复杂工程的建模仿真方法

提出了一种针对复杂工程的建模和仿真方法。比较复杂工程和复杂系统的异同，以及复杂工程仿真和一般工程仿真的区别，由此总结出复杂工程仿真的特点和要求。提出根据面向人员以及所用方法论的差异，将复杂工程的建模分为两个阶段，在第一个阶段中采用层次化的任务建模方法，面向实际工程人员，第二个阶段中采用模块化的实体行为建模，面向仿真技术人员。通过对仿真建模任务的区分，由各自擅长的人员完成，并通过层次化和模块化方法的采用，降低复杂工程仿真建模的复杂度，形成一种适合于复杂工程的仿真方法。     

基于高级对象Petri网的工作流过程建模研究

通过对当前工作流过程建模方法的总结,提出这些方法的不足之处,展望了过程建模的发展动向.在基本的有色 Petri 网系统定义的基础上,引入面向对象技术和时间映射机制,提出了一种基于高级对象Petri 网的建模方法,以提高模型的可重用性,加强对动态流程的描述能力,降低建模过程的复杂度,解决临界资源的共享问题.通过一个具体实例阐述了如何建立高级对象 Petri 网模型,并通过活性分析算法,验证模型对流程描述的正确性和有效性.     

基于贝叶斯网络的GO法模型算法

GO法是评价具有多状态时序特性的复杂系统可靠性的有效方法,但GO法操作符众多、算法复杂并且缺乏工具软件支持,制约了GO法的工程应用。针对该问题,本文提出一种基于贝叶斯网络的GO法新算法。首先,定义常用操作符到贝叶斯网络节点映射规则;然后,给出GO模型映射转换为贝叶斯网络的可编程流程;最后,利用贝叶斯网络成熟工具支持,定量求解映射后的贝叶斯网络模型。新算法操作符映射规则统一,模型映射转换流程简单直观,便于工程人员掌握和应用。此外,除了能得出传统的定量结果,新算法使得GO法还具有故障推理和诊断能力。     

流程仿真的多层次PERT-Petri网模型

复杂流程中的工序持续时间有着很强的随机性,并存在资源约束问题。首先分析了常见的PERT和Petri网在流程仿真中的应用特点,提出了多层次PERT Petri网模型,给出了该模型的建模过程和递归仿真算法。该模型在上下层次分别采用PERT和Petri网对流程进行描述,充分利用了PERT直观简便的特点和Petri网在随机性和资源约束上的描述能力,有效地解决了复杂流程的建模与仿真问题。最后给出了一个例子,表明该模型更容易理解和构造。     

SimStudio仿真建模环境的设计与实现

本文首先分析Ｅｕｌｅｒ网仿真模型的特点和结构，然后讨论了Ｅｕｌｅｒ网建模的有关问题，包括Ｅｕｌｅｒ网模型的定义和图形建模方法等内容。最后介绍了ＳｉｍＳｔｕｄｉｏ建模环境的设计与实现方法     

基于Petri网统一模型的系统开发方法研究

为解决当前系统开发不同阶段采用的方法缺乏继承性与连贯性等问题,提出采用Petri网实现系统统一建模与开发的思想。在现有的子网研究基础上进一步讨论了子网与变迁相互替代前后接口保持一致和子网的基本属性保持等问题;提出了基于Petri网的功能和数据分析方法以及子系统自动划分的思想;对IDEF0和Petri网两种建模方法分析对比,提出IDEF0模型到Petri网模型的转换思路和方法。研究结果有助于以Petri网为统一工具实现系统建模与开发,为解决当前系统开发遇到的问题提供一种新的途径。     

基于双变迁Petri网的嵌入式系统建模

介绍了双变迁Petri网的基本理论,分析了其在复杂系统建模中的不足,引入了面向对象技术,论述了该方法在嵌入式系统建模中的应用.采用该模型,进行了实例分析,表明该方法能够较好地解决复杂嵌入式系统的建模问题.     

基于X语言的起飞场景民机协同设计与仿真一体化方法

针对大型复杂产品,传统基于模型的系统工程(model-based system engineering, MBSE)方法存在系统设计和仿真验证的多语言、多平台集成实现,难以保证高效、准确地反馈系统设计的缺陷,无法达到快速优化设计目的等问题,提出采用基于面向复杂系统支持MBSE的新一代一体化建模仿真语言—X语言实现面向起飞场景的民机跨域子系统的一体化建模仿真。从民机起飞过程需求分析出发,建立了起飞场景的系统级模型和物理级模型,并在X语言的建模仿真软件—XLab进行统一的建模仿真验证,给出了基于X语言面向复杂产品协同设计与仿真一体化方法,为不同领域的设计人员实现复杂产品设计的协同与优化提供了全新的理论与方法参考。     

面向对象Petri网在舰炮武器系统建模中的研究

研究并实现了一种基于Petri网的系统建模方法，它将面向对象技术与Petri网相结合，从而综合了两种方法的优势，降低了Petri网模型的复杂性，增加了Petri网的应用范围。舰炮武器系统是一种大规模的、复杂的并具有并发性、分布式、非确定性等特点的系统，因此我们应用面向对象的Petri网(OOPN)对其进行了建模。通过对舰炮武器系统的建模，我们发现面向对象的Petri网建模方法可以有效的降低系统模型的规模和复杂性。     

Petri网的组合操作及其在并发系统综合建模中的应用

首先给出Ｐｅｔｒｉ网的四种组合操作定义，研究了它们的行为语义，同时讨论了它们对于活性公平性有界性和回归性的保持条件，获得一组充要条件基于此给出一种面向行为语义的系统Ｐｅｔｒｉ网模型的综合设计方法，从而为复杂大系统设计提供一条分散建模，自底向上的有效途径     

基于故障树的复杂装备模糊贝叶斯网络推理故障诊断

复杂装备的小批量、个性化定制属性,注定了其生命周期过程中存在着相对较多的不确定性,故障隐患必不可免,故障诊断尤为重要.因此,提出基于故障树的复杂装备模糊贝叶斯网络推理故障诊断模型.首先,通过分析复杂装备的结构组成,建立复杂装备的故障树模型.其次,利用故障树转化法,构建基于故障树的贝叶斯网络拓扑结构.然后,针对复杂装备结...     

基于IFTBN的不确定性时间推理方法

针对模糊贝叶斯网络模型对复杂不确定性时间信息描述和推理方面的局限性,给出了直觉模糊贝叶斯网络的定义,并将直觉模糊时序逻辑理论与贝叶斯网络推理相融合,构建了直觉模糊时间贝叶斯网络(intuitionistic fuzzy time Bayesian network, IFTBN)模型,提出了基于IFTBN的不确定性时间推理算法,较好地解决了态势估计中不确定性时间推理精度不高的问题,提高了军事态势评估系统形成正确战场感知的作战效能。最后通过典型实例验证了该时间推理方法的有效性和优越性。     

基于广义连续时间贝叶斯网络的指挥控制网络系统可靠性分析

指挥控制网络作为典型的复杂网络系统，其可靠性通常可以利用动态贝叶斯网络(dynamic Bayesian network, DBN)来分析。由于DBN并不能很好地解决包含时间和非时间事件的指挥控制网络系统可靠性问题，因此提出一种具有二态条件概率表的广义连续时间贝叶斯网络(generalized continuous time Bayesian network, GCTBN)的建模方法。在此模型的基础上，得到了不同逻辑门的可靠度算法求解，进而针对指挥控制网络系统提出了无线电传播、通信设备以及网络的可靠性分析方法，从而综合地考虑到指挥控制网络执行不同任务的可靠性问题。通过对指挥控制网络可靠性问题的实际案例分析，验证了所提方法的有效性。     

多机器人对抗系统仿真中的对手建模

用贝叶斯网络来解决多机器人对抗系统的对手建模问题，建立了用于一类多机器人对抗系统对手规划识别的混合贝叶斯网络。将足球机器人赛场进行分区，使用贝叶斯网络来分析和判断对手的意图为将球踢向哪个分区，实现足球机器人系统的对抗目标。建立了基于对手建模的策略仿真系统，实验结果表明了该策略仿真系统的有效性。     

基于FMECA的复杂装备故障预测贝叶斯网络建模

针对复杂装备故障预测问题, 本文提出一种基于故障模式, 影响及危害性分析(failure mode, effects and criticality analysis, FMECA)知识的 故障预测贝叶斯网络模型(failure prediction Bayesian network, FPBN)建模方法. 首先, 在分析现有FMECA知识所包含故障信息的基础上, 提出了基于FMECA单元的FPBN网络结构转化方法和FPBN概率 参数计算方法, 建立起对应的FPBN单元模型. 然后, 对复杂装备各组成部分对应的FPBN单元模型进行连接, 构建整体系统的FPBN集成模型. 最后, 根据某机载平视显示器(head up display, HUD) FMECA知识, 建立了HUD电子组件的FPBN模型实例. 实例分析结果表明, 基于FMECA知识建立的FPBN模型具有不确定性表达和定量 分析方法的优势, 能够准确、有效地进行复杂装备故障预测.     

基于融合先验方法的贝叶斯网络结构学习

从数据中学习贝叶斯网络结构是一个非确定性多项式困难(non deterministic polynomial hard,NP-hard)问题,当数据样本不充分时难以获得准确的模型,此时利用先验信息是一种有效的途径。但是利用先验信息的过程中如何适应不正确的先验信息,是一个待解决的问题。针对此问题,提出一种融合先验的方法进行贝叶斯网络结构学习,在评分搜索法的两个环节中解决这个问题:第一,提出了新的融合不确定先验信息的评分函数,考虑了先验信息与数据集的权衡。第二,提出了融合不确定先验信息的搜索策略,增强先验信息利用的鲁棒性。所提方法适用于任何启发式搜索。仿真结果表明了所提方法能有效地利用正确的先验信息,而且对错误的先验信息有较强的适应能力。     

Study of testability measurement method for equipment based on Bayesian network model

To analyze and evaluate the testability design of equipment, a testability analysis method based on Bayesian network inference model is proposed in the paper. The model can adequately apply testability information and many uncertainty information of design and maintenance process, so it can analyze testability by and large from Bayesian inference. The detailed procedure to analyze and evaluate testability for equipments by Bayesian network is given in the paper. Its modeling process is simple, its formulation is visual, and the analysis results are more reliable than others. Examples prove that the analysis method based on Bayesian network inference can be applied to testability analysis and evaluation for complex equipments.     

变结构离散动态贝叶斯网络参数的自适应产生

变结构离散动态贝叶斯网络及其推理算法解决了对突变过程的建模和定性推理问题,但是环境突变是随时发生而且无法预计,由此网络结构发生变化后,网络参数必须自适应产生.针对此问题,依据贝叶斯网络的原理,定义了相关节点和最偏好状态的概念,提出了变结构离散动态贝叶斯网络参数的自适应产生算法,并将此算法应用于解决飞行器突发威胁情况下的航路选择问题,取得了满意的结果,验证了所提出的变结构离散动态呗叶斯网络参数的自适应产生算法是可行的,有望解决变结构离散动态贝叶斯网络参数的自适应产生问题.     

基于Agent的电子战CGF建模研究

计算机生成兵力（CGF）是一个具有自主性、智能性的复杂系统。传统的建模方法难以精确的描述其模型。Agent技术作为面向对象技术的延伸，为解决这类复杂系统的建模与仿真问题提供了有效手段。应用基于Agent建模技术，建立了电子战CGF的层次模型，并解决了个体Agent模型设计中的感知、动作、决策及实现方法上的问题，最后讨论了用于设计聚合级实体的多Agent系统的组织结构、通信语言、通信机制及协作模式。     

基于贝叶斯网络的复杂装备维修质量评价模型

针对当前装备维修质量评价忽视维修过程影响因素这一问题,将过程评价指标体系作为修后评价指标体系的先验知识,构建了一种基于贝叶斯网络的复杂装备维修质量评价模型。首先,建立了过程评价指标体系和修后评价指标体系,并对各项指标进行了简要分析。然后,建立了维修质量评价的贝叶斯网络模型,通过改进的模糊综合评价方法确定了根节点的先验概率,通过专家经验法确定了子节点的条件概率,并给出了模型的具体求解步骤。最后,通过算例仿真与分析对提出的方法进行了验证。结果表明,提出的方法能够在一定程度上解决复杂装备的维修质量评价问题,为完善复杂装备的维修质量评价理论提供了借鉴。