基于数字孪生的航班链延误动态预测模型

针对复杂多变的航班运行环境，提出一种基于数字孪生的航班链延误动态预测模型，以改善传统预测方法的精度及自适应性。模型基于数字孪生航班链系统构建，采用滑动窗口下的多通道特征建模完成单元级航班延误预测，并提出一种混合优化策略进行模型参数的动态优化，最后通过孪生数据驱动的链式分析方法实现了全航班链的延误分析与修正。采用国内航班数据进行实验，得到在各个窗口下的航班延误平均绝对误差（Mean absolute error, MAE）为11.79 min，低于其他基线模型和静态模型；且引入孪生数据驱动分析和修正后，紧随其后的航班预测误差比此前进一步降低了6.44%。结果表明，模型有利于数字孪生航班链系统实现虚实交互，并具有优良的预测精度和自适应性。     

在云制造背景下用架构驱动的建模方法探讨数字孪生企业（英文）

日益动态竞争的制造、商业和工业环境所要求的云制造，导致了“数字孪生企业”的形成。为了用体系结构驱动的建模方法探索数字双胞胎企业，本文首先介绍了数字孪生企业体系结构的基本要素，利用多智能体技术将这些要素聚合形成资源，并动态连接到云制造平台。然后结合数字双胞胎技术，进一步细化企业的一般活动，形成体系结构的主要操作流程。最后，本文对数字孪生企业参与云制造的过程进行了详细的分析。通过应用数字孪生技术，企业能够对自身的生产资源进行合理的管控，企业内部的生产数据流得以被进一步利用，使得生产过程得到了优化。同时，企业的制造资源能够实时接入网络化制造平台，更好地获取适合生产的个性化订单。本文通过构建多智能体运行框架，优化企业参与网络化生产活动的流程，使得企业本身的数字化程度得到了极大的提升。     

面向边缘计算的数字化车间制造数据实时融合方法

针对当前数字化车间制造数据冗余性高、传输协议不一致的问题,提出一种面向边缘计算的车间数据实时融合方法。首先,围绕边缘计算思想,建立基于物联网的车间数据实时采集体系架构;其次,借鉴证据理论,以一致性检测和归一化后的数据为基础,提出互支持度进行证据转换,并引入改进的证据组合规则获得融合数据,减少设备端上传的数据量,减轻传输网络的传输压力;然后,以OPC UA信息模型为基础,构建协议转换所需配置的信息层次结构模型,以可视化配置的形式完成协议转换,为车间数据提供统一的传输接口;最后,以某航天制造车间总线控制台为验证对象,验证了所提方法的有效性。     

智能辊压成形装备（系统）及其应用案例分析

辊压成形是一种通过顺序排布的成形模具渐近横向弯曲金属带材和板材的塑性加工工艺。由于其低成本、高效率、柔性化的特点,已成为中国新能源、航空航天、轨道交通等多个领域实现轻量化、节能、减排和安全性提升的重要技术之一。但是,该工艺的工序复杂性和离散性、材料厚向性能的不均匀性、设备信息化和柔性化自动化的低水平等问题,导致了它类似于“黑匣子”,使得产品质量难以预测,调试生产高度依赖人工经验,可成形截面受限,成品率不稳定。为此,本文提出了一种数据驱动的智能辊压成形装备（系统）,并介绍了该装备（系统）的技术架构和特点。通过搭建基于人工智能的数据架构,该系统将传统辊压成形中的离散数据进行采集、筛选、集成、储存和分析。同时融合数字孪生、人工智能、轮廓检测技术和多智能体协同控制等来构建可以替代人工经验的自纠偏的生产模式。针对新能源汽车行业,本文给出了利用该系统解决的一个辊压成形的动力电池包结构件的回弹控制案例,并对该系统的发展给出了建议和展望。     

数字孪生技术在航天制造领域中的应用

数字孪生是连接现实世界与虚拟世界的数字纽带。作为一种前沿技术,数字孪生技术通过与大数据、物联网、人工智能技术的结合,能够实时、动态地反映真实物体运动状态。目前传统航天制造中存在着动态响应能力不足、部门间信息整合能力差、地面伴飞系统建造成本高等问题。本文探讨数字孪生技术在航天制造领域下的应用集成方案,旨在为传统航天制造业改进提供思路。首先介绍数字孪生技术提出的背景及其概念,其次论述数字孪生相关技术,随后探讨了数字孪生在航天制造车间管控、控制系统智慧仿真、航天器数字伴飞等场景下的应用模式,最后总结数字孪生技术在航天应用中的一些挑战。     

人工智能在空腔气动/声学特性预测与控制参数优化中的应用

多参数多条件下的精准气动特性数据是进行飞行器快速设计、系统完善、性能评估、指标考核的基本前提和根本保证。基于人工智能的深度学习技术与流体力学交叉融合已成为当前发展趋势,并在湍流模型改造、系统理论建模、气动数据预测、控制参数优化、复杂流场重构等方面得到成功应用。为最大限度发挥深度学习的强大表征能力,围绕内埋弹舱作战运用和智能优化设计需求,构建了弹舱空腔气动特性多场载荷数据库,采用基于数据驱动的深度学习方法,建立了耦合因素影响下的空腔气动/声学特性智能分析深度前馈神经网络模型,实现了有限约束条件下的空腔气动/声学特性快速预测,并引入随机搜索和贝叶斯超参数优化方法增强了模型鲁棒性,为空腔噪声有效控制模型快速优化设计提供了数据基础和方法途径。     

一种考虑温度影响的SiC JFET的数据驱动模型

提出了基于数据驱动建模思想建立考虑温度影响的常断型SiC JFET器件模型的方法,解决了目前物理建模方法应用于功率半导体器件建模过程中器件自身结构、材料等参数获取困难的问题。根据常断型SiC JFET器件手册的图表信息并结合部分实测数据,在Saber软件中建立其热电耦合模型。通过对其静态特性和动态特性的仿真和实验研究,验证了考虑温度影响的常断型SiC JFET数据驱动模型的准确性。该数据驱动建模方法可以推广应用于其他功率半导体器件如功率SiC MOSFETs和GaN FETs等的建模。     

基于工作流技术的作业车间调度研究

分析了作业车间调度的问题模型 ,提出了采用工作流技术来描述复杂的车间调度问题 ,给出了车间调度的作业、资源和过程的工作流模型 ,并给出了作业车间调度的工作流管理系统框架 ,然后从系统结构、功能及实现机制方面分析了工作流管理系统如何动态地实现作业任务和生产资源的动态匹配的工作机理 ,提出了基于时间和事件触发的动态任务调度模式 ,并重点介绍了工作流引擎的决策机制。结合实例 ,给出了一个 6× 6作业车间调度的工作流模型和调度仿真结果。结果表明 ,本文提出的工作流建模方法模型清晰简单 ,求解速度快 ,为解决车间系统的调度提供了一条新的有效途径     

并发式软件系统横切关注点的建模方法

基于面向侧面技术及统一建模语言状态图提出了并发式软件系统开发过程中横切特性的建模方法.该方法将并发软件系统的业务逻辑和横切行为分别封装到复合状态的不同正交区域中,并通过事件广播机制反映二者的交互关系.同时,以模块化的状态迁移系统作为基本计算模型,对该建模方法进行形式化描述,给出了模型元素及建模过程的精确语义.实例研究表明,该方法在并发软件设计阶段实现了横切关注点的分离策略,并使得系统模型具有松耦合、适应性和可跟踪性的优点.     

扩散制造任务建模及分解方法

针对扩散制造这种面向复杂武器装备批量生产的网络制造模式,提出了基于相关性的扩散任务建模及分解方法.定义了扩散任务及相关基本概念,分析了扩散任务相关性研究的必要性.通过给定的扩散任务相关准则,建立了扩散任务相关性模型.在此基础上,应用层次聚类算法,实现了扩散任务分解.通过实例讨论了扩散任务建模及分解的应用过程.     

多媒介数据库系统NHMDB中的数据字典

ＮＨＭＤＢ是基于扩充关系数据模型的多媒介数据库系统，它以扩充关系为基础支持面向对象的主要特性。数据字典在格式化数据的管理中发挥了重要作用。但在非格式化数据诸如图形、图像、语音等形式的数据管理方面的应用尚未得到很好的研究。本文主要讨论把传统的数据字典技术加以扩充使其支持多媒介数据对象的管理，支持复杂对象的描述，支持抽象数据类型，对象类、超类、子类和继承性的概念。     

提高风洞实验数据精度的方法

本文讲述了影响风洞实验数据精度的因素和提高实验数据精度的方法。     

风洞实验数据误差分析

本文根据第一讲给出的计算风洞实验数据随机误差的公式，分析了风洞气流参数。压力系数、力和力矩系数误差的组成及其影响因素，并给出了这些参数、系数误差的变化规律。     

计算机图形信息的查询技术研究与实现

计算机中信息的表达方式多种多样,其中图形信息是其中非常重要的一种。介绍计算机中图形信息的数据组织,并对图形信息的查询技术进行深入研究。     

一种简便易行的数据采集、处理系统

本文主要介绍以 VENUS Ⅱ(或紫金Ⅱ)微机和 AI13 A/D 转换器组成的数据采集、处理系统及软件的开发。该系统有较好的性能价格比,准备周期短。所开发的软件弥补了低档微机的某些不足,使之在风洞实验、航空发动机试车台和发动机进气道的实验中,得到了很好的应用。     

EDI与EDP数据映射技术

就电子商贸的关键技术——电子数据交换（ＥＤＩ）展开讨论，针对ＥＤＩ和电子数据处理（ＥＤＰ）的接口问题，分析了国际通用的ＵＮ／ＥＤＩＦＡＣＴ格式化数据标准，并结合ＥＤＰ应用系统的数据结构，讨论了ＥＤＩ实际应用报文的生成方法，阐述了ＥＤＩ与ＥＤＰ数据映射的工作原理，介绍了基于各种数据库管理平台的ＥＤＰ应用系统进行数据映射通用软件结构设计的思想，文中最后给出了ＥＤＩ与ＥＤＰ自动映射的软件原型系统。     

面向大数据的数据处理与分析算法综述

大数据处理是近年来广受关注和研究的技术领域,数据挖掘作为从大量数据中挖掘隐藏价值信息的技术,是处理大数据的有效工具。本文主要从数据挖掘的角度对大数据处理算法的研究现状进行分类总结。首先介绍了大数据中针对流式数据分类的方法,包括单模型算法和集成分类算法;其次分别从单机算法和基于分布式并行平台的多机算法两个角度概括介绍了大数据聚类方法以及大数据关联规则挖掘方法;最后总结了现有面向大数据的数据挖掘算法的研究进展并展望未来的发展趋势。     

双通道高速实时大容量数据采集存储系统

研究了多通道高速实时大容量数据采集存储系统，采用ＦＩＦＯ和多微机，多硬盘了列存储技术，实现了在每通道达２０ＭＨｚ采样速度的情况下，对Ｉ，Ｑ两个通道同是地采集存储数据量达１０００Ｍｂｙｔｅ的高速实时大容量数据采集存储系统。     

一种基于面向对象原理的PDM产品模型框架

面向对象技术在信息系统建模方面的应用越来越普遍 ,本文针对 PDM的发展趋势及存在的问题 ,结合面向对象技术的思想和方法 ,借用人工智能语义网络中的术语对对象与类的关系加以描述 ,分析了产品数据模型 ,并将其在 PDM系统中划分为项目、组织、工作流程、设计资源、产品类属构型、产品构型和文档等 7个视图 ;在此基础上 ,利用面向对象建模方法对各视图在 PDM中的实现进行了研究。     

利用SQL SERVER实现数据导入和导出

本文介绍了异构环境下数据迁移的基本原理,并对SQL Server中数据传输和转换的工具作了简要分析;提出用DTS向导实现数据导入导出的方法。