证研究

同一个公司的股票,如果在不同的市场上交易,其价格发现效率可能存在差异.采用共同因子贡献法和信息份额方法对同时在我国A股和B股市场交易的股票的价格发现效率进行了研究.实证结果表明,在B股对境内投资者开放之前,A股与B股市场存在严重的"市场分割"现象;在B股对境内投资者开放后,这种"市场分割"程度有所减弱.在B股市场开放前,共同因子贡献法的结果认为上交所和深交所均为A股信息主导的,同时,信息份额法也得到了相似的结论.在B股市场开放后,共同因子贡献法得到的结果为上交所的股票69.52%的信息是由A股市场揭示的,深交所则为70.29%;信息份额法得到的结论则分别为64.81%和62.47%.对于A股(B股)对价格发现的贡献的动态变化,两者的结论也一致:共同因子贡献法和信息份额法均认为:B股市场开放后,A股市场的共同因子权重和A股市场的信息份额均有所减少.     

炮口制退器斜切喷口结构优化及其应用

建立了炮口制退器斜切扩张喷口二维轴对称流场模型,结合多岛遗传算法以制退器所受冲击力为目标对喷口结构参数进行了优化研究.将优化得到的喷口结构应用于三维制退器模型进行了验证计算,计算结果表明改进后模型中制退器所受的冲击力提高了49.3%.应用多岛遗传算法对制退器结构进行改进是可行的.     

运用样本更新的实时神经网络进行短期电力负荷预测

用多层神经网络模型解决短期电力负荷预测问题 ,提出了运用基于非梯度的单参数动态搜索(SPDS)算法训练网络 .这种学习算法可以克服 BP学习算法对规模大、特征多的问题难以收敛的困难 .根据预测日的天气信息进行样本集的动态构造和网络的实时训练 .计算结果表明 ,文中提出的模型可以较好地进行短期电力负荷预测 ,也验证了 SPDS学习算法的有效性.