基于OpenGL的空战三维可视化仿真系统

研究了一种基于OpenGL实现空战三维可视化仿真系统的方法．利用3DSMAX软件构建战斗机的三维模型，并将其转换成OpenGL程序，从而降低了直接利用OpenGL构建复杂模型的难度，减小了建模的工作量．在实现三维动画驱动的同时，还可进行人机交互控制，然后利用OpenGL建立飞行场景的三维模型，最终以三维动画仿真的方式从各个不同的角度来实现飞机起飞、向敌机发射导弹和爆炸的三维视景．结果表明，该三维仿真系统符合虚拟现实的要求，具有较高的应用价值．     

飞机环控系统引气污染耦合仿真研究

目前对飞机环控系统引气污染的研究无法从环控系统中污染物的产生到座舱内污染物的扩散进行整体仿真模拟。通常所采用一维系统仿真软件AMESim可以对飞机环控系统进行精确建模,获得各个部件内参数的变化;却不能得到详细的流场信息和污染物扩散信息。而计算流体力学软件FLUENT可以提供座舱内非常详细的流体计算结果;但却无法对环控系统各个部件进行精确建模。采用AMESim-FLUENT耦合计算模型,针对飞机引气污染建立联合模型,研究了污染物在环控系统与座舱内的扩散。研究结果表明,AMESim-FLUENT耦合计算模型可以成功模拟引气污染在环控系统以及飞机座舱内的扩散;且耦合计算结果比单一系统仿真模型计算结果更为精确。这种耦合计算方法对于飞机环控系统整体研究具有重要意义。     

大型飞机在较低等级机场滑行转弯性能研究

针对大型飞机在较低等级机场滑行道转弯运行受限的问题,基于飞机转弯性能,提出了一种转弯滑行道内侧边线半径和特定机型转弯半径关系的模型.该模型可以根据特定机型的转弯性能,在较低等级机场转弯滑行道内侧边线半径为确定值的情况下,计算出该机型转弯半径的取值范围.如果大型飞机转弯半径在该取值范围内,就可以在该机场滑行转弯.用A380飞机在某4E机场模拟转弯过程,验证了大型飞机在较低等级机场滑行转弯的可行性.     

基于多智能体系统的飞机滑行路径规划

为解决先进场面活动引导与控制系统中的飞机滑行初始路径规划问题,提出一种基于多智能体系统(multi-agent system, MAS)仿真的方法实现飞机在场面上任意起始点到目的地的最短路径规划.首先,针对传统的有向图模型对机场场面运行刻画不足的问题,提出滑行资源图模型对机场控制区进行建模,既能对机场控制区进行高效建模又使模型不过于复杂.其次,设计最短路径规划多智能体系统,通过飞机Agent在资源节点Agent的繁殖能力与对资源的独占属性限制,实现对资源节点遍历并同时又保证每个节点最多被访问一次;最后,利用Anylogic实现机场场面初始路径规划多智能体仿真系统开发.仿真结果表明,设计的多智能体系统不但能快速计算出最短路径,且路径规划过程直观可视,算法复杂度与Dijkstra算法相同,满足初始路径规划要求.     

基于多智能体的人员疏散过程的模拟研究

针对紧急情况下的人员疏散模拟和计算问题,提出了基于多Agent技术的紧急情况下的人员疏散仿真模型.该模型借鉴元胞自动机的模型实现空间建模,同时综合考虑了不同情况下人员建模的相关因素.最后通过计算机仿真,验证了模型的有效性.     

地震波影响下的滑行道桥仿真建模

针对滑行道桥在地震波作用下的动力响应问题,开展有限元仿真建模研究.通过理论计算确定模型工程参数,使用内嵌连接器等价简化不同部位之间的连接方式,以建立地震波影响下的机-桥耦合模型.通过移动荷载仿真结果与实测数据校对,验证了模型准确性.输入地震波,对比滑行道桥仿真计算应力应变和结点位移的变化趋势与理论分析结果,二者变化趋于一致,表明建模参数设定准确有效、模型简化得当,且适用于地震波影响下的滑行道桥安全通行能力研究,为进一步研究滑行道桥在地震波影响下的力学性能分析提供依据.     

巷道与钻孔交叉三维数值建模方法

针对FLAC~(3D)建模难度高,效率低的问题,提出一种具有复用性、参数化特点的网格变形建模法,且依照该方法编写了基于FISH语言建模程序。该程序首先用块状单元生成模型网格,接着根据巷道钻孔交叉的几何关系计算各节点坐标,通过程序依次调整模型各部分网格形状,从而准确地建立巷道钻孔交叉计算模型。通过本煤层瓦斯抽采钻孔的计算实例,研究含有巷道影响下的钻孔应力。计算结果能够较为准确地反应钻孔的应力状态,验证了所述方法的可行性与准确性。该方法原理简单,能够快速地建立不同参数的大量模型,有助于理解FLAC~(3D)巷道钻孔交叉几何建模原理,为深入研究复杂建模机制提供参考,降低研究巷道钻孔交叉问题的难度,提高抽采钻孔问题研究效率。     

基于径向基函数的结冰收集率计算的两级插值方法

为提高飞机结冰数值模拟中粒子轨迹计算的效率,基于拉格朗日方法,提出了两级插值方法。第一级插值为收集率插值,根据水滴轨迹在壁面撞击位置的收集率,采用径向基函数插值计算所有网格的收集率;第二级插值为轨迹插值,把水滴从远场运动撞击到壁面过程分为两个部分,在距机翼较远位置计算少量水滴轨迹,在壁面附近位置加密计算大量水滴轨迹。采用收集率插值时,由于结冰累积,线性插值或者高阶样条插值方法在遮蔽区内插值不准确,引入径向基函数插值来解决该问题。给出的算例表明,两级插值方法能够极大的提高拉格朗日法计算收集率的效率,径向基函数插值能够避免遮蔽区内插值不准确的问题。     

滑行道安全间距不满足要求时飞机滑行风险评价

针对机场飞行区滑行道宽度及滑行道与固定物体、平行滑行道间距不满足标准要求,飞机滑行过程中存在风险的问题,分析了飞机滑行的轨迹偏差,基于极值理论和广义Pareto分布的主要原理,分析滑行道偏离的高尾数据,选取合适的阈值,建立了偏离超阈值碰撞风险模型;在此基础上,对基础数据样本选取、阈值确定以及模型参数确定进行分析,最终给出了滑行道偏差的概率分布。     

支持系统级仿真与优化的流场模型降阶技术

为降低仿真对计算机软硬件系统的要求并提高计算速度,设计了基于降阶模型的系统级仿真与优化流程,并将本征正交分解(POD)方法应用到流固耦合仿真的流场降阶建模过程中,提高了仿真数据的重用度。在理论研究的基础上,对一个在空气中振动的微梁进行分析,并构建其降阶模型。结果表明:基于POD的降阶建模方法在保证计算精度的前提下,能有效减少流场自由度,加快流固耦合仿真的速度。该方法可用于加速产品系统级仿真和优化过程。     

基于SDCQGA优化BP神经网络的岩石可钻性建模

针对智能钻井优化控制过程中岩石可钻性提取存在的建模难、非实时性、精度差等问题,提出基于自适应双链量子遗传算法优化BP神经网络结构的岩石可钻性提取建模方法.依据目标函数在搜索点处的变化率,建立了快速自适应双链量子遗传算法;采用新算法优化BP神经网络结构,以克服BP神经网络受初始权值/阀值影响和泛化能力差的问题.通过对邻近钻井区域的大量测量数据和实验数据的统计分析和预处理,建立岩石可钻性提取模型,有效地解决了复杂地形岩石可钻性提取难的问题.对不同岩性的可钻性参数提取实验结果证明,该建模方法不仅提高了参数提取的精度和模型的泛化能力,而且在相邻实际参数提取时,具有很好的实时性和适应性.     

基于冲突点避让机制选择的航空器滑行路径优化

针对航空器地面滑行的问题,提出了冲突点选择避让机制来优化航空器滑行路径。通过构建地面滑行路径的节点-路段模型,以航空器全部滑行到预定节点所用时间最短为目标,建立了路径滑行优化模型。通过建立可行路径集,利用启发式搜索算法,从静态路径规划、动态路径规划两阶段对滑行路线进行优化,得到航空器滑行优化路径。以某机场某一时段内航班到离港时间数据为例,对算法进行了验证,结果显示:经算法优化后,可减少时间段内各航班的最短滑行路径的冲突,缩短滑行时间,滑行道使用较分散,可降低航空器滑行中运行风险。     

基于分解算法的动态大规模合乘匹配-路径规划

动态合乘是出行路线相似的出行者共用一辆车的交通方式,能够有效利用现有资源,最大化社会效益。当前合乘研究存在司机-乘客匹配质量不高,算法实时性差等局限。提出了考虑订单匹配数量、司机旅行时间、乘客等待时间与乘客延误时间的司机-乘客合乘匹配模型。针对模型特点,设计了基于分解方法的司机-乘客合乘匹配与路径规划算法。通过选择贪心随机自适应搜索算法、粒子群算法与本文的算法对比,成都市网约车数据验证,结果表明:分解算法下司机与乘客不方便成本低于贪心与粒子群算法;分解算法订单匹配率在90%以上,高于贪心与粒子群算法的80%～90%匹配率。通过对比证明,所提出的模型与算法,能够在保证高匹配率的前提下,降低出行不方便成本,提高算法实时性,在实际工程中有较好的应用效果。     

基因调控网络的父节点筛选贝叶斯建模方法

在构建基因调控网络的方法中,贝叶斯网络模型可以直观地表达基因间的调控关系,但在结构学习时的复杂度极高,使得网络建模效率较低且规模有限.因此,本文提出一种基于父节点筛选的贝叶斯网络(parent node screening based Bayesian network, PS-BN)建模方法.PS-BN方法将关联模型与贝叶斯网络模型相结合,在充分利用贝叶斯网络模型结构学习搜索策略的前提下,先基于父节点筛选方法去除部分冗余信息,以达到缩减搜索空间的目的.实验结果表明,与传统的贝叶斯网络模型方法相比,PS-BN方法极大提升了基因调控网络构建效率,同时准确率有所提高.     

基于嵌入式系统的中药提取软测量方法研究

针对中药提取过程中软测量建模的计算机在线实现问题,将遗传算法（GA）和支持向量机（SVM）相结合,对葛根素在线提取过程进行软测量建模,并将该软测量模型固化到基于树莓派的嵌入式系统,构建了葛根素提取率的在线检测系统。该系统实现了下位机的在线实时温度数据采集、提取率计算、数据发送和结果三维显示,能完成上位机软件的软测量模型更新、数据存储、历史数据显示、数据包解析和三维坐标系显示提取效果等功能。与紫外分光光度计的离线检测方法相比较,本文方法得到平均相对误差为4.33%,具有实时性好、测量精度高、操作简便等优点。     

气井多参数联合预警模型研究与应用

SF气田于2016年启动生产信息化现场建设,完成站场及气井信息化采集部署,实现数据实时上传和站场可视化。但在数据应用方面,依托固定阈值报警模式的有效报警率低,无法实现自动提示异常工况,需要人工辅助判断,判断耗时长,准确率低。为实现异常数据智能分析、报警自动分级推送,提升信息化条件下的工作效率和生产效益,2018年开始启动智能提升计划,通过自定义统计方式计算气井主要生产参数,形成相应算法,根据计算结果判断是否出现异常情况;通过组合多参数预警信息,形成多参数联合预警模型,并匹配工况经验库,按预设值推送异常情况和处置意见,实现联合预警。这种信息化气田新型管理手段,保证了气井、井站异常诊断和异常生产处置的及时性,全面提升"异常管理"效率。     

GA优化灰色神经网络的煤矿瓦斯浓度预测

针对神经网络在煤矿瓦斯浓度预测中存在缺少大量实时数据和难以精确建模的问题,建立一种遗传算法优化灰色神经网络模型。采用灰色预测少数据模型理论和神经网络的自学习能力构建改进的瓦斯浓度预测模型,并利用遗传算法对该模型的初始权值和阈值进行优化。结果表明,遗传算法优化灰色神经网络模型较传统模型提高了瓦斯浓度的预测精度和速度。该研究为预防瓦斯事故的发生提供了有益参考。     

逆向重建中B样条曲面过渡/微调精简方法

为提高逆向工程中点云数据精简与重构的精度和效率,改进B样条曲面拟合在曲率精简和曲面重构中的应用问题.对逆向工程中的3维扫描技术、3维设计、点云数据的精简及模型重构做了深入细致的应用研究.提出一种基于B样条曲面过渡/微调精简算法,将该研究应用于叶轮的逆向制造中,通过3维扫描获得曲面重构点云数据,将点云数据合理拼合封装与精简,进行曲面重建和3维再设计,同时分析产品的光顺性和精度,并利用快速成型机打印出产品模型样件.研究结果表明该方法既高效提高了曲面建模效率,又改善了逆向建模精度.      

一种基于模型概率修正的IMM目标跟踪算法

在IMM算法的基础上,提出了一种新的机动目标跟踪FIMM算法.该算法使用中值滤波对IMM算法模型更新概率进行平滑,再对其利用模糊推理系统进行实时修正,将修正后的概率作为最后输出的权值,让有用模型概率增大,减少了模型之间的竞争,提高跟踪精度.仿真实验表明,提出的FIMM算法显著提高了IMM算法的跟踪性能.     

一种分布式冗余的实时数据存储检索机制

为解决传统集中式实时数据库吞吐量、容错性、可扩展性不足的难题,提出一种基于分布式架构、具备多重副本管理功能的实时数据存储检索机制.该机制结合一致性哈希算法与基于多版本控制的数据组织方案,从实时数据的存储、管理、查询三方面进行设计和优化,在保证数据存取实时性的基础上实现了备份同步、一致性修复等核心功能,从而有效提高了实时数据库的海量数据存储与处理能力,为实时数据库向分布式存储、多重冗余备份、系统规模动态调整等方向的转变奠定了基础.通过在原型系统中测试验证,结果表明该机制能够达到设计预期目标和性能要求.