漂浮式光伏发电装置在海浪影响下的光照性能研究

针对海洋漂浮式太阳能发电装置,为分析海浪运动对其光照性能的影响,对比陆地环境下相同面积光伏电池的光照性能,分析两者之间的差距.首先总结了倾斜表面太阳辐射能的计算方法,分析了在海洋环境下应用这一模型的差异性,再将海浪简化,分析浮体在海浪中的运动特性及角度摆动规律,同时运用AQWA仿真软件,对浮体运动进行仿真,以验证浮体摆动角度计算的准确性,最后将静态的太阳辐射能计算模型与动态的浮体角度摆动相结合,得出海浪影响下光伏电池表面所接收到的太阳辐射能.将其与相同条件下以最佳接收角度固定安装的光伏电池所接收的太阳辐射能相比较,得出在海浪影响下浮体及光伏电池所接收的辐射能能够达到陆地最佳接收情况下的87.5％.     

解剖特征引导软式内镜机器人自主介入策略研究

以上消化道介入为例,在前期研制的YunSRobot内镜机器人平台上开展软式内镜自主介入策略研究.基于Faster-RCNN算法和数学形态学图像处理方法从镜下图像中提取消化道解剖特征,并设计自主化镜体操控和弯曲定向策略实现内镜在上消化道中的自主介入.在高仿真度的上消化道模型中开展了对照实验,结果表明本文方法的介入成功率为100％.与非专业人员主从介入相比,平均耗时从262.01 s降低到197 s,介入力的最大值从11.8 N降到9.6 N.与专业人员主从介入相比,介入力最大值基本一致,仅多耗时34.33 s.本文提出的自主化介入策略可以拓展到呼吸道、尿道等其他腔道的软式内镜介入.     

一种随机化的软件模型生成方法

模型转换是模型驱动开发的核心技术. 当要把模型转换用于工业生产时, 其性能成为影响这一技术成败的关键因素之一. 为了测试模型转换程序的性能, 需要能够快速地生成一组具有较大规模的模型数据用于作为测试的输入数据. 本文提出一种随机化的模型生成方法. 该方法能够根据元模型的定义以及用户输入的约束条件随机、正确地生成模型文件. 实验结果也表明, 本方法和其它方法相比具有更好的生成效率, 从而更加适合支持模型转换的性能测试.     

扩展QVT Relations实现业务流程模型的转换

QVT(Query/View/Transformation)Relations无法描述包含嵌套模式,因此在描述流程模型的转换规则时存在一些困难.针对此问题,对QVT Relations 进行了扩展,引入了模式因子、嵌套关系表达式和关联端约束这3个概念,并讨论了扩充之后匹配模型和创建模型的语义变化.并用一个例子展示,扩展...     

一种面向图形化建模语言表示法的元模型

对于图形化的建模语言,为定义其表示法一般需要解决3个问题:如何定义每个建模元素的图形符号,如何定义图形符号之间的位置关系以及如何将表示法映射到抽象语法.为了方便进行模型转换和代码生成,还需要使用模型化的方式描述建模语言的表示法.通过对UML及其语言家族中的表示法进行总结、分析和归纳,提出了一种表示法定义元模型(notation definition metamodel,简称NDM).针对定义表示法所面临的3个问题,NDM被分成基本图元及其布局、基本位置关系和抽象语法桥三部分.使用NDM定义好的表示法模型还可以通过代码生成技术生成可使用的源代码.将NDM与其他几种定义表示法的方法进行了比较,结果表明,NDM与其他方法相比具有优势.NDM已经在元建模工具PKU MetaModeler中实现.介绍了NDM在实际应用中的几个案例.     

一种从UML模型到可靠性分析模型的转换方法

以构件化的软件开发方法为背景,提出了一种将UML模型自动地转换为可靠性分析模型Markov链的方法.该方法基于构件化的软件体系结构,从UML的用况图、顺序图、活动图和构件图出发,对其进行扩展,在模型中标注了可靠性分析所需的信息.在此基础上,通过构造一个称为构件转移图的中间模型,将标注了可靠性信息的UML模型转换为Markov链.该方法产生的结果能够直接作为现有可靠性相关的数学分析方法的输入,从而使可靠性分析工作变得更加方便、高效.     

一个支持模型驱动开发的元建模平台的研制

由于当今软件系统的复杂性,模型驱动的软件开发中需要的建模语言和转换定义语言往往是多种多样的.本文阐述了对一个可满足这种需要的元建模平台的研制.其中着重论述了对建模语言的元模型和表示法进行建模的技术,建模语言质量保证机制,以及针对所建立的建模语言和转换定义语言提供自动生成相应工具的设施.     

面向非确定性的软件质量保障方法与技术专题前言

随着互联网、物联网、云计算等新计算平台、新应用模式、及智能化等新软件模式的广泛运用,软件系统内外各种来源的非确定性不断增强.从软件系统内部的不确定性看,并发程序是一类典型的非确定性软件系统.并发程序由于其随机性高的特点,容易导致并发缺陷且难以调试.从软件系统外部的不确定性看,软件所处的网络环境和所服务的用户需求变得更加动态多变,这就要求软件系统能够主动应对这些动态变化.具有自适应和持续演化能力的软件系统需要在环境和需求的自动感知与理解、适应行为的自主决策、以及适应行为的精准实施等环节处理各种不确定性,以保障系统能够持续稳定地提供服务.从软件构造途径的不确定性看,包含深度神经网络部件的数据驱动智能化软件系统是另一类非确定性软件系统,其非确定性来自于机器学习模型的归纳本质.此类系统日益应用于一些安全相关的领域,这就对其软件质量提出了更高的要求.本专题关注软件质量保障中非确定性问题所面临的挑战以及相关软件质量保障技术. 本专题采取自由投稿的方式,共收到24篇投稿.特约编辑邀请了近20位领域专家参与审稿,每篇稿件至少邀请2位专家进行评审,每篇稿件均经过至少两轮审稿.共计16篇稿件通过评审,并在中国软件大会上进行了报告,最终该16篇论文入选本专题.     

一种支持多种模型转换技术的组合方法

模型转换是模型驱动开发中的核心技术.为了解决复杂的转换问题,需要将多个相对简单的转换组合起来构成组合转换.目前存在多种转换技术,它们之间存在异构性,阻碍了组合转换的实现.首先分析实现组合转换的必要条件,进而提出一个组合转换模型,其中主要包括公共类型表示、公共模型表示、公共转换描述和组合转换定义语言等部分,用以实现支持多种转换技术的组合.另外,还介绍了一个组合转换平台的设计与实现,并通过一个案例说明所提方法及工具的可行性.     

语义可配置的模型转换

模型转换是模型驱动体系结构的核心技术之一.在一个复杂的模型驱动的开发过程中,可能同时使用多种转换语言及相应的工具实现转换程序.这一方面增加了开发人员的学习负担,也会导致各种兼容性问题的出现.提出一种语义可配置的模型转换技术,通过重新定义转换语言的语义,允许开发人员使用一种转换语言解决不同的转换问题.首先,总结出一组常见的转换原语;然后,利用一种基于OCL的脚本语言TSS来描述转换语言的语义;最后,对该方法的完全性、表达能力和复杂度进行了讨论,并通过一组案例对该方法进行了验证.