化工过程系统的网络模型与递阶仿真

本文从仿真的角度，建立了化工过程系统的动态网络模型，并提出了一种有效的递阶仿真方法。     

一维流体相变过程的统一分布参数模型及数值仿真方法

流体流动相变系统在工程领域具有十分广泛的应用。针对流体相变系统动态过程仿真模型所存在的几个主要问题，建立了一维流体相变系统动态过程的统一分布参数模型。给出了一种基于流体质点追踪思想的解析．数值混合仿真方法，有效地解决了此类系统现有动态仿真模型中难以避免的数值稳定性问题、仿真模块频繁切换问题和工质相变点瞬态位置难以准确确定等问题，从而为一维流体相变系统提供了一种十分有效的建模及数值仿真方法。     

流体网络模块化图形建模软件FLOWNET在600MW仿真机中的应用

６００ＭＷ火电机组模拟培训装置中的流体网络模块化图形建模软件包ＦＬＯＷＮＥＴ适用于任意拓扑结构的热工流体网络系统，只需把系统的网络结构以图形方式输入，便能自动生成网络模型程序。软件包界面开放，使用方便、灵活，是电站仿真建模的强有力工具     

基于回归神经网络的氧乐果合成过程建模与仿真

氧乐果合成过程具有非线性、时变和不确定性的特点，难以采用常规的建模方法建立模型。BP网络可用于非线性系统的建模，但不能很好的反映实际系统的动态特性。提出了一种静态BP神经网络加多分头延时(TDL)环节构成回归神经网络建立系统动态模型的方法，用于氧乐果合成反应温度控制过程的建模与仿真研究。结果表明，该方法建立的模型误差较小、网络泛化能力较强，能较好的反应实际系统的动态特性，从而为培训操作人员的控制水平提供了低成本的仿真手段，也为自动控制算法的研究提供了仿真模型。     

化工过程动态系统培训仿真的变帧速方法

本文针对化工过程动态系统的培训仿真提出了一种变帧速方法。其主要思想是在仿真过程中，根据状态变量变化率的大小，选择不同的积分步长，以提高仿真效率     

船舶蒸汽系统管道仿真方法研究

根据船舶饱和蒸汽系统管道的工作特点和结构特点,将复杂的蒸汽管网分为大直径蒸汽管道和小直径蒸汽管网两类仿真对象,根据质量守恒、能量守恒定律针对这两类仿真对象分别建立了两相箱体模型和流体网络模型。考虑了流体网络中网络节点与外界环境的散热,提出了流体网络节点压力、温度、焓的修正方法。在某核动力装置模拟器上进行的仿真实验表明,该模型能够较好地反映船舶饱和蒸汽系统管道运行的动态特性。     

集成化工过程仿真培训系统

设计了一种集成应知／应会培训与化工流程培训的化工过程仿真培训系统。它既巩固了操作工的理论知识，又提高了操作实际装置的能力，因而能显著增强培训效果     

电厂湿法烟气脱硫仿真系统设计与实现

在研制电厂湿法烟气脱硫仿真培训系统的过程中,针对复杂的化工过程,对于机理相对清楚部分,建立了系统的机理模型,对于模型机理复杂,存在不完备知识部分,结合系统的定性专家知识和系统在工作点处的小样本数据,利用模糊聚类建模方法建立系统的模糊TS定性仿真模型,从而实现系统的定量与定性混合仿真;在仿真系统的体系结构上采取模型机和DistributedControlSystems(DCS分散控制系统)的client-server结构,在模型机中实现基于matlab/simulink的仿真模型的原型系统的开发,在电厂主流的OvationDCS系统平台上实现监视和控制;基于OLEforprocesscontrol(OPC)技术实现client-server的通讯,从而实现模型机与DCS的集成,实现了硬件在回路的仿真。     

丙烯腈工艺全流程DCS仿真培训系统

本文介绍了年产五万吨丙烯腈的全流程仿真培训系统，该仿真系统采用微机网络结构模拟了化工过程特性和仿ＴＤＣ３０００集散控制系统，并拥有工艺现场模拟站以及教师指令台     

学习流体仿真中的高效长时序运动预测（英文）

快速准确的进行流体仿真是一个具有挑战性的任务，基于传统方法的流体仿真需要消耗大量的计算资源以获得准确的结果。深度学习方法快速发展，为基于数据的流体仿真和生成提供了可能。提出一种基于单帧的浓度场和一个序列的先验速度场的长时序流体仿真运动预测算法。这一模型专注于将通过神经网络预测的速度和密度场基于纳维-斯托克斯方程获得的仿真数据在宏观尺度上进行匹配。通过使用基于全卷积U型网络的自动编码器和基于LSTM网络的时序预测子网络，本文模型在时间演化过程中更好地保持了视觉宏观相似性，并实现了显著的计算速度提升。本文方法实现了对流体场演化的宏观分布的准确和快速的长时序运动预测。在一系列二维和三维的仿真数据的基准测试上证明了本文算法的有效性和高效性。     

大型冷冻站制冷控制仿真培训系统

结合研制“大型冷冻站制冷控制仿真培训系统”的实践,介绍了从数学模型、仿真模型的建立到系统软、硬件设计的仿真培训系统开发全过程,并首创了数学模型建模的“复合法”     

实时仿真飞行管理系统的研究

对在基于网络的实时仿真系统上建立可行的仿真飞行管理系统进行了研究。在满足实时性要求前提下，实现了飞行管理系统中控制显示组块（ＣＤＵ）的动态图形仿真。对横向飞行剖面的生成进行了讨论，并实现了实时运行环境中横向飞行计划的生成。给贞了一种航线导航的控制率设计方法。建立了一个通用的、基于网络连接的飞行管理系统模型。     

用于神经网络直接逆控制的连续空间遗传算法

为解决神经网络直接逆控制中训练样本的获取问题 ,提出了一种神经控制器的设计方法。通过对连续空间遗传算法的编码和遗传算子进行适当改进 ,采用保留精英的线性排序选择 ,避免成熟前收敛 ,并给出算术交叉算子和乘法变异算子 ,使算法同时具有好的搜索精度和搜索效率 ;然后采用这种改进的遗传算法对非线性动态系统的控制进行优化 ,获得了基于一定性能指标的期望的状态轨迹及相应的最优控制序列 ,并以此训练神经网络控制器。最后给出了以同步机为控制对象的仿真结果。     

军用分布式交互仿真(DIS)原型系统的实现研究

讨论以军事训练为目的的分布式交互仿真技术,分析了ＤＩＳ设计需考虑的若干主要问题、一致通信环境、仿真应用开发的客户服务器环境,并在此基础上给出一个ＤＩＳ原型系统的网络结构、功能原理与性能分析。     

基于神经网络的一类非线性系统的变结构控制

在已知名义系统的基础上 ,将小脑关节模型控制器 (CMAC)神经网络用于一类状态反馈可线性化的多输入多输出连续时间非线性系统的变结构控制中。利用自适应技术估计了估计误差的大小 ,减小了系统的不确定性 ,并利用模糊控制技术调整了变结构增益 ,改善了系统的性能。在很弱的假设条件下 ,应用Lyapunov稳定性定理证明了闭环系统内的所有信号为均匀最终有界。算法在导弹控制系统中的应用进一步证明了本文方法的有效性。     

反馈神经网络的一种反向传播算法

曾有人提出利用线性最小二乘法解决神经网络求解优化问题，如用于 Ｂ Ｐ、 Ｈｏｐｆｉｅｌｄ 网络求解。但在许多实际应用中，典型的反向传播法速度较慢。顾提到的反馈神经网络新型算法基于线性代数方法，使用线性最小二乘技巧获得每个神经元的激活函数的权重和，并根据理想权重和与实际权重和的“子误差”来逐层调整权重。在描述时间序列等应用方面，其速度比经典的反向传播要快几个数量级。     

井控训练仿真器研制

采用井涌的动态数学模型及计算机仿真技术，研制了一种新型的井控训练仿真器。文中详细地介绍了该仿真器的系统组成及软件功能，并分析了多媒体技术在井控仿真中的应用。     

综合服务通信系统资源控制建模与分析

基于QoS资源控制是保证网络综合应用服务质量的必要手段。深入讨论了基于QoS最优综合服务通信系统(ISCS)模型及其最优资源控制策略和评价方法。建立了ISCS最优动态资源控制系统模型。针对资源控制重要部件buffer,又提出了面向buffer资源控制策略,并取得了良好的模拟结果。     

面向对象建模技术开发大型培训仿真系统的一种方法

面向对象建模技术（ＯＭＴ）是对客观世界的一种模型描述方法。本文讨论了应用标准ＯＭＴ对大型培训仿真系统进行建模时所遇到的问题，提出了使用ＯＭＴ对复杂的大系统进行建模时的一种改进方法，即把子系统的确定从系统的设计阶段提前到系统的分析阶段的初期。通过把子系统作为一种特殊的对象进行对象建模，将使分析者得到被建模系统及其子系统的一个全面准确的模型。使用这种方法有助于在系统分析阶段确定整个系统的界面，各子系统之间的调用关系及对于系统硬件部分的要求。