并行程序控制流图可视化的实现

介绍了并行化编译器,在研制并行化编译器过程中,实现了程序控制流图的可视化。着重分析了抽旬语法树（ＡＳＴ）中的控制流信息,给出了两种语句节点定位算法,在Ｘ－ｗｉｎｄｏｗ下实现了图形界面。     

图论最大流理论在机场登机口分配中的应用

为提高登机口的利用率、提升航空旅客出行的便捷性与舒适性、提高机场的运行效率及航空公司的运营效益,在图论中网络最大流理论的基础上,将旅客步行距离、机场资源运行效率、飞机最短过站时间、＂航班对＂、机型等作为约束条件,考虑航站楼布局、始发/终到及中转旅客数量等因素对登机口分配结果的影响,建立旅客登机口分配的优化网络模型,并对该算法的复杂度和最优性进行分析和证明。最后,运用实例来验证该方法在缩短旅客步行距离和提高机场运行资源利用率方面的可行性,该算法也可用于飞机停靠机位的优化安排。     

多工况过程动态SDG故障诊断

通过分析多工况过程的故障动态特性,在符号有向图(SDG)中引入工况条件,补充对未测节点的表达,提出了一种新的定性描述模型——过程动态有向图,给出了建模方法和基于故障依赖性关系 D 矩阵的诊断流程.该模型满足了随工况变化调整结构和参数的需求,诊断算法解决了实际系统部分状态常常因未测量而造成信息缺失的问题.同时综合不同过程的SDG诊断能改善静态SDG模型定性推理分辨率.利用提出的方法建立了某民用飞机发动机引气系统的诊断模型并进行了诊断,结果表明该模型有效且实用.      

基于混合动网格的二维非定常粘性流动数值模拟

利用基于Delaunay三角化的动网格方法,在混合网格上求解了带运动边界的二维非定常Navier-Stokes方程。在有限体积法格心格式的基础上,采用带人工耗散项的Jameson中心格式以及双时间步长推进方法对Navier-Stokes方程中的空间项和时间项分别进行了离散。湍流模型为Spalart-Allmaras方程模型。对在跨声速粘性绕流中进行俯仰振动以及后缘摆动的翼型进行了数值模拟,得到了令人满意的结果。     

基于网络复杂性的最小刚性编队通信拓扑生成

基于编队通信拓扑的网络复杂性,提出了一种多智能体系统最小刚性编队通信拓扑生成算法。首先基于刚度矩阵生成最小刚性编队通信拓扑的方式,找出智能体编队的最小刚性通信拓扑集;然后从降低通信消耗等方面建立网络复杂性评价指标,采用熵权法对各指标权重进行求解,给出网络复杂性的计算方法;基于此评价指标,在最小刚性通信拓扑集中找出网络复杂性最小的编队通信拓扑。仿真结果表明,该算法能有效减少编队通信拓扑网络复杂性,简化通信拓扑结构。     

峰值点非负矩阵分解聚类算法

非负矩阵分解模型是一种常见的数据降维方法。在现有非负矩阵分解算法用于聚类的研究中,每个类别一般仅由一个或者指定多个中心点表示,然而这种表示方式往往无法准确描述其类别的特征和结构,从而影响聚类效果。为了解决这个问题,本文提出了峰值点非负矩阵分解算法。该算法首先为数据集找到多个密度峰值点,并构建密度峰值点和样本点的二部图,然后利用二部图完成聚类。此外该算法引入流形图正则化项来充分利用数据间的流形结构信息,并给出了算法的迭代更新规则。在大量真实数据集上的实验结果表明,该方法可以更加有效地利用数据本身的结构信息,从而提高聚类效果。     

基于知识PETRI网的自动装配规划

提出了一种由产品关联图自动生成产品装配优化序列的方法，首先对产品关联图进行割集运算，并由此可得相应的产品装配与／或图，再由此与／或图构造出产品装配的知识ＰＥＴＲＩ网，运行此知识ＰＥＴＲＩ网后便可得到此产品的最佳装配序列。本文介绍的这种基于知识ＰＥＴＲＩ网的人装配规划方法与目前常规的机器人装配规划方法，如启发工搜索法与基于装配知识库的装配专家系统相比，规划速度快，由于该方法将人工智能应用于ＰＥＴＲＩ     

供应链的一种形式化建模方法

介绍了Meta图的有关概念，提出了基于Meta图的离散制造业供应链的建模方法，给出了其于BOM表的建模步骤，讨论了供应链Meta图模型的特点，对最大Meta路以及加权Meta图进行了定义，并对供应链中物料的数量关系、成本、时间生产能力等要素模型中的表示方法进行了讨论。为用系统化的手段进行供应链管理的定量分析提供了理论基础。最后，利用模型对一个微机生产企业的供应链速度、成本、柔性等性能测度进行了定量分析，为供应链组建时的事前评价提供了手段。     

基于有向图的蜂群无人机故障影响

基于蜂群无人机控制模型，针对虚假数据注入的故障情形，为了分析该故障情形下，蜂群无人机中故障的的影响及传播关系，采用故障传播有向图及一致性理论，开展蜂群无人机故障影响机理研究。首先，通过Dijkstra算法计算故障源到各无人机的最短路径，建立故障传播有向图；然后预测各无人机受故障影响的程度，结合蜂群无人机系统，计算一致性行为偏差的指标，并将其作为实际故障影响程度；最后，通过对预测结果与实际故障影响程度进行仿真比较，验证了所建立的故障影响机理的合理性。