基于事前分析方法的工作流过程模型的验证

工作流执行过程中经常会出现非正常终止的情况,对此,将事前分析方法应用于工作流过程模型的验证中,即在工作流过程实例化前进行模型的有效性分析和结构正确性验证。该方法对传统的有向网络图进行扩展并以此来描述工作流过程,确定模型的有效性;进一步将扩展有向网络图转换成工作流网模型,应用Petri网技术分析该模型的冲突结构,以确保工作流过程的逻辑合理性。     

基于过渡过程信号的振动机机体结构裂纹故障检测

目的 研究含裂纹的振动机机体结构在启动这一短时过渡过程中各个动力学响应随裂纹程度变化的趋势,为振动机机体结构的裂纹故障早期诊断研究提供理论参考。方法 将复杂的非线性振动结构问题通过等效建立模型、动力学分析求解、时频域信号分析相结合进行研究,模拟不同的启动初始输入运动信号、不同裂纹位置的情况;编制龙格-库塔VB程序并模拟不同裂纹大小程度来求解该动力学模型,得出位移、速度、加速度等响应的时域图与频域图,并进行对比分析。结果 在时域内过渡过程振动响应的周期与振幅会随裂纹程度增大而增大,在频域内振动响应会随裂纹程度增大而出现“频幅增大”、“频率成分新增”、“移频”的变化规律。结论 通过多角度对比证明,可以将各响应在时域与频域的变化作为故障诊断的判别依据,判断是否含有机体裂纹故障及故障的程度。     

二维磁性NbSi2N4-WSi2N4-NbSi2N4异质结的光生电流效应

采用量子输运方法研究了二维(2D)磁性NbSi₂N₄-WSi₂N₄-NbSi₂N₄面内异质结的光生电流效应.该异质结具有C2v非空间反演对称性,在可见光范围内,用线偏光垂直及倾斜照射时,均能激发显著的光生电流效应,产生自旋极化且偏振敏感的光电流.光电流与偏振角(θ)和入射角(α)均为余弦依赖(cos(2θ),cos(2α))关系.两种照射方式下均能产生纯自旋流及完全自旋极化的光电流.在垂直照射时,能取得完美的自旋阀效应.这些结果表明,二维磁性NbSi₂N₄-WSi₂N₄-NbSi₂N₄异质结在低能耗自旋电子学及低维光电探测领域具有应用潜力.     

超临界反溶剂过程制备四环素超细微粒

超临界反溶剂过程是近年来提出的一种制备纳微米粉体材料的新方法．实验以乙醇为有机溶剂,CO2为反溶剂,利用连续式超临界反溶剂过程制备四环素超细微粒．研究了操作压力、温度、浓度、喷嘴内径等操作参数对制备的四环素超细微粒形态、粒径及粒径分布的影响．实验结果表明：采用乙醇作为有机溶剂,在压力15．0MPa、温度35℃、溶液浓度5mg／mL及喷嘴内径75μm实验条件下可得到较理想的实验结果,制备出的四环素超细微粒平均直径为20～40nm．     

具有投资收益的双险种双复合Poisson-Geometric风险模型的破产概率

本文研究了保费过程和索赔过程均为复合Poisson-Geometric过程的具有投资收益的双险种双复合Poisson-Geometric风险模型,利用概率论中的期望理论和切比雪夫不等式,得出此模型的调节系数不存在。在将干扰因素考虑进来后,得到了调节系数和破产概率的表达式。     

基于MVA的半导体生产过程质量分析方法

针对半导体晶圆生产中存在着位置间变异、晶圆间变异及批次间变异,提出了基于多变异分析(MVA)的工序质量分析方法.该方法通过建立基于方差分析晶圆生产工序质量的多变异分析模型,研究了晶圆生产过程中3种变异与总变异之间的定量关系.由定量关系推导出晶圆生产中的抽样规则,并提出了3种常用过程能力指数Cp,Cpk和Cpm的改进计算方法.通过在晶圆生产中的实际应用,证明了该方法中的抽样规则能捕获加工过程中主要随机变异,该方法计算获得的过程能力指数可较为真实地反映生产过程质量状况.     

关于多方过程的讨论与研究

指出文献[1]中对多方过程概念的不确切提法,并根据多方过程的严格定义说明多方过程不是理想气体普遍的热力学准静态过程,以及普遍过程、多方过程与典型过程三者之间的关系.     

基于两级神经网络的发酵过程多变量前馈解耦控制

针对具有时变、非线性、不确定性的多变量耦合生物发酵过程,提出了一种基于两级神经网络的多变量前馈解耦方法.一级神经网络利用可获得的过程信息拟和耦合通道的过程特性,实现耦合作用对被控量影响的估计;二级神经网络用来拟和控制通道的逆特性.通过两级网络的串联,消除系统间的耦合.实验结果表明,提出的解耦控制方法能适应生物发酵过程模型的不确定性和参数时变性,克服了前馈解耦方法依赖于过程模型和对模型参数的变化表现敏感的缺点.     

基于马尔可夫决策过程的MES系统动态调度方法

针对以事件为驱动的网络化制造环境下生产系统的特征,扩展马尔可夫决策过程,根据生产制造的特点进行动态生产调度方法的研究.以面向用户标准为基础,用制造系统响应时间来评价调度算法在不同规则下具有的性能特点;根据分析结果分别确定各种调度规则在预期时间内能够达到生产优化调度或满意调度的可能程度.将调度规则与实际生产相结合,设计网络化制造环境下动态调度指令单管理系统,实现制造管理的信息化.本系统可以按照用户需求实时反映生产制造信息;根据企业情况确定调度规则,生成调度决策方案,最大程度保证企业利益.     

基于过程神经网络的短期负荷预测

针对目前常用方法在解决负荷预测问题时,结果往往难以达到工程要求精度的现状,利用过程神经网络输入为时间函数以及预测精度高的特点,建立了基于过程神经网络的电力系统短期负荷预测模型;给出了模型的结构,基于函数正交基展开的离散数据拟合方法以及模型的学习算法.针对东北某地区电网的日负荷数据,进行了模型训练和负荷预测正确性的研究.结果表明,所建立的预测模型对负荷的预测准确率高,优于BP神经网络负荷预测模型的预测结果.