基于HLA的战术级装备保障系统仿真

以HIJA（High Level Architecture）为计算机仿真标准,对战术级装备保障系统进行了建模仿真。在分析战术级装备保障仿真系统的体系结构基础上,开发了仿真系统中的对象类、交互类以及联邦成员,设计了联邦运行的整个流程。整个战术级装备保障仿真系统是一个联邦,由作战部队、作战指挥机构、装备指挥机构、装备维修成员、装备供应成员5类联邦成员组成,各联邦成员之间通过公布／订购对象属性和发送交互,仿真了整个装备保障活动,得到了满意的保障方案。用HIA技术对装备保障系统进行仿真研究是一种可行的方法。     

大型先进压水堆中次锕系核素嬗变特性

随着核电事业的快速发展,核电厂卸载的乏燃料越来越多。如何处置核电站乏燃料中的次锕系核素（MA）既是核燃料再利用的重要过程,又是闭式循环中的关键步骤。如果处置得当,不仅可以提高燃料的利用率,而且可以将MA变成同位素燃料电池、中子源等有用的核素。国际上认可的处置方法是分离-嬗变,但是嬗变MA的难点是嬗变堆型的选取和如何提高嬗变率。压水堆(PWR)是国内外最成熟的堆型和商业运行的主要堆型,也是现阶段最具有可能进行MA嬗变的堆型。于是,本文利用MCNP程序研究了压水堆嬗变MA的特性,通过研究MA嬗变棒的设计、添加位置和添加量等对压水堆堆芯有效增殖因子的影响,初步探索出最佳的压水堆嬗变MA的设计方案,为我国现阶段进行压水堆嬗变MA奠定了理论基础。     

核参数敏感度的Monte Carlo研究

对核参数敏感度和不确定性分析的理论方法进行了探讨，在敏感度系数的基础上所定义的积分指标Esum能定量地表示出两个不同核裂变装置的相似性，即可用于定量地比较一个基准核裂变实验装置与一个欲评估核裂变装置的相似程度。不确定性的分析提供了一个计算核裂变系统中由于截面数据方差而导致系统中七疆方差的方法，并且也提供了一个计算不同核裂变系统中Keff协方差的方法。不确定性的分析方法是将截面数据的方差信息通过与能量有关的敏感度系数传播给Keff行。某一材料截面数据的方差可以传播给所有含有该材料的临界装置。有着相同材料的临界装置将产生关联。     

龙须菜数量性状及AFLP分析

对6株不同的龙须菜材料进行了生长速度和光合色素含量等数量性状及AFLP分析,其中3株分别采自中国的青岛、石岛、龙须岛,2株分别来自南非和委内瑞拉,1株为青岛野生型选育品系981,以细基江蓠繁枝变型做种外对照.分析结果显示,与青岛野生型相比,981生长速度和光合色素含量发生了不同程度的改变,两者在亲缘关系极其相近的同时,又存在一定的遗传差异,本文通过AFLP标记检测到的这些差异位点很可能包含着与上述性状有关的遗传信息.4株中国龙须菜和1株南非龙须菜中,南非材料生长最快,龙须岛材料光合色素组成差异最明显,不同材料间的遗传距离有随地理间距增大而逐渐增大的趋势.此外,数量性状和AFLP分析均表明委内瑞拉材料与其他各株龙须菜间存在高度的差异,有的遗传距离甚至超过了种外对照,为将其划分到江蓠属中龙须菜以外的种增添了更加有力的新的证据.     

基于系统动力学的资讯个性化推荐研究

手机等移动智能终端在全社会的普及,使得数字内容的生产能力下沉到社会各个层面,形成了多源、自主、原生的互联网媒体内容制造格局;而以社交媒体、自媒体为代表的各类新兴媒体的蓬勃发展,使得数字内容的传播能力极大增强,大量衍生内容在敏感、热点、重要事件的报道传播中产生。互联网资讯具有海量、内容质量参差不齐、观点多极等特点。如何将价值导向对正确的、信息披露准确的资讯进行精准推荐,维护和促进社会公平正义,成为司法领域的新问题和新挑战。推荐系统有效解决了用户在海量信息中难以高效获得信息的问题。基于内容的推荐技术通过分析用户以往感兴趣的项目,经计算得到相似的项目,再将相似度最高的若干项目推送给用户。推荐系统中应用最广泛的是协同过滤推荐算法(collaborative filtering,CF),该概念最早于1992年由GOLDBERG等在开发Tapestry邮件过滤系统时首次提出,其核心思想是运用算法对用户的历史行为数据进行分析,挖掘出用户的兴趣偏好,根据不同的兴趣偏好对用户进行类别划分并推荐相似偏好的物品。当前,个性化推荐已经在电子商务、影视作品、餐饮美食、新闻资讯等领域获得了较为广泛的应用。"京东"的推荐起步于2012年,当时的产品推荐是基于规则匹配进行的,整个推荐产品线组合就像一个个松散的原始部落,部落与部落之间没有任何工程、算法的交集。"淘宝"从2013年推出了"个性化推荐"即"千人千面"的推荐引擎,利用用户的一些行为,通过算法推测出用户可能喜欢的东西。"美团"构建了世界上最大的菜品知识库,为200多万商家、3亿多件商品绘制了知识图谱,并为2.5亿用户画像,构建了世界上用户规模最大的O2O智能推荐平台。"豆瓣"利用社交行为分析解决推荐问题,如基于用户相同行为的协同过滤技术、友邻推荐等,也是个性化推荐的一个补充。社交化推荐的引入,可以解决因单纯产品内容推荐导致推荐范围越来越窄的问题。"今日头条"的个性化推荐算法基于投票方法,其核心理念就是投票,每个用户一票,喜欢哪篇文章就把票投给哪篇文章,经过统计,最后得到的结果很可能是此类人群里最好的文章,并把这篇文章推荐给同类人群用户。该方法看起来似乎很简单,但实际上需要基于对海量用户行为的数据挖掘与分析。系统动力学是一门基于系统论、控制论与信息论,并借助计算机模拟技术的交叉学科,其通过系统的视角,进行结构化动态分析和模型模拟,擅长分析高阶、非线性时变和复杂系统,采用定性与定量相结合的方法,适合对资讯个性化推荐这种动态复杂过程进行分析。针对司法工作相关资讯的个性化推荐问题,应用系统动力学理论,对影响资讯推荐效果的重要因素在Vensim软件中进行建模仿真,构建包括用户量、文章量、标签数量和各子系统之间影响的因果反馈模型和存量流量模型,建立系统动力学方程模型,经仿真对相关因素进行敏感性分析。结果表明,文章量、设置的特征化标签和对文章的兴趣点因子等都对推荐效果有重要影响,这是在设计推荐系统时需要重点考虑的因素,也是解决推荐系统冷启动、实时性和"信息茧房"等关键问题的重要途径。基于系统动力学进行资讯个性化推荐研究,可以积极有效地应对司法领域资讯披露面临的挑战,提高精准推荐效果。     

数字孪生的模型、问题与进展研究

近年来,关于数字孪生的研究方兴未艾。数字孪生作为一个新的范式或者方法体现出了巨大的潜力,但是,这一概念的内涵和范围尚不确定,尤其是对数字孪生模型概念的界定很不清晰。根据模式类别可以将其分为通用模型和专用模型,其中专用模型仍是当前的研究热点,研究内容主要体现为对具体项目使用数字孪生方法进行建模,也包括对专用模型进行开发。这些具体项目除了传统制造业所涉及的零件测量和质量控制,增材制造,设计和工作过程,以及系统管理外,还包括在生物医药、石油工程领域的应用等。开发专用模型的工具和技术呈现多元化,有通用工业软件、专用工业软件、仿真平台和自研二次开发工具等等。数字孪生通用模型的研究对象不针对某一具体项目,而是研究如何将模型受控元素表示为一组通用的对象以及这些对象之间的关系,从而在不同的环境之间为受控元素的管理和通信提供一种一致的方法。数字孪生通用模型的研究主要分为概念研究和通用模型的实现方法,两者的研究热度相当。其中概念研究从宏观角度的产品生命周期管理,到描述系统行为,如一般系统行为和系统重新配置,再到具体工作流,如设计方法、产品构型管理、制造系统、制造过程等,研究内容较为发散,尚没有出现特别突出的热点。关于数字孪生通用模型实现方面,主要研究了建模语言的构建、模型开发方法的探索、具体工具的使用、元模型理念的植入和模型算法的探索。数字孪生模型是数字孪生研究的核心领域之一,其未来的研究重点是如何将不断涌现的各不相同的数字孪生体的外部特征和内在属性归纳为可集成、可交互、可扩展的模型,便于更高效地实现信息在物理世界和数字世界之间流动,从而实现数字孪生的普遍应用,继而支持CPS(网络物理空间)和CPPS(网络物理生产系统)的建设。因此,数字孪生模型研究下一步需要解决的问题是如何对接标准参考架构,如德国提出的工业4.0参考架构模型RAMI4.0和中国的智能制造系统架构IMSA等;关于数字孪生模型需要建立统一的描述方法并确立一致的结论,以规范各自独立发展建立起来的模型,从而改善模型的互操作性和可扩展性,否则,随着系统规模的扩大模型效能会显著下降;中国数字孪生模型的研究急需国产专业工业软件和建模软件的支持,以便中国学者深入开展更加符合国情的深入研究。     

基于目标识别的多传感器图像信息融合技术

本文针对目标识别问题，论述了多传感器目标属性融合技术。包括目标属性融合概念、原理、处理结构、算法及应用举例。指出了多传感器目标属性融合中存在的主要问题及解决方法，并预测了发展趋势     

卫生监督领域正交软件体系结构的设计

软件体系结构是大型软件系统开发的一项关键技术。正交软件体系结构结合了传统横向设计的抽象层与面向方面纵向设计的线索,依据特征模型把系统架构设计成包含正交的组织层和线索的构件。讨论了设计正交化功能特征模型及正交软件体系结构的关键技术,并应用于一个研究案例。     

谈国家职业技能标准下的《数控机床维护与维修》课程质量标准

本文研究了国家职业标准下的《数控机床维护与维修》课程质量标准,提出了该课程标准建立的意义,探索了构建的方法与途径,并对课程的教学内容进行了基于项目化教学的设计,为其他课程的质量标准提供了可供借鉴的经验。