Construction of Spatiotemporal-Coupling Optimal Low-Dimensional Dynamical Systems for Compressible Navier-Stokes Equations; [可压缩 Navier-Stokes 方程的时空耦合优化低维动力系统建模方法]北大核心CSCD

For the low-dimensional dynamical system model to study dynamics properties of Navier-Stokes equations, it is very important that the attraction domain of the low-dimensional model is the same as that of Navier-Stokes equations. However, to date, there is no universal approach to ensure this purpose for general problems. Herein, it is found that any low-dimensional model based on spatial bases, such as proper orthogonal decomposition bases, optimal spatial bases, and other classical spatial bases, is not predictable, i.e., the error increases with the time evolution of the flow field. With the theoretical framework for building optimal dynamical systems and the new concept of spatiotemporal-coupling spectrum expansion, the low-dimensional model for compressible Navier-Stokes equations was constructed to approximate the numerical solution to large-eddy simulation equations, and the numerical results and novel time evolution of spatiotemporal-coupling bases were given. The entire field error is typically below 10−2%, and the average error at each grid point is below 10−8%. The spatiotemporal-coupling optimal low-dimensional dynamical systems can ensure that the attraction domain of the low-dimensional model is the same as that of Navier-Stokes equations. Therefore, characteristic dynamics properties of spatiotemporal-coupling optimal low-dimensional dynamical systems are the same as those of real flow. © 2022 Editorial Office of Applied Mathematics and Mechanics. All rights reserved.     

不等长周期时间序列的周期划分方法

针对时间序列周期不等长的情况,提出了一种基于周期划分的时间序列周期分析方法.首先将时间序列变换到频域中获取序列的周期特征,其次根据周期特征计算移动平均的项数来对时间序列做移动平均处理,然后计算移动平均处理后序列中的极值点,最后对极值点按条件进行剔除后得到周期划分点.以划分点为界划分得到时间序列的多个周期段,经过分析采用周期段的中位数线来表示时间序列的周期性变化特征.这种周期划分方法更适用于存在随机波动的长序列,实验表明该方法能较好地对序列做出划分,得到的周期段中位数线的变化特点也与原时间序列基本相符.     

云数据中心时延优化的数据放置方法

针对云数据中心数据获取效率低和服务器资源浪费问题,为优化云平台的数据访问和资源利用,文中提出了一种时延优化的云数据中心数据放置（LOP）方法。文中首先分析了云平台的性能,建立了云平台的资源利用和数据获取时间模型。然后基于非支配排序算法NSGA-Ⅲ实现了全局最优的数据放置策略,对数据资源进行合理部署,有效利用服务器的资源,提高了数据获取的效率。最后通过CloudSim仿真平台,对提出的数据放置方法进行了仿真和对比实验。实验结果表明,LOP方法能明显提高云服务器的资源利用率,缩短任务的数据获取时间。     

基于时间域读出的大动态范围CMOS图像传感器

设计了一款基于时间域读出的大动态范围CMOS图像传感器。传感器基于一种新型的结构,其可在时间域下探测高输入光强,在模拟域下探测低输入光强。该设计在传统电容反馈式跨阻放大器(CTIA)的基础上,新增了时间域测量电路,在不改变原有积分过程的同时可实现连续的大动态范围。基于0.35μm,5V-CMOS工艺进行了256×1线列CMOS图像传感器流片,光电二极管面积为22.5μm×22.5μm,并对器件的光电特性进行了后仿真验证。仿真测试结果表明,基于时间域读出的图像传感器可实现96dB的大动态范围,且时间域和模拟域的两路输出信号可同步输出,功耗为7.98mW。     

生存分析在电信客户流失中的应用

近年来电信行业发展迅猛,电信市场趋于饱和,在目前的市场环境下,预测电信客户的流失及流失时间有利于挽留客户,减少客户损失。针对电信客户流失的预测,文中采用KM与Cox的电信客户生存分析模型预测电信客户流失的时间,将KM分析模型用于电信客户流失的组间比较;运用Cox风险比例模型对多因素进行分析,全面预测电信客户的生存时间。通过构建生存分析模型可实现对潜在流失客户及客户流失时间的预测,从而制定相应的有效方案挽留目标。     

一种基于时间敏感网络的变电站确定性网络架构优化方法

新型智能变电站网络基于传统以太网尽力而为转发机制,在突发大流量时难以保证敏感流量可靠传输。文中提出一种基于TSN（时间敏感网络）的变电站网络架构优化方法,根据敏感SV报文的传输特性,采用TSN协议簇中IEEE802.1Qbv、IEEE 802.1AS结合的时间门控调度机制,在敏感流量到来的时隙开辟专用通道保证其以最佳时延通过;采用TSN协议簇中IEEE 802.1Qci技术对网络所有流量进行过滤管理,保障敏感流量能进入专用通道并阻挡其他流量误入。经模拟变电站实际场景组网验证表明,相对于传统以太网,时间敏感网络能确保网络拥塞时敏感流量能够以最大时延2.17μs、平均抖动0.16μs的最佳时延抖动传输。     

卫星激光测距系统皮秒准确度时延标定研究及应用EI北大核心CSCD

卫星激光测距(Satellite Laser Ranging,SLR)以脉冲激光为媒介获取卫星的精确距离,是空间大地测量技术中准确度最高的手段。在传统卫星激光测距系统中,通过测量已知距离的固定靶目标实现系统总时延的标定,对获取单向发射或接收时延的研究较少,这制约了卫星激光测距在激光时间比对、多台站协同测距及行星际激光测距等方面的应用。文中开展皮秒准确度时延标定方法的研究,首先,分析了卫星激光测距系统的时延组成及影响因素;其次,以中国科学院上海天文台卫星激光测距系统为平台,开展电学、光学和光电转换等时延的高精度测量,并将各部分时延组合完成收发时延的标定;最后,分析发射和接收时延标定的准确度,并将时延标定方法应用于地靶距离偏差的校验,验证时延标定方法的可行性。结果表明,发射和接收时延标定的准确度分别优于11 ps和13 ps,地靶距离偏差与国际激光测距组织(ILRS)反馈值相差仅11 ps。     

基于多尺度模型融合和VMD-TCN-RF混合网络的短期电力负荷预测方法

为了充分挖掘不同尺度影响因子对短期电力负荷的影响,以及解决预测精度受数据非平稳特性影响的问题,提出了一种基于多尺度模型融合和VMD-TCN-RF混合网络的短期电力负荷预测方法。该方法先采用变分模态分解(Variational Mode Decomposition, VMD)将历史负荷分解为若干平稳性好的本征模态函数(Intrinsic Mode Function, IMF)分量,再把VMD分解得到的各个历史负荷的IMF分量和气象数据分别送入时间卷积网络(Temporal Convolutional Network, TCN)进行特征提取;将所有TCN网络提取的特征融合为一个新的特征向量;最后将融合得到的特征向量与经过One-Hot编码的日期因素特征向量拼接,把拼接得到的向量送入随机森林网络进行预测。通过公开的电力负荷数据集对本方法进行验证,结果表明所提方法与现有模型相比具有更高的预测精度。     

航空机载软件全数字仿真测试系统的设计与实现

针对航空机载软件测试环境与开发环境冲突、测试环境可控性和通用性差、非干预性测试困难的问题,分析了全物理实装测试环境、半实物仿真测试环境的优缺点,研究了全数字仿真测试技术,设计并实现了一种航空机载软件全数字仿真测试系统。该系统由仿真核心平台、仿真工具组件、协同仿真组件和人机交互组件构成,提供了航空机载处理器、内存、外设等多种可重用库。提出了基于底层虚拟机的动态二进制翻译技术、协同仿真时间同步和数据通信机制等关键技术,实现了航空机载软件全数字高速闭环仿真运行。工程实践证明,该系统能达到降低硬件设备的依耐性、简化测试环境搭建的复杂度、提高测试效率约42%的目的。