先进制造系统的决策模式及其决策支持系统

基于自然界演化过程中为适应环境的变化,自然物普遍存在的精细的层次结构和自组织（Ｓｅｌｆ－ｏｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎ）等现象,将研究这些自然现象基理的分形理论（ＦｒａｃｔａｌＴｈｅｏｒｙ）、协同学（Ｓｙｎｅｒｇｅｔｉｃｓ）等理论交叉融合到先进制造系统中来;研究处于混沌与湍流（Ｔｕｒｂｕｌｅｎｔ）环境下具有重构自身的先进制造系统的决策模式及其决策支持系统（ＡＭＳＤＳＳ）,提出基于分形层次结构的ＡＭＳＤＳＳ的体系结构与自组织的决策模式。     

政府影响下某先进制造模式的竞争与扩散模型

为了揭示先进制造模式的扩散规律,为企业决策及政府调控提供依据,研究了一类先进制造模式的竞争与扩散行为.讨论了先进制造模式扩散的特点和扩散机制,建立了先进制造模式扩散的非线性模型;并对扩散模型的稳定性进行分析,给出定性分析的结果;最后以计算机集成制造(CIM)的扩散为例,应用Matlab 6.5对模型进行了仿真,结果与定性分析相符合,验证了模型的正确性.     

生物品种选优的系统指数模型法

在生物育种过程中,关键问题在于选出优良的生物品种。本文运用系统工程的理论和方法,以果树品种为例,提出一套生物品种选优的系统指数模型法。     

半导体制造系统的优化调度模型

在流体网络模型的基础上建立了以减小平均在制品水平目标的半导体制造系统的调度模型,这些模型通常很难求解,但它们是可分解的,即可以把整个调度周期上的调度问题分解为一系列子区间上的调度子问题,在半导体生产环境下,子问题可以进一步简化,把上述结果当作调度规则直接应用于基于仿真的调度方法、可以克服流体网络模型的近似性,同时,由于充分利用了系统全局的状态信息,提高了仿真调度的优化能力。     

动态制造联盟中的系统效应模型研究

以动态制造联盟的最小完备单元图为出发点，区分单元之间的线性作用和非线性作用。在线性作用下，建立常系数微分方程组形式的系统效应模型。在非线性作用下，运用并扩充了生物数学中的二维Volterra模型而得到系统效应模型。对两种模型求解过程和求解结果进行应用，可以作为进行单元指标集特性确定选择和分析单元盈利趋势的工具。     

制造信息系统自组织过程与系统模型研究

为了研究制造信息系统自组织过程中的宏观相对稳定性与微观单元之间互作用的关系,提出了制造企业复杂信息系统自组织过程结构模型,建立了单元的自动机模型和单元的状态转换函数,以及单元之间交互的接口模型、单元之间的映射耦合函数以及单元属性的本体描述,建立了伺服约束函数模型,研究宏观序参量对单元自作用和互作用的伺服作用,并进行了系统仿真.该模型体系可以准确表述自组织过程、揭示自组织规律,分析制造信息系统静态功能结构和动态运行特性.     

Lotka-Volterra系统下的社会型危机信息扩散模型

危机信息在扩散过程中的失真会导致社会型危机的损失呈几何级数扩大,研究危机信息的扩散规律有助于社会型危机的应对.将危机信息分成真实信息和虚假信息两大类.从生态学角度来看,可以把社会型危机信息扩散过程看成是真实信息和虚假信息争取灾民信任的动态竞争过程.在Lotka-Volterra模型的基础上建立了社会型危机信息扩散模型,并进行仿真研究和实证分析.结果表明,危机信息扩散过程中的平衡状态只与替代系数相关,达到平衡的时间与扩散率间的差值正相关,而拐点由替代系数、扩散率和初始状态决定.最后提出了通过建立危机信息共享制度、危机信息发布制度和多元参与机制以有效应对危机.     

半导体制造两集束型装备调度模型和算法研究

针对单臂机器人的两集束型装备调度问题,利用分解方法将两集束型装备分解为两个单集束型装备.证明了分解后单集束型装备的缓冲模块加工时间必定在一个允许的时间范围内,并建立单集束型装备调度问题的线性规划(Linear Programming,LP)模型,提出了基于LP模型和机器人元碰撞约束条件的搜索算法.以半导体制造化学机械抛光设备为例,验证了模型和算法的有效性.     

制造系统的生命周期价值评价模型

从生命周期理论出发,提出了产品价值生命周期的概念。运用社会技术系统方法,对作为价值创造基础的制造系统的生命周期进行了分析,总结出制造系统生命周期演化的特征。进而运用经济评价理论,构建了产品价值生命周期的理论模型,提出了制造系统生命周期价值评价的一种新方法。与传统评价方法相比,该方法具有更好的可操作性。     

基于多模型匹配检测机制的虚拟生物模型构建

通过对现有虚拟生物模型的基本原理及应用情况的分析,指出现有模型生成的初始条件由人为设定可能带来的非合理化问题以及根据条件生成的模型与自然生物不符的问题。并针对系统模型复杂度、系统模型内的各要素之间存在着很强的交互性和协作性等特点,提出了利用多模型匹配检测方法构建虚拟生物模型机制的方法用于弥补以上的不足。并通过在生物课教学中的实验应用验证了这种构造模型机制的可行性和有效性。     

系统生物学:系统科学与生物体系统

对近年涌现出来的生物体系统研究新思路———系统生物学进行了概述,简要叙述了系统生物学出现的背景、研究内容和研究方法,以及与生物体系统其他研究方法之间的联系与区别,并提出了对系统生物学进一步研究的意见.     

Systems thinking and computer-Integrated Manufacturing

Computer-Integrated Manufacturing (CIM) is a company-wide organizational issue extending far beyond individual hardware-software installations. For successful system design and implementation, CIM needs a generic model which reflects the complex human-technology interaction. This paper describes such a model based on Cybernetics and compares it to situations in manufacturing industry. It is shown that this approach has considerable potential in providing a basis for the realization of effective manufacturing facilities.     

人—机系统的技术进展

本文从人—机协作的观点探讨进入９０年代以来智能技术在远距操作器、远控机器人、远距呈现、虚拟现实等方面的研究与应用进展。     

一种新的制造系统仿真调度规则

针对制造系统的调度问题,提出了一种新的决策规则。它根据系统的当前状态和各任务的进展情况,综合利用最早交货期优先规则（ＥＤＤ） 的减小最大延迟时间的特点和最小松弛优先规则（ＬＳＫ）的减小最大提前完成时间的特点,在不增加平均推迟的情况下使最大延迟时间和最大提前完成时间之间的区间收缩,向平均值附近逼近,适用于以保证交货期为目标的调度问题。通过仿真证明了该方法的有效性     

系统生物学:面向系统的生物学研究

论文介绍了什么是系统生物学、系统生物学的简史、系统生物学的结构、内容、研究方法以及药物开发应用的前景.生物学研究正从分子生物学走向系统生物学,由精细的分解研究转向系统的整体研究.系统生物学研究整合各种生物信息的实验数据、建立数学模型,并通过实验验证、完善模型,最终预测生物的系统的行为.     

一类生物演化模型的统计特性

在给出的生态系列演化模型中 ,首先 ,每次只让适应度最小的物种发生变异 ,直到其适应度比原来高为止 ,对此我们给出了每一次变异所需时间的数学期望 ,并证明了最小适应度序列是几乎必然收敛的 ;然后 ,逐渐增加相互作用的强度 ,通过数值模拟表明 ,相互作用是生态系统多样性的根源.     

Statistical Identification of Important Nodes in Biological Systems

Biological systems can be modeled and described by biological networks. Biological networks are typical complex networks with widely real-world applications. Many problems arising in biological systems can be boiled down to the identification of important nodes. For example, biomedical researchers frequently need to identify important genes that potentially leaded to disease phenotypes in animal and explore crucial genes that were responsible for stress responsiveness in plants. To facilitate the identification of important nodes in biological systems, one needs to know network structures or behavioral data of nodes(such as gene expression data). If network topology was known, various centrality measures can be developed to solve the problem; while if only behavioral data of nodes were given, some sophisticated statistical methods can be employed. This paper reviewed some of the recent works on statistical identification of important nodes in biological systems from three aspects, that is,1) in general complex networks based on complex networks theory and epidemic dynamic models; 2)in biological networks based on network motifs; and 3) in plants based on RNA-seq data. The identification of important nodes in a complex system can be seen as a mapping from the system to the ranking score vector of nodes, such mapping is not necessarily with explicit form. The three aspects reflected three typical approaches on ranking nodes in biological systems and can be integrated into one general framework. This paper also proposed some challenges and future works on the related topics. The associated investigations have potential real-world applications in the control of biological systems, network medicine and new variety cultivation of crops.     

柔性制造系统任务成功性模型

本文针对ＦＭＳ在完成任务过程中，系统或系统的某些单元发生了不超过规定时间内修复且不影响任务完成的故障情况，给出任务成功性的定义，典型情况的任务成功度模型和ＦＭＳ多任务成功性模型。本文作者所提的ＦＭＳ任务成功性模型已应用于北京和长春ＦＭＳ试验中心，为合理评估两个中心的广义可靠性提供了理论依据。     

关于容量可变制造系统的最优生产策略

一般来说,自动化制造系统都能在一定的范围内上、下调整其输出水平,这种能力被称为制造系统的容量可变性［１］。然而经典的生产库存模型并不考虑容量可变性,而是假定机器在单位时间内的生产量是恒定的常数。本文通过将单位时间的生产量作为决策变量、单位产品的生产费用看成是单位时间生产量的函数,建立了允许短缺的容量可变制造系统的最优生产批量模型,针对一类特别的单位费用函数出示了寻求最优生产策略的一个简单算法。并给出了应用实例。