基于约束构造算法的密码协议安全性分析

基于形式化方法开发自动分析工具是密码协议安全性分析的一种有效的方法，然而，由于密码协议参与主体的任意性、消息运算复杂性和运行的并发性，密码协议的安全性分析是高度计算复杂性的难题。基于最近提出的密码协议代数（CPA）模型，采用代数方法描述密码协议活动，精简密码协议描述，提出一个高效的密码协议安全性自动分析算法。该算法通过泛多项式方程求解技术，减少密码协议安全性分析过程中产生的冗余状态数量，并可提供在无限状态空间运行的协议安全性分析。根据该算法，实现了一个密码协议自动分析系统ACT-SPA，应用该系统分析了二十多个密码协议，结果显示系统显著提高了运行效率，并发现了新的密码协议攻击。     

基于模块双向迭代的电力系统仿真新算法研究

提出了一种基于模块双向迭代的电力系统暂态稳定仿真新算法. 首先将电力网络划分成以树形结构相联的多个子网, 将划分后的电力网络和发电机、励磁系统等元件分别单独处理为计算模块; 由各计算模块联接构成电力系统计算树; 而后通过沿计算树进行的前向简化和后向回代计算来实现电力系统方程的Newton法求解. 该算法有效提高了电力系统方程联立求解的效率, 为大规模电力系统并行仿真的实现提供了新方法. 在新英格兰测试系统和我国华北东北联网系统上对该算法进行了仿真测试, 与商业软件BPA结果进行了比较.     

基于多服务类比例公平的分组调度算法

研究了同时满足多性能目标的资源管理模型和算法, 基于服务质量模型实现比例公平性原则, 考虑了包括延迟、丢失率在内的服务质量要求及对于综合的多服务类数据流非常重要的公平性问题, 提出了一种分组网络中的比例公平调度模型, 该调度模型综合描述了网络效率、用户QoS要求和系统公平性等多维目标. 分析论证了能有效满足比例公平的调度策略PFS(proportional fairness scheduling), 同时在Linux上实现了该算法. 最后在模拟和实验测量的基础上对PFS调度算法的性能和系统开销进行了分析讨论.     

火炮自动装填系统协调器定位精度可靠性分析

火炮自动装填系统的主要功能是将弹丸和发射药高效、精确、可靠地输送入炮膛,其中火炮协调器是自动装填系统中典型的转运执行机构,需要较高的定位精度来确保弹药以给定的射角准确入膛,准确高效地评估协调器定位精度的可靠性具有重要意义.本文旨在发展一种可有效评估火炮协调器定位精度可靠性的实用分析方法,首先建立含间隙的火炮协调器刚柔耦合动力学模型,并基于前馈神经网络构建其响应的近似模型;在此基础上,利用协调器到位极限状态函数的最大可能失效点处的二阶信息,构造极限状态函数的二次逼近函数;最后,运用二阶鞍点逼近方法评估了火炮协调器定位精度可靠性.工程算例表明,本文提出的方法能够很好地平衡协调器可靠性分析中的精度和效率.同时,协调器定位精度可靠性分析结果表明,间隙以及结构柔性因素对于火炮协调器定位精度具有重要影响,需要在协调器设计时加以考虑和优化.     

基于随机-区间混合不确定性的风机性能可靠性分析

针对抑制风机性能失效的工程问题,基于可靠性分析理论,将拉丁超立方试验设计、近似模型与计算流体动力学分析技术相结合,研究了一种基于响应面的风机性能混合不确定性分析方法.该方法通过引入区间不确定性,有效地解决了由于缺乏实验样本而导致的知识不确定性建模问题,极大地扩展了可靠性分析技术在流体机械研究中的适用性.引入随机和区间不确定性参数对风机系统进行描述,基于传统的一阶可靠性分析方法,建立了风机性能的随机-区间混合可靠性分析模型.采用重整化群湍流模型计算了风机的流量、压力、轴功率、效率等性能参数,得到了性能函数.由于计算流体动力学的计算效率较低,研究了响应面求解混合可靠性模型的有效迭代算法,并计算了风机性能失效概率区间.应用该方法对某轨道交通列车风机性能进行研究,分析了风机全压的失效概率和可靠性指标与不确定参数的灵敏度问题,甄别了不确定性参数对系统可靠性的影响,并从可靠性角度提出了提高风机性能可靠性的工程措施.     

基于深度强化学习与演化计算的风-水-火混合增强智能调度

火电、水电和风电是我国电力工业系统的三大能源主体,根据风-水-火发电互补特性,建立联合优化调度模型对于降低电力系统运行成本以及促进新能源消纳具有重要意义.然而梯级水电站间的时空耦合性、风电的不确定性以及风-水-火多能源相互关联的复杂约束使得联合调度模型求解较为困难.因此,本文提出了一种基于深度强化学习(deep reinforcement learning, DRL)与演化计算的混合增强智能优化框架.该框架首先利用深度强化学习与风-水-火联合调度模型进行交互,并根据交互数据对联合调度模型复杂规律进行持续学习,优化自身控制策略,提高智能体泛化能力.此后,在解决实际调度问题时,为进一步提升算法的个性化能力,利用演化计算算法(particle swarm optimization, PSO)在经过训练的DRL上进一步优化调度方案,实现风-水-火联合调度的快速决策.算例分析表明,所提出的混合增强智能优化框架求解速度快、寻优能力强,提升了DRL优化性能的鲁棒性,提高了风-水-火系统运行的经济性及风电消纳能力.     

一种多跳无线传感器网络中基于SMAC协议的性能分析模型

本文针对基于SMAC协议的多跳无线传感器网络,将节点建模为一个带关闭机制的有限队列单服务台系统,并考虑节点睡眠机制和竞争退避机制建立了二维Markov节点状态模型.基于该模型可准确推导出网络平均丢包率、网络吞吐量、数据包平均延时以及网络平均功率消耗等网络性能的表达式.通过与仿真实验给出的网络性能结果进行对比,发现模型给出的网络性能表达式有效逼近了仿真结果曲线,从而验证了模型的准确性.同时,运用该模型能准确分析多跳无线传感器网络在能量效率和QoS性能的折中关系,并为占空比、缓存队列容量等网络协议参数的优化提供理论指导.     

基于区间的风机系统翼型气动性能不确定性优化

针对样本数据少、信息缺乏的工程问题,研究了一种风机翼型气动性能区间的不确定性优化方法.通过建立区间模型非概率可靠性指标,在Kriging近似模型基础上,构建了稳健性优化模型.并采用了双重优化求解策略进行求解,以提高优化效率.为了提高叶型造型的拟合精度,采用五项多项式方法对翼型各截面进行参数化建模.通过和试验结果进行对比可知,该方法可满足风机气动性能优化精度要求.该方法为风机气动性能优化提供了新的途径,为轨道交通风机系统节能减排的市场实用化奠定了基础.     

基于多特征的域间路由节点安全状态评估方法

域间路由节点安全状态评估能够实现对BGP节点安全状态的直观、实时描述,可为制定合理的安全策略,及时定位、抑制异常路由事件提供数据参考.然而由于完整的异常域间路由集难以获取,使得传统基于数据融合的状态评估方法不再适用.分析BGP节点间交互路由过程中存在的统计特征以及这些特征与域间路由节点安全状态的关系,进而提出一种基于多特征的安全状态评估方法.以平均路径长度和路由事件发生频率等属性为安全特征,并借鉴云模型理论转换定量特征为定性概念的思想,构建域间路由安全特征云,将正常态下的多属性综合安全特征转换为安全正常态,然后通过度量安全特征偏离正常态的程度来计算节点偏离正常态的程度,由此得到域间路由节点面临安全威胁的概率.实验结果表明,该方法能够实现对域间路由节点安全状态的评估,准确性高、实时性强,可为域间路由系统的安全稳定运行提供有力支撑.     

基于总量控制的流域允许取水量与允许排污量统一分配模型

为落实初始水权分配方案,实现允许取水量与允许排污量的统一分配,建立了以初始水权为允许取水量总量控制目标、水量分配仿真模型与纳污能力计算模型相耦合的流域允许取水量与允许排污量统一分配模型;针对模型的复杂性,提出了一套显著提高分配方案可操作性与求解效率的水库群优化调控新技术,该技术综合了系统仿真、轮库迭代与智能计算方法.以北江流域为背景,阐释了模型的建立、求解和应用过程;绘制了大型水库优化调度图,获得了流域水资源系统的长期运行策略,给出了任意年型允许取水量与允许排污量分配方案以及跨行政区断面流量过程,分析了模型的有效性和分配方案的合理性.     

基于证据理论的结构非概率可靠性拓扑优化设计

考虑数据信息较少以及认知水平有限情况下的不确定性对于结构拓扑优化具有重要意义.本文引入证据理论处理不精确的数据信息,采用证据理论的不确定测度克服精确概率约束模型建立的困难,并结合拓扑优化策略,形成了基于证据理论的可靠性拓扑优化设计模型.为了提高不确定测度的计算效率,提出了仿生智能优化算法和不精确极值思想相结合的改进优化算法来降低焦元数目和极限状态函数极值求解所导致的计算量.通过两个桁架算例对所提方法进行验证,结果表明,确定性优化结果可能是不确定情况下的失效解,虽然基于证据理论的最优设计在重量和拓扑形式上相对于确定性优化结果偏保守,但具备抵抗不确定波动的能力.     

混合SQP的基于完全学习的粒子群优化算法在电力系统中经济分配问题的应用

电力系统经济负荷分配(ELD)问题是电力系统运行中一个重要的优化问题.此前,多种经典数学逼近方法和启发式搜索算法被用于对该问题进行了求解.但是,这些方法仍然存在两个很重要而未引起足够重视的问题:1)算法的稳定性得不到有效保证;2)算法在大规模ELD问题上的性能仍然不能令人满意.CLPSO是一种新的高效全局优化算法.针对其存在的多样性保持能力强但收敛性不足的问题,文中引入序列二次规划SQP,提出了一种新的混合SQP的CLPSO算法SQP-CLPSO.用其求解多个典型ELD问题,并与多种知名算法进行了对比.实验结果表明,SQP-CLPSO具有优秀的收敛性、多样性和可拓展性,是求解复杂ELD问题的有效算法.     

基于模拟有限差分的嵌入式离散裂缝数学模型

嵌入式离散裂缝模型划分网格时不需要考虑油藏内的裂缝形态,只需对基岩系统进行简单的网格剖分,可以大大降低网格划分的复杂度,从而能够提高计算效率.并且该模型可以将现有成熟的油藏数值模拟技术和离散裂缝网络模型有机地结合起来,能精细地模拟流体在裂缝性油藏中的流动.本文模型求解采用模拟有限差分方法,该方法基于单个网格的节点和面信息构造数值计算格式,理论上适用于任何复杂网格系统,且具有良好的局部守恒性,将其推广到嵌入式离散裂缝模型后,克服了该模型基于有限差分方法求解时不能有效处理全张量形式的渗透率以及不适用于复杂边界形状裂缝性油藏的局限性.最后通过实际算例验证了本文方法的正确性和优越性.     

快速构建量子稳定子码的最小网格图

量子网格图顶点集的大小影响译码算法的效率,减少网格图的顶点数可以提高译码算法的效率.本文基于标准化的稳定子群校验矩阵,给出了构造面向网格图的稳定子群生成元的方法,据此可以构造顶点集最小的量子网格图.此外,本文通过分析差错算子与稳定子群生成元各个量子位的对易关系对两算子之间对易关系的影响,给出了一种快速生成量子稳定子码网格图的方法.现有构造方法对各顶点集分别独立计算,没有利用已有的计算结果,所以运算量大,这限制了译码的规模和速度.本文方法是在已有顶点集的基础上,利用迭代法构造新顶点集,该方法计算复杂性更小、算法效率更高,从而能适应规模更大和对时间要求更高的应用.     

基于FLOWMASTER软件的引气系统仿真分析

为准确模拟飞机导管引气系统在各工况下的运行状态,在研究飞机引气系统结构及流体网络算法原理的基础上,基于一维流体仿真技术建立了引气系统计算模型,根据实际工况对系统进行了稳态和瞬态分析。重点考察了系统中各主要元件的运行情况及节点的压力、温度等关键参数的变化规律。仿真结果表明,系统及各主要元件均满足设计与控制要求,可为我国民用客机导管系统的优化设计提供一定的理论参考。     

水平井多簇压裂裂缝的竞争扩展与控制

针对水平井多簇压裂多裂缝竞争扩展问题,通过近似解显式求解了多裂缝扩展时的应力干扰作用,建立了水平井多簇射孔裂缝扩展模型.模型采用了近似方法,在保证一定精度的基础上,简化了计算工作量,并通过隐式水平集算法验证了方法的可靠性.基于该模型,对不同射孔工艺条件下各簇裂缝缝长、缝宽与进液量进行了数值模拟.结果表明:射孔摩阻和多裂缝应力干扰作用共同决定各簇裂缝流量分配.多簇裂缝同步扩展时,中间簇裂缝由于受到外侧裂缝的挤压作用,进液量、缝长和缝宽均小于外侧裂缝.缝间距增大会削弱中间簇裂缝流量、宽度和缝长减小的趋势.通过减少每簇射孔数量、射孔直径或者采用非均匀射孔的方式,可以促进各簇裂缝均衡进液与延伸.该研究为多裂缝展布形态优化与控制方法提供了理论依据与参考方法.     

基于深度强化学习的泛在电力物联网综合能源系统的自动发电控制

包含超大规模分布式能源、负荷以及冷热电联产的泛在电力物联网的综合能源系统是未来发展趋势.由于泛在物联将给电网带来强的随机扰动问题,传统的自动发电控制(automatic generation control, AGC)方法已无法满足如此大规模复杂综合能源系统的频率稳定.机器学习是解决复杂能源系统AGC强随机扰动的一种有效方法.然而这种超大规模的泛在物联将给AGC求解带来维数灾问题.本文针对DDQN-AD(double deep Q networkaction discovery)算法中经验缓存机制构建问题,提出了一种基于比例优先级采样机制的深度强化学习算法PRDDQN-AD(prioritized replay DDQN-AD),以解决机器学习中多维状态-动作对的维数灾问题,进而解决泛在电力物联网综合能源系统模式下的随机扰动问题.对源网荷储协同的两区域综合能源系统模型和集成了大量源、网、荷、储及冷热电联产的多区域泛在电力物联网综合能源系统模型进行仿真.结果表明,与改进前的DDQNAD算法相比, PRDDQN-AD能够提升训练样本的质量,具有良好的学习效率和泛化性能,能够解决维数灾问题;与其他智能算法相比,其收敛速度和控制性能均有明显提升,可获得区域最优协同控制.     

分布式环境中服务组合的迭代选择算法

在面向服务的体系结构（service oriented architecture,SOA）中,服务组合是一种极有前景的创建新服务的方式．然而,服务组合技术尚有一些瓶颈在阻碍着其广泛运用．组合服务提供商面临的一个难题是如何跨越多个不同的自治网络和商业域选择一组服务实例来实现组合服务,并且向用户提供端到端的服务质量（quality of service,QoS）保障．文中提出一种迭代选择算法用于质量驱动的服务组合．该算法运行于一个P2P（peer-to-peer）的服务执行环境——分布式智能服务执行（distributed intelligent serviceexecution,DISE）环境．该迭代选择算法最显著的特点是既可以运行于中心式的QoS注册系统,也可以运行于分布式的QoS注册系统．在文中的QoS模型中,网络状态作为可选项在选择算法中考虑．由于该算法按照组合服务逻辑执行顺序迭代的选择服务,所以该算法可以在组合服务执行之前或者组合服务运行时执行,不需要作任何更改．在分布式服务执行环境上的一系列实验表明,文中提出的算法可以提供极好的选择结果,并且具有很好的性能．     

ABC:一种全生命周期软件体系结构建模方法

随着计算机硬件能力的快速增长和软件应用规模的不断扩大,软件的复杂性也在持续增长,并始终制约着软件开发效率和质量的有效提升.软件的结构复杂性,尤其是高层结构的复杂性,是软件复杂性的一种重要表现.如何实现对软件高层结构复杂性的有效控制,是当前开放、动态、难控的网络环境下大规模软件系统开发与演化所面临的主要问题.针对这个问题,我们将设计阶段高层结构复杂性的控制模型―软件体系结构模型―扩展到整个软件生命周期,提出了一种以体系结构为中心的软件开发方法―ABC.该方法将软件生命周期各阶段的核心制品与活动,统一到软件体系结构模型及对其连续迭代的细化、映射和转换,实现对软件高层结构复杂性的一致、灵活、系统化的建模和管理.本文旨在系统性地总结ABC方法在软件体系结构建模方面的成果,并重点介绍近几年在协同式特征建模、运行时体系结构生成、体系结构逆向恢复与建模等方面取得的新进展.     

基于广义可靠指标相对安全率的高土石坝坝坡稳定设计安全判据

坝坡稳定对土石坝安全至关重要,现行规范规定应对坝高200 m及以上的高坝坝坡抗滑稳定设计安全判据进行专门研究.现行土石坝设计规范采用安全系数作为土石坝坝坡稳定的安全判据,难以合理地考虑土石坝堆石料强度参数等不确定性因素的影响,亟需发展对应的可靠度设计方法.可靠度设计中采用目标可靠度作为安全判据,因此研究高土石坝的目标可靠度是发展可靠度设计方法的重要前提.广义可靠指标相对安全率搭建了确定性设计安全判据和可靠度设计安全判据之间的桥梁,本文将广义可靠指标相对安全率应用于超过200 m高土石坝坝坡稳定安全判据研究,验证高土石坝坝坡稳定确定性设计与可靠度设计安全判据之间的等价关系,并提出了软岩土石坝和硬岩土石坝坝坡稳定可靠度控制标准.结果发现,《水利水电工程结构可靠性设计统一标准》(GB50199-2013)中规定的硬岩堆石坝的目标可靠度符合所标定目标可靠度要求,建议提高软岩堆石坝的目标可靠度.