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。     

COVID-19病毒防控多智能体仿真模型

新型冠状病毒(COVID-19)的防控是当前维护世界公共卫生安全的重点工作,据此提出运用多智能体建模仿真技术构建COVID-19病毒防控模型,以模拟在不同防控措施下的疫情动态发展趋势。以太原市为例,依据已发现的COVID-19病毒传播规律,制定各类居民智能体之间的交互传染与状态转换规则,实现了COVID-19病毒传播的防控决策仿真模型,在政府和医院的不同政策措施下进行了多情景仿真实验。实验结果表明多智能体建模方法可有效分析新型冠状病毒传播趋势,为城市疫情防控提供决策支持。     

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。     

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。     

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DA-RKELM算法的光伏发电功率预测方法

针对光伏发电功率具有的波动性和随机性等特点造成的电网安全问题,提出了一种基于蜻蜓算法优化的正则核极限学习机光伏发电功率预测方法。通过相关性分析确定影响光伏发电功率的关键影响因子,构建光伏发电功率预测模型;利用蜻蜓算法获取网络最优的权重和阈值,在标准极限学习基础上引入正则化函数和核函数以避免传统梯度下降法造成的过拟合问题,增强模型空间映射能力;仿真实验表明,与DA-ELM、PSO-ELM以及标准-DA-ELM模型相比,DA-RKELM预测模型能达到更高的预测精度,更贴近光伏发电的实际运行功率。     

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。     

基于博弈模型与NetLogo仿真的网络攻防态势研究

针对现有建模方法缺乏对攻防博弈行为与态势演化趋势的分析问题,从对抗角度出发分析网络攻防博弈特征;基于非合作不完全信息静态博弈理论建立网络攻防博弈模型,给出收益量化、博弈均衡计算和策略对抗结果判定方法;构建网络攻防博弈多Agent仿真模型;采用NetLogo开展局中人不同策略组合、不同初始数量等场景下的仿真实验,得出网络攻防态势随时间演化情况,通过对比分析仿真结果,给出扭转网络攻防态势的建议。     

基于加权证据理论的故障模式分析方法研究

针对采用传统风险优先数方法进行故障模式分析中存在不同故障模式的风险优先数值相等、风险参数的微小变化引起故障模式危害度等级波动较大的问题,从处理不确定性问题的方法论角度,提出了一种基于加权证据理论的故障模式分析方法。该方法将专家在风险参数评估过程中的认知不确定性分为基本可信度和专家属性权重分别进行量化,进而对认知不确定性进行传递和处理,实现了故障模式危害度等级的有序排列。实例分析及与现有研究结果的比较,验证了提出方法的实用性和有效性。     

蛙人推进装置建模及其推进器位置优化

针对蛙人体力消耗快、灵活性差等问题,提出一种配备浮力调节装置的可穿戴式蛙人推进装置,并对其推进器位置进行优化。以人体结构作为刚体建立六自由度运动方程,进而对该装置的水动力性能进行分析;通过FLUENT仿真得到方程中的水动力参数;将推进器合理位置作为约束条件,以直线潜行和回转运动所受的合外力最小为优化目标建立优化模型,解得随速度变化的最优位置点集。优化结果表明：优化后的推进器位置能够有效减小潜水的垂向速度并保持稳定的潜水状态。     

矿尘迁移致生态系统损害级联传播评价研究

为了解决矿尘迁移致矿区生态系统损害级联传播评价问题,采用矿尘迁移路径构建迁移网络,明确潜在的危害来源路径,给出了生态系统损害级联传播Petri网仿真模型(PN-EDCP)的定义,阐述了将迁移路径网络抽象为Petri网模型的一般方法。通过向Petri网模型中引入库所对象属性与方法的概念,使得模型真实含义清晰,具备对生态系统对象间逻辑关系及损害级联传播路径的描述和分析能力,能够将矿尘迁移现象损害生态系统的过程直观展现出来。在实例研究中,使用PN-EDCP模型完成了仿真分析,并对损害度变化趋势及与之相关的级联路径进行了深入讨论。     

中国人口流动网络时空演化及其对新冠疫情传播的影响

基于2020年1月1日至2月29日的手机信令数据构建全国尺度人口流动网络，研究了疫情-春节叠加影响下人群流动行为的时空演化规律，并实证检验了流动网络结构特征在疫情传播中的作用。研究结果表明：大流行对人口流动模式的破坏存在年龄和距离异质性，削弱了高层级城市在人口流动网络中的重要性，并重塑了城市间人口流动强度分布规律。各时间段流动网络度分布均呈现“低度饱和，高度截断”的幂律特征，不同年龄群体迁移模式的城市分异性揭示了不同层级城市居民工作压力存在分化，且分化趋势在年轻人群中更为显著。研究还发现，流动网络拓扑结构与当地疫情传播之间存在因果关联性，采用时间断点回归模型实证检验了流动网络度中心性、接近中心性和特征向量中心性3项结构特征在封控政策对当地疫情传播的影响中起到部分中介作用。本研究对深入理解人口流动网络结构特征在重大公共卫生事件传播中的影响具有重要的理论和实践意义。     

几类传染病模型中基本再生数的计算

通过参考大量文献,系统整理了几类经典的传染病模型,并对传染病模型基本再生数的几种导出方法做了一个综述。文中综合了传染病动力学模型的分析方法和复杂网络理论,分别从基本再生数的定义,初始时刻染病者的单调性,正平衡点的存在性,无病平衡点的局部稳定性,即通过计算基本再生矩阵或者雅克比矩阵的特征值,数值模拟,这几个角度给出了基本再生数的导出方法,并举例说明了几类主要的传染病模型,特别是网络传播模型中基本再生数的计算方法,给出了基本再生数的特点,并对基本再生数时变的情况进行了具体分析。     

Low-Dimensional SIR Epidemic Models with Demographics on Heterogeneous Networks

To investigate the impacts of demographics on the spread of infectious diseases, a susceptible-infectious-recovered (SIR) pairwise model on heterogeneous networks is established. This model is reduced by using the probability generating function and moment closure approximations. The basic reproduction number of the low-dimensional model is derived to rely on the recruitment and death rate, the first and second moments of newcomers’ degree distribution. Sensitivity analysis for the basic reproduction number is performed, which indicates that a larger variance of newcomers’ degrees can lead to an epidemic outbreak with a smaller transmission rate, and contribute to a slight decrease of the final density of infectious nodes with a larger transmission rate. Besides, stochastic simulations indicate that the low-dimensional model based on the log-normal moment closure assumption can well capture important properties of an epidemic. And the authors discover that a larger recruitment rate can inhibit the spread of disease.     

基于数据场的复杂网络节点影响力建模与仿真

复杂网络节点影响力的研究是数据挖掘的重要组成部分。挖掘出复杂网络中有影响力的节点不仅具有重要的学术意义,且有助于抑制流行病的爆发、控制谣言的传播和推广电子商务产品等。通过选取每个节点的混合度分解值(Mixed Degree Decomposition,MDD)作为质量,将复杂网络抽象为数据场,结合数据场模型来识别有影响力的节点,并与一些著名的节点中心性方法进行对比。使用经典的传染病模型(Susceptible-Infected-Recovered,SIR)通过对比感染节点的数量来评估仿真性能。对实际网络的仿真实验结果表明,数据场模型能够有效的识别网络中有影响力的节点。     

航空发动机虚拟采办的构建和发展设想

随着飞行器对航空发动机的能力需求和发动机自身技术难度的提高,其研制的风险、周期、成本不断上升,对采办模式也提出了更高的要求。提出将发动机采办过程数字化的思路,从联合需求分析入手,运用多维缩放技术,以虚拟样机各维度的仿真模型为基础,开展一体化仿真,实现对技术方案的评估;以工作分解结构为纽带,建立技术方案、进度和费用等的映射关系,构建发动机虚拟采办的基本框架,实现物理域模型与业务域模型的有效集成,可快速预测进度和费用,提升采办评估的科学性。     

面向空气质量数据分析的广义零膨胀二项模型研究

针对化工园区气体超标排放的质量监控和超排计数问题,构建了广义零膨胀二项分布模型。在统计气体超标排放次数时,发现超标次数具有典型的零膨胀特征。传统的零膨胀泊松模型和负二项回归模型等会低估零膨胀概率,将传统的二项回归模型推广到更为一般的形式,构建了广义零膨胀二项分布模型。该模型满足了期望小于方差的特性,较好解决了超标排放中出现的既有过离散又有零膨胀的问题。实验表明,广义零膨胀二项分布模型具有较好的拟合效果,适应性和鲁棒性均较强。     

基于特征选择验证的故障注入仿真可信度评估

针对故障注入仿真的数据复杂、细节特征多,导致单一指标可信度评估和专家目测评估方法难以得到准确的评估结果和评估专家按照AHP方法给出的是区间互补判断矩阵,导致可信度指标的权重难以确定的问题。提出了一种基于特征选择验证FSV(Feature Selection Validation)的多指标综合可信度评估模型,通过FSV方法计算可信度指标的定量或定性的可信度值;定义了区间数的模糊度和相离度,构建了多目标优化模型计算可信度指标的权重。实例证明了方法的可行性和有效性。