热工流体网络简易模块化建模方法

从基本物理规律出发,采用面向对象的模块化建模思想,提出了一种简单的针对热动力系统中热工流体网络的建模方法.该方法通过模块的搭接来构筑和求解网络整体模型,提高了模型的开放性和可扩展性;使用差分方程解算流体网络,在精确性满足需要的同时,简化了仿真程序的编写,提高了建模效率;适用于各类常见的可压缩或不可压缩热工流体网络,具有较好的精确性、实时性和工程实用性.     

可压缩流体网络的建模方法

本文运用网络分析手段,首次提出了任意拓扑结构可压缩流体网络动态特性的建模方法.该方法突破了目前在流体网络分析中普遍采用的“小扰动”线性化处理方法的局限。     

化工过程流体网络的建模与仿真

建立了化工过程仿真培训系统建模中的流体网络模型，这是有温度和组分变化的流体网络模型。利用流体网络和设备模型的不同响应速度，采用变步长仿真方法，提出了一种适用于仿真培训系统的化工过程流体网络的仿真方法。     

热工流体网络的实时仿真模型及其算法

本文以电站热力系统中热工流体网络为例,在网络的节点压力方程的基础上,建立了单相可压缩热工流体网络的数学模型。同时采用了隐式欧拉积分算法,使用了稀疏矩阵的双因子分解方法及准优化模拟定序技术,从而使网络系统的计算能够节省存储单元、缩短计算时间,达到了实时仿真的要求。由于电站中存在着许多热工流体网络系统,如风烟系统,给水系统,凝结水系统,主蒸汽系统,再热汽系统,轴封系统,油系统和冷却水系统等。各子系统的网络结构是不一样的。而同一子系统在不同电站中的网络结构可能也不相同。本文采用了网络矩阵算法和模块化建模方法,通用性强,能适用于任意拓扑结构的流体网络计算。     

流体网络拓扑分析的研究

从建模对象的系统图出发,详细探讨了流体网络的拓扑分析策略,并首次提出端口组的概念,解决了一个模块在同一个网络中可能具有多个支路或节点编号的问题,这在国内外同类软件中尚属首次。并根据以上的研究成果成功地研制了一套单相流流体网络自动建模软件,利用该软件,用户只需输入建模对象的系统图并进行实例化,即可自动产生它的流体网络仿真模型,实践证明该软件是可靠的,利用它可大大地提高建模效率和建模质量。     

网络的一种类比仿真建模方法

针对一般流体网络，本文提出了类比仿真数学建模方法，与其它建模方法相比，它既有很高的逼真度，又保证了仿真系统的实时性。本文用汽轮机润滑油系统这一实际例子的仿真结果，验证了所提出建模方法的正确性和实用性。     

基于Modelica的流体点胶过程仿真技术研究

Modelica是为解决复杂物理系统建模与仿真问题而提出的一种统一建模语言,目前尚未发展出一般性的偏微分方程建模方法。流体点胶则是一种微量流体精确成型技术,需要对流体流动过程进行建模。在Modelica语言的框架下,实现了点胶过程中的流体流动过程建模仿真。实现方法采用了Legendre多项式为基函数,通过对过程方程的谱方法近似求解得到,具有物理上准确、数学上简洁的特点,为Modelica语言在分布式参数系统仿真领域的应用提供了一种新的解决思路。     

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     

大型电站流体网络的POSTD实时仿真算法

本文针对大型电站实时仿真中常见的热工流体网络的求解问题,提出大型稀疏矩阵的POSTD实时仿真算法。POSTD (Pre___Ordering Symbolic Triangular Decomposition) 算法是在RCM排序算法的基础上加以改正,而得到的整体近似最优排序算法。同时根据流体网络计算的特点和要求,将原位LDL~1分解为三个步骤进行,即符号模拟分解、数值分解及数值求解。并在自动建模系统的支持下,在网络模块自动生成之前完成模拟定序和符号分解工作。从而大大提高了动态仿真的计算速度,同时节省存储单元,达到实时仿真的要求。该算法已编制成通用软件包。该软件包具有通用性强、实时性好、使用灵活方便和仿真精度高的特点。能适合并满足电站各种流体网络的快速计算,已用于长春20万千瓦仿真系统中。     

面向对象的图形化自动建模系统的研究

随着系统复杂程度的不断提高,手工建模方法已越来越不能适应人们的需求,将逐渐被自动建模方法所代替。本文采用了先进的图形化方法,借助了面向对象的设计思想,开发了一个具有高度开放性的自动建模环境,利用它可以方便地实现复杂系统仿真模型的自动生成,并已成功地应用于电站热力系统,流体网络和控制系统的仿真研究。     

改进的紧前工序分类法

本文在“箭线网络图的紧前工序分类法”［３］的基础上，引入了最小组合的概念，给出了改进的绘图步骤．     

基于键图的电机伺服系统的建模与仿真

研究电机伺服系统的键图建模方法。使用20-sim软件建立了系统动力部分的键图模型，并使用SIDOPS 语言建立了控制器的模型，对电机伺服系统的阶跃响应和启动过程进行仿真。仿真结果表明，键图建模方法适用于多能量范畴的复杂机电系统的设计与分析。     

基于联结树的贝叶斯网的推理结构及构造算法

BN(贝叶斯网)被认为是人工智能研究中不确定性知识表示和推理的重要工具，广泛应用到复杂系统的建模等领域，成为人工智能研究的热点问题之一。然而直接在BN上精确推理与近似推理都被证明是NP完全的。因此把在BN上推理转变为在SS(二次结构)上的推理。SS是由JT（联结树)与BP(信念势)组成，构造JT大体分为三步即：把BN对应的有向无环图G转变为一个道义图G^M；把G^M转变为弦化图G^T，识别和选择G^T图的圈；连接圈和边建立JT。因而提出了建立G^M、G^T与JT的方法原理和算法。最后通过案例分析了G^M、G^T与JT构造过程。     

集装箱卡车运输问题的基于图的建模方法

对港口和发货人/收货人之间的集装箱卡车运输问题给出了基于图的建模方法. 该图不仅可以描述进出口空箱或满箱的运输,而且可以描述空集装箱作为运输资源的属性. 这种图将确定的活动描述为顶点,将不确定的活动描述为弧, 称为确定活动在顶点上的图( DAOV 图). 基于这种方法,建立了集装箱卡车运输问题的基本情形、 多堆场多港口情形以及堆场上的空箱数目给定情形的数学模型;相应问题被描述为带时间窗的多旅行商问题(m-TSPTW)、 多堆场的m-TSPTW以及带资源约束的m-TSPTW.而且这种方法可以扩展到集装箱卡车运输问题的更一般情形, 这体现出该建模方法的有效性.     

面向网络仿真拓扑的多目标优化映射方法

网络仿真是新型网络技术验证的重要支撑,针对给定的网络仿真拓扑,实现有效映射是其关键。综合考虑多种资源需求,提出了多目标优化映射方法MOTM (Multi-Objective Topology Mapping Method),实现物理资源的有效利用。该方法分析网络中节点、链路资源需求,赋予相应权值;将映射问题转化为图划分问题,采用多级图划分方法进行划分,并通过远程吞吐量阈值优化调整;最后,基于映射策略实现了仿真拓扑的自动部署。实验表明,MOTM相对于Openstack映射方法、随机映射方法,负载不均衡指数平均降低66.5%,95.5%,远程通信开销指数平均降低69.1%,65.2%。     

基于二分图的城市公交网络拓扑性质研究

以北京市公交系统为例,用二分图模型对其进行描述,分别构建出公交站点网络和公交线路网络,对二分图、公交站点网络和公交线路网络进行了度的分布、集聚系数以及平均路径长度等拓扑参数的计算,并与规则网络和随机网络进行了比较,发现北京市公交系统具有"小世界"网络的性质.最后深入地研究了公交线路网络与公交站点网络拓扑参数形成的机理.     

基于超网络的作战信息流转建模及特性分析

针对现有单一要素模式的信息网络不能有效反映作战信息流转复杂结构及动态过程的问题,提出一种基于超网络的作战信息流转"两层三网"模型构建及特性分析方法。首先,分析作战信息流转超网络结构特征,抽象作战节点和信息关系的多维属性,定义关联映射规则,建立作战信息流转超网络模型;其次,从节点的超度分布、超边的度分布、介数、聚类系数、子图向心性和网络弹性6个方面,研究了作战信息流转超网络的拓扑特性。最后,以空中突击作战为例,通过仿真实验,验证了模型与方法的可行性和合理性。     

基于RBF的机械手建模误差补偿自适应控制

针对机械手动力学建模误差,提出了基于RBF神经网络误差补偿的自适应控制策略。在基于逆动力学的计算力矩控制方法的基础上,对系统输入与目标轨迹进行修正,设计了两种误差补偿自适应控制器。利用RBF神经网络对修正项在线自学习,并根据Lyapunov稳定性理论建立了网络权重自适应学习律,保证了跟踪误差的收敛及系统的稳定。以平面转动双臂机械手轨迹跟踪为例进行仿真,结果表明该方法能够有效地补偿建模误差,提高了系统的控制性能并使控制系统具有对参数摄动的鲁棒性,对于机械手自适应控制具有一定的可行性。     

敏捷卫星调度的时间约束推理方法

敏捷卫星机动能力的增强带来观测机会的增多和观测时间窗口的增长,具有很大的应用潜能。但管控中由于观测开始时间是一个具有连续值域的变量,传统非敏捷卫星调度问题的组合优化建模方法不再适用。本文介绍了敏捷卫星的时间依赖、可控与不可控事件混合、资源过度受限等特性;给出了时间约束网络概念及敏捷卫星调度中的时间约束推理问题描述;分析时间约束网络与距离图的等价性,借鉴Johnson 算法对稀疏网络的特殊处理,采用重赋权技术,提出针对敏捷卫星调度的改进循环检测算法检查时间约束;建立了分支剪枝搜索算法,以约束规划方式获得时间一致解。最后通过实例验证本文方法的有效性,实验结果表明本文方法能够较好地实现敏捷卫星调度的时间约束的一致性检验和搜索求解。     

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。