向虚拟样机并行设计的任务调度方法

针对复杂产品虚拟样机并行设计中任务调度存在的开发时间凭经验主观假定、求解策略不易获得最优解等问题,建立了任务调度模型,提出了基于案例推理的任务开发时间估算策略,设计了基于遗传算法的模型求解策略。时间估算策略以设计单元以往完成任务的信息为依据,提高了时间估算的合理性;模型求解策略能够保证搜索空间的完全性,在满足任务间约束的前提下,快速求得最优调度,提高了求解策略的效率。最后用实例验证了方法的有效性,它能大幅缩短虚拟样机并行设计时间。     

复杂环境中多无人机协同侦察的任务分配方法

现有多无人机协同规划方法往往将航迹规划与任务分配拆开单独解决,导致在复杂环境下协同方案并不是最佳。建立多无人机协同侦察异构目标的代价矩阵,针对复杂环境中多种障碍约束和无人机运动及航迹特点,以改进的PSO-AFSA (Particle Swarm Optimization-Artificial Fish Swarms Algorithm)求解单无人机航迹规划模型,利用匈牙利算法完成各架无人机侦察任务协同分配。仿真结果表明：该算法能使单无人机航程更短且航迹更光滑的同时,实现与任务协同分配紧耦合,使无人机集群总航程的全局总代价最低,提高了任务分配合理性。     

复杂产品虚拟样机中初步设计阶段的信息管理

通过对复杂产品虚拟样机中初步设计的研究，给出了初步设计阶段的信息流图，并提出了以Agent技术来对初步设计阶段信息进行管理的思想，从而实现初步设计的智能化，更快更好地设计新的复杂产品。     

复杂虚拟样机工程的项目管理技术研究

主要介绍了正在研究和开发的，支持复杂虚拟样机工程的项目管理系统COSIM-PM。COSIM-PM是虚拟样机支撑平台系统COSIM[1]中的重要组成部分，其特点是以多约束、多目标条件下进度／资源的管理与优化技术为核心，通过对人员／团队、时间进度、资源成本的计划、控制、跟踪、优化，支持复杂产品虚拟样机工程全生命周期管理和开发。给出COSIM-PM的系统结构、关键技术，详细的论述了资源优化中的资源均衡优化算法，概要的说明了虚拟样机工程中项目管理与工作流的关系和集成方式，介绍了COSIM-PM的典型应用。