基于IATLBO与稳态初值寻优的波动热工系统建模

针对人为选取热工系统稳态分量不准确,造成建模精度下降的问题,提出一种基于IATLBO(improved adaptive teaching-learning-based optimization algorithm)与稳态初值寻优的波动热工系统建模方法.方法将系统稳态分量与模型参数均看作未知量,依据智能优化算法寻优过程...     

模块化建模和仿真技术及对常压蒸馏的实时稳态仿真

为满足复杂系统的实时仿真在精度和速度两方面的要求，本文对模块化建模和仿真技术作了规范化的研究，并以常压蒸馏过程为示例对象，对该技术四个要素——仿真模型模块层次结构、模型结构框架、模型解算描述框架，和仿真运行框架作了深入讨论。仿真结果和实际数据的对比（常压塔操作温度仿真误差＜６％）以及运行速度（仿真时间＜Ｚｍｉｎｓ，ＩＢＭＰＣ／ＸＴ）验证了所采用技术的有效性。     

探索性分析建模

探索性分析方法是Rand公司在战略分析中总结出的一种定量系统分析方法,是进行高层策略分析的重要方法。探索性分析建模是探索性分析方法的关键技术之一,探索性分析模型是对研究问题高层抽象的低分辨率模型。一般情况下,分析模型中的结点是问题抽象中的关键变量,变量间通过有向弧来表示其依赖关系,其结构层次可以分为关系层次、函数层次和数值层次。另外为了对分析模型进行全面探索研究,要求其建模环境支持可视化建模、交互式建模语言、层次化模块化方式组织分析模型、实验设计、内嵌统计分析功能、数据可视化分析和结果数据的交互式处理与搜索。     

基于UML的建模分析与应用

简要介绍了UML （Unified Modeling Language）标准建模语言的特点、UML的静态建模机制和动态建模机制及其使用方法,并运用UML的建模机制和方法对餐饮管理信息系统进行了分析建模。     

“电力系统稳态分析”课程设计的改革与探索

“电力系统稳态分析”课程是电气工程及其自动化专业的一门较为重要的专业课,是学生基本专业素质形成与发展的关键课程.为了适应应用型本科院校的发展方向,提高学生的实践能力,针对传统“电力系统稳态分析”课程设计存在的问题,对课程设计的内容、实施方式和指导方式进行了改革探索.新的设计不仅可以减少学生的工作量,而且能够帮助学生更加...     

基于源代码分析的逆向建模

逆向建模通过对源代码进行分析,提取出代码中的对象信息、结构信息、流程信息等,生成对象间的关系描述、结构描述、系统流程描述等设计模型描述。逆向建模过程中对源代码的分析处理与编译过程的前端处理相似,只是处理的复杂程度与产生的目标结果不同,因此可以采用编译技术对源代码进行处理。通过逆向建模可以弥补软件设计中缺少或缺失的模型设计文档,帮助代码阅读者更好地理解程序,帮助软件的测试和优化。介绍了对C/C++源代码进行逆向建模的实现。     

Fork-Join排队网络建模与分析的研究进展

本文综述了近年来对一类特殊的离散事件动态系统——Fork-Join排队网络的研究进展。全文主要包括三部分:首先给出Fork-Join网络产生的实际背景及其精确的数学描述;其次,介绍已取得的主要结果及其所采用的方法;最后提出一些值得研究的问题。     

稳态约束优化控制可行性分析的新方法

针对文［５］所提出的稳态约束优化控制问题，本文提出了一种新的可行性分析算法。基于该算法，不仅可以判断稳态约束优化控制问题是否存在可行解，还可以直接求取约束控制的可行区域，它为复杂工业过程优化控制系统的设计与实施提供了一种有效的分析方法。     

基于哈密顿能量理论的发电机励磁与ASVG协调控制

针对含有先进静止无功发生器(ASVG)的单机无穷大系统,建立了4阶非线性状态空间数学模型.基于Hamilton能量函数理论,设计了ASVG安装点电压与发电机励磁的新型非线性协调控制器.数字仿真结果表明,在系统遭受到较大干扰的情况下,所设计的控制器可同时满足发电机励磁与ASVG装设处电压的暂态稳定性要求.     

基于TCP NewReno的稳态吞吐量分析模型

最近的研究表明,在当前网络未启用SACK选项的TCP流中,有超过一半的数据流采用TCP NewReno的快速恢复算法.而Padhye提出的基于TCP Reno的TCP吞吐量分析模型,不能准确反映TCP NewReno数据流的吞吐量.Padhye模型在建立过程中采用猝发性丢包模型,同时忽略了快速恢复阶段和超时后的慢启动阶段,影响了预测的准确性.基于此,提出了一种基于TCP NewReno 的吞吐量分析模型.在分析过程中,采用了更符合真实网络丢包特征的丢包模型,并且充分考虑了快速恢复阶段和超时后的慢启动阶段对吞吐量的影响.仿真实验表明,该模型可以准确地预测TCP NewReno数据流的吞吐量.     

A Steady State Analysis of Diffracting Trees

Diffracting trees are an effective and highly scalable distributed- parallel technique for shared counting and load balancing. This paper presents the first steady-state combinatorial model and analysis for diffracting trees, and uses it to answer several critical algorithmic design questions. Our model is simple and sufficiently high level to overcome many implementation-specific details, and yet as we show it is rich enough to predict empirically observed behaviors accurately. As a result of our analysis we were able to identify starvation problems in the original diffracting tree algorithm and modify it to a create a more stable version. We were also able to identify the range in which the diffracting tree performs most efficiently, and the ranges in which its performance degrades. We believe our model and modeling approach open the way to steady-state analysis of other distributed-parallel structures such as counting networks and elimination trees. Received October 1996, and in final form July 1997.     

RED队列稳态误差分析

主动队列管理在保证较高吞吐量的同时,通过在交换节点上主动丢弃数据包来控制队列长度,从而实现对端到端的延时和抖动的控制．RED算法是目前应用最为广泛的主动队列管理(AQM)算法．RED算法以平均队列长度作为衡量网络拥塞的指标,其参数设置对算法性能有较大影响．利用现代控制工程理论,将RED算法看做一种单位反馈控制系统,并将期望队列长度作为系统输入,将瞬时队列长度作为输出,对该系统的稳态误差进行了分析．实验结果表明在稳定状态下,RED队列的波动受分组丢弃概率函数的斜率影响．在稳定条件边界附近,系统的稳态误差急剧增加．     

Adaptive Iteration to Steady State of Flow Problems

Runge–Kutta time integration is used to reach the steady state solution of discretized partial differential equations. Continuous and discrete parameters in the method are adapted to the particular problem by minimizing the residual in each step, if this is possible, or the work to reach convergence. Algorithms for parameter optimization are devised and analyzed. Solutions of the linearized Euler equations and the nonlinear Euler and Navier–Stokes equations for compressible flow illustrate the methods.     

一种新的稳态监测算法及其应用研究

本文基于滤波法的思想,引进了一种新的数据稳态监测算法启发式算法,介绍了该算法的实现过程,它不需要CST和MTE的区间稳态假设,判断方法不需要限制时域位置,可以沿着时间轴移动时间窗口来判断时间窗内过程是否处于稳态,与滤波法有类似之处。它拓展了滤波法的适用范围,其优点在于该算法不但可以用于判断历史时间窗内过程是否处于稳态,同时也可持续地监测最新的实时测量数据是否处于稳态。该算法在自主开发的工业数据平台中得到应用,应用结果表明,该算法简单可靠,对实时过程数据的稳态监测能给出满意的结果。     

熔丝沉积制造中稳固低耗支撑结构生成

熔丝沉积制造(Fused deposition modeling, FDM)是利用熔融塑料丝的一种3D打印技术,热塑料由喷嘴喷出逐层堆积完成打印.由于熔丝只能沉积在已存在物体的上层,因此需要构造支撑结构以支撑悬空部分.针对现有支撑结构生成算法中存在的或结构不稳固或耗材多的缺陷,提出一种以熔丝为支撑单位的树形稀疏支撑结构.与传统算法计算模型表面支撑区域不同,本算法计算每段熔丝需要支撑的区域,使支撑结构更契合熔丝沉积特点.算法还将支撑结构分为三类,将多约束优化问题分解,降低算法复杂度.实验结果表明,本文算法生成的支撑结构算法耗材少、支撑稳定.     

一个含有扩散的捕食者—食饵—领地生态模型平衡态的稳定性*

本文对含有扩散的捕食者－食饵－领地生态模型进行了讨论，通过构造该系统的不变区域，给出了正整体解存在和有界的范围，同时对其平衡态的稳定性分析提出了一种新的方法－－分域估计法，由此得到了全局渐近稳定的条件。     

预测控制中静态目标的实现*

通过滚动优化性能指标进行非方系统处理,是预测控制主要优点之一。对“瘦系统”可直接获得最小二乘解;而对“胖系统”,可能出现多余控制自由度,人们希望在满足基本控制要求的基础上,还能进一步实现一定的经济指标,由于经济指标一般表述为静态目标,本文以“胖系统”预测控制中静态目标的实现提出了综合性能指标法,改进了多目标优化法。     

一种滑动窗口检验的稳态检测方法

引入基于集合经验模态分解与能量结合的去噪算法,并利用滑动窗口检验实现对历史过程数据的稳态检测,通过标准差递推方法提高了计算效率;借鉴机器学习中数据标记思想,滑动窗口参数通过对少量"标签"数据辨识确定.以某电站1000MW机组的总风量数据为实验对象进行稳态检测实验.实验结果表明,基于集合经验模态分解与能量结合的去噪算法具有很好的去噪效果,基于该方法与滑动窗口检验结合的稳态检测方法具有检测灵敏度高且检测速度快的特点,适用于对海量电站历史数据进行稳态数据筛选.