基于Agent油田前磁信息数字化信息管理系统的研究

为了实现在石油工业地质研究中用先进的网络系统管理前磁信息数据,使用面向Agent的软件工程方法——Gaia方法详细分析了油田前磁信息数字化信息管理系统,建立了该系统的分析模型和设计模型,将Gaia和OAA的系统分析与设计方法应用在基于Multi Agent前磁信息处理系统中.本文应用Gaia的分析方法建立了系统的角色模型,在此基础上构建了基于Multi Agent前磁信息数据处理整体框架体系,该体系也可基于异构平台的数据环境.     

协同设计系统中一种新的访问控制模型

在分析和总结主体对象访问模型和CSCWD(计算机支持协同设计)访问控制需求的基础上,提出一种新的访问控制模型———基于任务角色的粗粒度混合访问控制模型,解决了在主体 对象访问模型中无法根据应用逻辑相关性实施对访问对象的动态保护。提出了一个一般性的任务角色概念,它不同于传统的角色和任务。模型中利用任务角色把用户、角色和任务关联起来,成为对系统进行控制的主要手段,体现了CSCWD的面向任务的本质特征。利用赋色Petri网技术,建立了混合型访问控制模型,并对各部分的运行机制进行了分析。结果表明,该模型能够有效地描述访问过程中的动态行为,利于系统的分析验证。     

基于回声模型及Gaia方法的复杂适应系统仿真建模及应用

在分析南水北调系统的复杂适应性特征及复杂适应系统仿真建模方法基础上,对面向AO的软件建模方法进行扩展,提出基于回声模型及Gaia方法的复杂适应系统仿真建模方法CASSM-Gaia,定义CASSM-Gaia的主要建模元素,描述了CASSM-Gaia方法的建模流程。应用CASSM-Gaia方法对南水北调东线系统的层次结构及交互关系进行分析,建立了南水北调东线水资源复杂适应系统宏观概念模型。仿真结果表明了该模型的合理性。     

冷连轧仿真系统虚拟对象级的设计要点

以某钢厂2030 mm五机架四辊冷连轧机系统为仿真原型,建立了4级结构五机架冷连轧过程动态仿真系统,讨论了对动态轧制过程与实体设备动态行为进行仿真的虚拟对象L0级的结构、功能.建立了含有移动数据库的分布式仿真数据库系统(DDBS),模块化设计仿真模型程序以提高可重性和仿真系统的安全性与可维护性,实现了冷连轧虚拟对象级的基于Web的客户层、应用层、资源层3级结构仿真平台,提供了基于Web服务的人机界面支持系统.设计的冷连轧虚拟对象级为研究和开发轧制自动化新技术而需要进行的虚拟轧制实验提供了合适的平台.     

线材出钢速度测量的可视化建模

采用面向对象的方法,在定义概念模型、热检状态图和热检类图的基础上,提出了建立线材轧制过程模型的方法.通过轧制过程模型的结构及工作原理,说明系统数据更新的实现,从而可测量实时出钢速度.     

线材出钢速度测量的可视化建模

采用面向对象的方法，在定义概念模型、热检状态图和热检类图的基础上，提出了建立线材轧制过程模型的方法．通过轧制过程模型的结构及工作原理，说明系统数据更新的实现，从而可测量实时出钢速度。     

线材出钢速度测量的可视化建模

采用面向对象的方法，在定义概念模型、热检状态图和热检类图的基础上，提出了建立线材轧制过程模型的方法，通过轧制过程模型的结构及工作原理，说明系统数据更新的实现，从而可测量实时出钢速度。     

基于Agent的武警“处突”决策支持系统建模研究

以分析、设计武警"处突"决策支持系统为例,阐述了利用面向Agent开发方法――Gaia方法进行分析和建模的全过程,研究Gaia方法在开发实际系统的应用。     

面向装配过程的车间作业管控集成系统研究

面向装配过程的车间作业管控集成系统是一个支持生产计划和生产过程控制信息交互的自动化系统,文章在分析了以工序为中心的装配车间作业管控过程的基础上,采用语义数据模型化技术--IDEF1X方法构建了装配车间作业管控对象的统一信息模型,实现了装配作业管控系统的逻辑集成.采用的OPC技术使得PC机和过程控制器之间的数据交互具有与...     

基于DNA技术的中厚板轧制控制系统的研究

结合中厚板轧制系统的自身特点,对传统轧钢自动控制系统的分层结构进行重新划分,建立基于DNA(分布式网络应用)结构的中厚板轧制系统模型。整个体系结构分为商业层、数据层和现场层3层结构,对系统中要解决的网络安全问题、软插件实现和实时信息远程传送问题进行了系统的分析和研究。该模型的建立,适应了广域网技术发展的要求,提高了中厚板轧制系统的自动化程度,大大降低了系统的复杂性。     

面向新产品概念设计优化的裁剪方法研究

裁剪作为TRIZ理论中分析、解决问题的方法,其可简化系统结构、降低成本;同时可以有效优化系统问题,提高创新效率。为优化新产品概念设计方案、提高产品质量,应用扩展的失效预测(AFD-2)方法确定面向新产品概念设计优化的裁剪关键问题,基于所确定的裁剪关键问题辅助建立系统功能模型,进而确定裁剪元件,对系统进行裁剪,构建了面向新产品概念设计优化的裁剪创新设计过程模型。最后通过架桥机的裁剪实例验证了此方法的合理性。     

二次曲线模型求解中厚板轧制过程中的温度场

针对中厚板轧制过程中温度场不易精确模拟,普通温度模型计算存在误差较大的问题,通过建立二次曲线模型来计算中厚板轧制过程中的温度场,即对中厚板的轧制过程进行一定的简化,用二次曲线逼近中厚板轧制时沿厚度方向上的温度场,并在该曲线的基础上得出二次曲线模型和其计算方法．利用该二次曲线模型对Q235轧制过程中的温度场进行解析．结果表明,二次曲线模型预报精度的相对误差可以控制在3％以内,完全能够满足中厚板在线实际生产的需求．二次曲线模型同时也为其他热轧的温度场解析控制提供了范例．     

二次曲线模型求解中厚板轧制过程中的湿度场

针对中厚板轧制过程中温度场不易精确模拟,普通温度模型计算存在误差较大的问题,通过建立二次曲线模型来计算中厚板轧制过程中的温度场,即对中厚板的轧制过程进行一定的简化,用二次曲线逼近中厚板轧制时沿厚度方向上的温度场,并在该曲线的基础上得出二次曲线模型和其计算方法.利用该二次曲线模型对Q235轧制过程中的温度场进行解析.结果表明,二次曲线模型预报精度的相对误差可以控制在3%以内,完全能够满足中厚板在线实际生产的需求.二次曲线模型同时也为其他热轧的温度场解析控制提供了范例.     

棒线材连轧过程数学模型

在筱开发出的孔型轧制中金属变形特性、力学性能等模型基础上,通过补充孔型尺寸计算、咬入条件验算等模型,构造出棒线材连轧过程工艺参数计算系统模型。该模型具有数学上的连续性,可描述连轧过程中各道次轧制参数的变化规律及其相互关系,并可用于建立轧制工艺优化系统。     

基于对象版本管理方法的道路网络动态演变建模研究

基于基态修正模型以及对象版本管理的思想,提出用于动态道路网络数据管理的时空数据模型。该模型将道路网络划分为道路连接与连接点两种空间对象,分别讨论它们的演变过程。针对每种对象的演变过程,分别讨论了对象的创建、删除和更新3种操作以及数据的完整性约束。在此基础上,建立了面向动态道路网络数据的时空数据模型,并讨论了数据库检索算法。采用该模型对北京市的历史道路网络数据进行了建库,并开发了演示查询系统。该系统不仅可以反映道路网络的现状,而且可以有效地描述道路网络的历史状态与演变过程。     

热轧液压AGC的动态模型的研究

根据液压AGC系统的构成，同时考虑轧机辊系轧制力的影响，建立了热轧液压AGC系统的动态模型。分析结果表明，所建立的动态模型简单且利于分析轧制过程中各种因素对轧制精度的影响，为系统的优化设计及系统控制性能的研究提供了基础．     

基于小波分析的多RBF神经网络轧制力设定模型

带钢热连轧生产过程中,轧制力预设定时的轧制力信号影响因素多、关联复杂,难以建立精确的机理模型.为此,文中应用小波多分辨分析方法,将轧制力分解重构为对应于不同影响因素的子信号,并建立了一个多RBF神经网络模型.模型中每个子网络分别对一个子信号进行建模,最后将各子网络输出综合为轧制力设定信号.各个子信号的影响因素不同,每个子模型输入参数和输出参数亦不同,从而能真实地反映轧制力变化的内在机理,具有明确的物理意义.仿真实验表明,这种建模方法降低了系统维数,能有效提高网络学习能力,轧制力预设定误差率从BP神经网络的10%降低到了5%.     

基于极大代数法的铝板轧制系统鲁棒性能

为了优化铝板轧制的时间,提高系统的鲁棒性,以极大代数法和排队论为工具,对铝板多队列轧制系统进行分析.根据轧机与工件之间的工艺路径规则和加工条件规则,以极大代数法为理论依据建立轧制控制系统的闭环控制模型,对极大代数法的运算特性进行分析;构造轧制过程的多队列多服务器模型;定义多队列系统中参数摄动和鲁棒性的概念;用基于极大代数法的串行生产线的闭环线性模型来研究采用不同的铝板轧制队列对系统稳态周期性能的影响;以轧制过程的最短生产周期为优化目标,运用摄动分析对系统的多个调度队列的性能进行比较讨论,从而通过周期配置得到铝板轧制的优化调度方案.分析结果表明:基于极大代数法的系统分析能有效地对调度队列的摄动性进行比较,从而改善了轧制系统的鲁棒性,缩短了系统总运行时间,提高了运行效率.     

中厚板轧机全自动轧钢控制功能的在线实现

介绍了中厚板轧机生产线全自动轧钢功能的实现过程.对轧制过程的手动控制和全自动控制进行对比,总结全自动轧钢控制功能的实现要点.将全自动轧钢控制功能在两级计算机控制系统中进行合理分配,通过过程控制系统和基础自动化系统协调配合,实现轧制过程的水平方向辊道控制、垂直方向道次数设定控制以及轧制道次控制等全自动轧钢控制功能.现场成功实现全自动轧钢控制功能,提高了轧线的自动化水平.     

聚类数据挖掘可视化模型方法与技术

面向通用数据资源,研究聚类数据可视化方法与技术,旨在探索有效的数据处理方法,满足信息领域对高维数据处理的要求。通过对高维数据进行降维处理和可视化映射实现,建立K均值算法的聚类数据挖掘可视化系统模型,实现中间聚簇结果、聚类中心、收敛准则函数值三类要素的可视化。利用加利福利亚大学欧文分校(UCI)数据库中的Iris数据集、Wine数据集、Seeds数据集对可视化系统模型方法进行测试。结果表明,该模型实现了对数据集的有效聚类,能够将中间聚类、聚类中心、收敛准则函数值进行实时有效的可视化表达,达到了预期效果。