面向e-引航的近海边缘计算网络优化与仿真

为提高船舶引航过程安全性,提出了一种基于智能航标(Intelligent Navigation Aid,INA)的近海边缘计算网络(INA-based Offshore Edge Computing Network,IOECN)架构,以提供助航信息保障。重点研究网络中网元节点的布局优化问题(Layout Optimization Problem, LOP)。通过数学建模,将LOP转化为整数线性规划(Integer Linear Programming,ILP)问题。在满足网络覆盖率及连通性条件下,以网络成本最低为求解目标,并使用Gurobi进行求解、运用Matlab进行仿真展示,最终得到不同规模下的网络优化方案,验证了模型的正确性及可扩展性。     

基于树型空间的三维树木模型匹配

为解决三维树木模型的检索具有正确率低、检索效率低、描述不匹配等问题,提出一种基于树型空间的三维树木模型匹配方法。该方法通过构建三维树木模型数据集的树型空间,辅以主轴匹配,轮廓匹配,枝干匹配等方式,经过树型空间中欧氏距离和测地线度量差异值,逐步匹配到相应的三维树木模型,该方法分别在通用模型数据集和自我设计的模型数据集进行了匹配性实现,结果表明可以较大幅度提升树木模型匹配的准确率,利于三维树木模型的大规模检索和重用。     

航海模拟器中海洋环境时空动态变化的仿真

海洋结构物始终受到环境干扰,对海洋环境的仿真会显著影响航海模拟器的真实感。基于数值波浪模型生成海洋环境场,并利用SQLite开发实海域数据库。通过数据库中获取实际的风,海流和海浪信息来与真实海洋保持一致。对环境扰动进行建模,并且将时空变化特征和耦合效应都融入仿真。通过提出的仿真方法再现了真实的航行情况,并利用船载传感器的测量数据进行验证。仿真结果与实测数据吻合良好,说明本方法可以进一步提高海洋模拟器的物理真实感。     

一种基于环境预报数据的阵风建模方法

针对现有飞行器仿真试验自然环境模型,研究环境预报数据转换和处理方法;基于随机波浪理论,建立二元阵风紊流数学模型,并研究该模型的仿真建模方法;基于Davenport谱建立基于环境预报数据的阵风紊流模型,并引入到飞行器六自由度数学仿真试验中,得到阵风紊流对于飞行器飞行状态的影响情况。试验结果表明,阵风紊流对于飞行器攻角影响较大,对于飞行高度影响较小,利用阵风紊流模型开展飞行器航迹仿真试验切实可行。     

仪表着陆系统下滑宽度仿真系统研究

在分析仪表着陆系统ILS(Instrument Landing System)下滑调制深度差DDM(Different in the Depth of Modulation)指标形成原理的基础上,找到了影响DDM的因素为纯边带SBO(Sideband Only)信号的幅值,采用控制变量法得出了在DDM线性变化范围内SBO信号的幅值与下滑宽度、半宽度的关系模型,并通过实测数据对模型进行了验证。基于数学模型并结合NM7000设备,搭建了仿真系统,可动态模拟下滑宽度的调整过程。测试结果表明,仿真系统精度相对误差小于1%。系统应用对指导校飞及设备维护具有重要意义。     

基于混合建模仿真的大型风电场降损控制

由于大型风电场变压设备多、集电线路长,在实际运行中集电系统损耗突出,对此提出一种利用风电机组作为分布式无功源,以优化风电场内潮流、降低集电系统总体损耗的无功/电压控制策略。同时,为提升风电场建模以及多场景降损优化仿真的效率,设计了一种基于对象模型组态与控制算法编程相结合的混合建模仿真方案,风电场模型采用模块组态建模,并由控制算法形成的引擎文件自主调用实施仿真优化。通过对某125 MW大型风电场进行降损控制的算例研究,验证了所提控制方案的有效性和混合仿真建模方法的高效性。     

基于人工社会的疫情传播风险预测和防控措施评估

新型冠状病毒疫情在全国一盘棋的严格防控措施下已经得到了控制,但是如何对其进行常态化的治理值得深入研究。分别基于SEIR模型和人工社会情景建立了新型冠状病毒疫情传播模型和人员接触网络模型;在天河超级计算机上运用多Agent计算实验方法进行大样本计算实验,模拟人工城市中社区、学校和工作场所等典型区域疫情传播,预测和评估复工复学后疫情传播风险。实验结果表明疫情防控要做好打持久战的准备,将应急措施作用到疫情发生相变之前。     

基于极大连通子图边界的复杂网络恢复研究

网络恢复是应对不可避免的故障或失效的重要途径,合理的恢复策略有助于降低资源损耗且提高网络鲁棒性能。为研究复杂网络恢复动力学行为及其与网络鲁棒性之间关系,构建了基于极大连通子图边界的复杂网络恢复模型(Recovery Model of Boundary Nodes,RMBN),设计了网络平均恢复(Average Recovery of Boundary Nodes,ARBN)和择优恢复(Priority Recovery of Boundary Nodes,PRBN)策略。不同恢复策略在3种网络模型上的仿真结果表明,随着恢复比例的增大,网络鲁棒性逐渐增强且恢复作用时间更早、恢复能力更强,为复杂网络拓扑结构设计与鲁棒性优化提供借鉴。     

沿岸建筑物对VTS雷达的遮蔽建模与仿真

为研究沿岸建筑物对VTS (vessel traffic service)雷达的遮蔽影响程度,提出雷达遮蔽盲区的数学表达模型,基于表达模型和几何关系计算得出遮蔽盲区的范围和高度;提出一种三维建模和仿真方法来研究雷达遮蔽区域。以太子湾邮轮母港建筑对蛇口雷达的影响为例,将遮蔽盲区的计算结果、仿真结果和实船试验进行对比,验证了仿真方法的正确性和工程实用性。本文的研究可用于评估建筑物对现有VTS雷达站的影响,还可为海事部门的补充监管措施以及拟建VTS雷达站选址提供重要参考。     

降雨情景下城市道路交通信号控制优化模型与方法

降雨天气导致城市道路交通运行效率明显下降,现有道路交通信号控制一般尚未建立针对性的信号优化方案。考虑降雨天气降水量、道路积水等因素影响下的交通运行情景,设计了面向交通控制的城市道路交通信息物理系统体系,搭建了基于信息物理系统的城市道路交通控制框架,并建立了交通信号控制优化模型,进一步利用BP神经网络方法设计了模型求解方法。通过搭建实例路口交通仿真模型,对比3种方案下延误时间等多个指标,分析结果表明本文方法在改善降雨情景下交叉口交通运行效率等方面的有效性。     

基于二层分解技术和改进极限学习机模型的PM_(2.5)浓度预测研究

准确的PM_(2.5)浓度预测对于保护公众健康和提高空气质量有重要意义,然而,由于PM_(2.5)浓度序列的随机性、非线性以及非平稳性等特征增加了对其准确预测的难度.本文提出了一种基于二层分解技术和改进极限学习机(ELM)模型的PM_(2.5)浓度预测方法,该方法融合了快速集成经验模态分解(FEEMD)和变分模态分解(VMD)两种分解技术以及经过差分演化(DE)算法优化的ELM模型.为了验证所提出预测方法的有效性,本文使用该方法对北京市和石家庄市的PM2.5浓度序列进行了预测研究.结果表明:1)相比于单层分解技术,本文提出的二层分解技术可以更加有效地降低PM2.5浓度序列的非线性及非平稳性特征;2)基于二层分解技术的DE-ELM预测模型可以显著提高PM_(2.5)浓度的预测精度.     

含时变时滞函数的GM(1,1|τ_i)模型及其应用

针对带有时滞效应的小样本数据序列的预测建模问题,现有模型通常假设时滞期为固定值,忽略了时滞值动态变化对模型效果的影响.为了克服这一局限性,本文考虑系统时滞的动态变化效应,将GM(1,1|τ,r)模型的静态时滞参数推广为时变时滞函数,设计出非整数时滞取值区间对应的时变时滞参数表达式.提出以灰关联理论为基础的时变时滞函数的参数优化方法,推导出GM(1,1|τ_i)模型参数估计值以及预测序列的时间响应式.该方法不仅提高了模型对所分析序列的拟合度,还可充分利用时滞参数函数的数学性质,进一步研究时滞因素对系统发展趋势的影响.最后,将GM(1,1|τ_i)模型应用于福建省全省沿海港口货物吞吐量预测,并将建模预测结果与经典的GM(1,1)模型和GM(1,1,τ)模型进行比较.结果表明当原始序列具有时滞效应时,GM(1,1|τ_i)模型具有更高的建模精度,能够反映出更为复杂的系统时滞变化情况,扩展了含时滞参数灰色预测模型的适用范围.     

中国省际差异化能源转型背景下的CO_2排放预测

为促进中国能源消费转型,减少CO_2排放,本文首先利用俱乐部收敛检验等方法对不同类型化石能源消费的省际差异演变及原因进行实证研究.其次,基于收敛聚类结果利用分层(组)预测方法对不同消费层级未来中短期内的CO_2排放进行预测.研究发现:由于经济发展对煤炭消费的依赖程度不同,各省煤炭消费分别向3个不同水平收敛;在能源强度及结构效应的驱动下,各省石油和天然气消费整体向上收敛.在未来,Clubs2省份将主导全国总的煤炭消费CO_2排放趋势,进而对化石能源总CO_2排放产生显著影响;同时,未来的原油消费将增加总CO_2排放量,而天然气消费具有减排优势;另外,各省CO_2排放量及增速仍将存在较大差异.以上发现对建立特定的区域能源消费及排放政策具有重要启示:Clubs2中的省份是控制煤炭消费,减少CO_2排放的重点区域;严控高收入、重工业省份的原油消费将会进一步降低总CO_2排放量.     

基于L_1自适应的过载驾驶仪设计与全弹道仿真

本文针对便携式自寻的反坦克导弹进行了基于L_1自适应控制理论的导弹过载自动驾驶仪设计与全弹道仿真验证.首先建立了面向L_1自适应控制的便携式自寻的反坦克导弹动力学数学模型,然后基于L_1自适应控制理论和增益调度思想,针对动力学参数时变特性设计了导弹过载自动驾驶仪,并进行了响应性能仿真验证,最后在导弹飞行速度时变情况下设计了一种改进的弹道成型制导律,并将L_1自适应过载自动驾驶仪和弹道成型制导律结合在一起,进行了便携式自寻的反坦克导弹全弹道仿真.研究表明,本文设计的过载自动驾驶仪能够在导弹动力学参数快速时变且存在不确定性的情况下很好地响应过载指令,所提出的弹道成型制导律能使导弹以大落角近距离攻击目标顶部,且满足系统框架角、攻角、过载等约束条件.     

MapReduce系统中的两阶段混合流水作业调度算法

以极小化最大完工时间为目标,研究MapReduce系统中的两阶段混合流水作业调度问题.每个工件都包含两个任务集,即map任务集和reduce任务集.所有map任务必须在第一阶段的m1台平行机上加工,而reduce任务则必须在第二阶段的m2台平行机上加工.一个工件的reduce任务只有在该工件的所有map任务完成后才能开始加工.所有reduce任务不允许中断.对map任务不可中断情形,给出了一个最坏情况界为2-1/max{m1,m2}的近似算法.对map任务可任意分割情形,分别给出了基于Johnson规则和LPT规则的近似算法H(2,J)和H(2,L),并证明了这两个算法的最坏情况界分别为2-1/m2和2.通过数值实验发现,一般情况下H(2,J)性能要优于H2,L,但在reduce任务的总加工时间大于map任务且m2较大时则相反.最后,当map任务和reduce任务的总加工时间成比例关系时,给出了算法H(2,J)的参数最坏情况界.     

基于零空间l1范数最小化的ISAR成像方法

在目标场景散射率分布满足稀疏性假设下,压缩感知(compressive sensing, CS)成像与传统距离-多普勒成像方法相比,可以使用很少的数据获得良好的图像,图像对比度高,没有旁瓣干扰。本文提出了一种基于零空间l₁范数最小化的逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar, ISAR) CS成像方法。从解欠定方程组的角度,将待重建目标图像分解为初猜值与残余值两部分。首先使用加权最小二乘(weighted lease square, WLS)法估计初猜值,作为目标初像；然后将待重建目标场景散射率的l₁范数作为额外的一个非线性测量值引入到图像重建中,在卡尔曼滤波框架下,利用非线性“伪测量”值,最小化待重建目标场景的l₁范数来估计零空间中残余值的解。实测ISAR数据处理验证了所提算法的有效性。与正交匹配追踪算法(matching pursuit algorithm, OMP)和primal-dual l₁范数最小化方法相比,所提方法获得的成像效果更好,成像时间比primal-dual l₁范数最小化方法更短。     

中国高耗能行业碳排放因素分解与达峰路径研究

促进高耗能行业碳减排是实现我国二氧化碳排放总量于2030年之前达峰的必经之路.通过将能源增强型技术进步和二氧化碳(CO_2)排放共同纳入传统的经济增长分析框架,构建了碳排放影响因素的理论分析模型,将我国六大高耗能行业碳排放增长率的变动分解为规模效应、能源结构效应、要素替代效应和能源技术进步效应四个部分;并以此为基础,采用情景分析方法对2030年之前高耗能行业碳排放达峰路径进行探索.结果显示:1)对所有行业而言,规模效应是促进碳排放持续增加的主要因素,且该作用在"十五"时期表现得最为突出;相反,能源技术进步效应和要素替代效应对行业碳排放的增加均形成了一定程度的抑制;能源结构效应对碳减排的影响较为微弱且在方向上存在着行业差异.2)对于化学原料及制品、非金属制品、黑色金属加工、有色金属加工四个行业而言,能源技术进步效应对碳排放的抑制作用最为显著,尽管该效应的作用强度在时序维度上总体呈现下降趋势;与之相比,石油加工、电力生产供应两行业的碳减排主要依赖要素替代效应.3)在高排放情景下,高耗能行业碳排放总量持续快速增长,难以在2030年之前达峰;而在中排放和低排放情景下,六大行业的碳排放将分别于2023年、2017年前后达峰.     

基于矩阵S1/2范数的红外目标跟踪

目前使用的很多红外目标跟踪系统在目标背景复杂、目标形体较小、目标受到遮挡等情况下会发生目标丢失现象,针对这一问题,在粒子滤波框架下,提出了一种基于矩阵S_1/2范数的红外目标跟踪算法。首先,围绕上一帧被跟踪目标的状态对当前帧目标粒子进行采样;然后,将采样的目标粒子进行筛选,并将筛选后的粒子整体输入到基于矩阵S_1/2范数和l_1,1范数联合表示的最小化问题模型,并求解其最优解;最后,根据候选目标粒子在目标字典和背景字典表示下系数的差异确定最优目标粒子,即为当前帧跟踪结果。实验结果表明,相比经典的类似目标跟踪算法,该算法能够对复杂背景、目标形体弱小、目标受到遮挡等多种情况下的红外目标进行有效跟踪,并具有更强的鲁棒性和更好的时效性。     

基于估计参数势函数法的欠定盲分离

针对k维子空间法尺度参数选择的盲目性,提出了基于估计参数的势函数方法。首先根据观测信号估计出基准值r₁,并根据基准值r₁选取势函数f 的尺度参数σ₁,由势函数f 估计出聚类平面后,根据聚类平面估计出基准值r₂,根据基准值r₂选取势函数g的尺度参数σ₂,并由势函数g估计出混合矩阵。该方法充分利用了观测信号的统计特性,实验结果表明,在无噪条件下,该方法比改进前的方法在矩阵估计方面误差减小了75%,较其他方法误差减小了1~2个数量级;在16 dB信噪比下,该方法比改进前在矩阵估计精度上提高8.7%,源信号个数估计准确率提高了1倍。     

双极器件LPNP辐照损伤效应的并行有限元数值模拟

在基于漂移扩散模型的半导体器件仿真模拟中,采用Zlamal有限元方法进行数值离散,结合提出的电离损伤耦合模型,对横向PNP(LPNP)双极晶体管(BJT,bipolarjunction transistors)的电离损伤效应进行模拟。基于三维并行自适应有限元软件平台PHG(Parallel Hierarchical Grid)实现了模型和算法,并通过数值计算的方式成功模拟出了LPNP受电离辐射影响后出现的基极电流增大及电流增益退化的现象。进行了网格规模达1亿单元、并行规模达1024进程的大规模数值实验,展示了算法良好的并行可扩展性。