云端工具集成和管理方法研究

来源 :系统仿真学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户:gaoerwj
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针对航天、航空、兵器、船舶等领域利用专业工具开展复杂产品研制的应用需求,迫切需要通过工具服务化的方式,进行云端工具的集中管理,工具的跨专业共享,解决传统型号研制过程中,工具版本不统一、跨专业资源壁垒、工具掌握门槛高等问题.通过研究跨专业、不同版本自研工具的集成及调用方法,和工具服务器的运行控制、权限管理等方法,以Matlab开发的本地工具为例打通云化技术流程和方法,建立自研工具服务化云平台,实现军工领域复杂产品研制过程中专业工具的管理集中化、版本统一化、利用最大化.
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根据初中物理教学大纲的要求,学生在初中阶段的物理学习,经历了从整体感知到思维提升的过程,教师要关注学生兴趣培养、思维引导,关注物理概念和规律的生成凝练过程,培养学生的观察能力、概括能力,提高学生物理素养,为高中学习奠定基础.
钉钉平台是“停课不停学”期间线上教育活动选用较多的教学软件,也是学者进行研究的主流教学软件之一.对于西北农村地区中学来说,基于钉钉平台的线上教学,需要针对中学教学的具体目标、要求,去粗取精地选择自身教学需要的平台功能,并简化教学流程、学习操作流程,构建师生沟通平台,激发学习色彩,从而以最低的时间成本、学习成本引导农村地区家庭的家长、学生也能够充分、高效地利用这一平台,实现线上学习目标,并获得学习方法上的收获.
科学是一门以实践探究为主的学科,其在培养和发展学生科学素养过程中发挥着重要作用.实验材料是开展科学实验的前提基础和重要保障,实验材料选择与运用的恰当与否,将会直接影响科学课堂的教学质量.小学阶段是培养学生的科学探究兴趣和态度的重要阶段,这个阶段科学实验材料的选择与运用策略非常关键.本文基于小学阶段学生心理特点和认知规律,结合具体的教学实践,提出一些策略方法,以期能够为小学科学实验教学开展提供一点参考.
针对无人艇实船试验时间长、成本大、风险高等问题,开展了面向无人艇自主航行的仿真系统研发,解决了无人艇航行相关的复杂场景模拟、智能感知、运动仿真、环境效应建模等关键仿真技术难点,自主完成了无人艇动力学方程、运动学方程、风载荷模型、波浪漂移力模型、海流模型的设计与实现.通过湖上实船试验,证明该仿真系统具有较高的准确度和逼真度,可大幅提升无人艇自主航行等智能模块的开发效率,降低试验成本.
高超声速飞行器建模中流热固物理场耦合特性求解是不可回避的难点,流热固耦合实时仿真尤其具有挑战.针对流热固耦合实时仿真中求解精度和求解效率相互矛盾的问题,建立了一种基于计算流体力学/计算结构力学的流热固耦合特性求解方法,实现了流体、温度、结构形变场耦合的高精度求解.根据多工况离线解集建模方法,通过积累大量离线解作为在线计算的有效支撑,平衡了求解精度和求解效率的矛盾.进行了虚拟试飞试验,分析了流热固耦合效应对飞行器攻角和净推力的影响,并与NASA实验数据进行对比,验证了模型的正确性.
焊道重叠是电弧增材制造(Wire and Arc Additive Manufacturing,WAAM)技术的本质,合适的工艺参数选择对于控制焊道几何形状,提升成型零件的尺寸精度具有重要的意义,为此提出一种基于自适应布谷鸟搜索(Adaptive Cuckoo Search,ACS)算法优化的深度信念网络(Deep Beilef Network,DBN)预测模型ACS-DBN,在给定喷嘴高度、焊接电流、焊接速度、送丝速度这4个工艺参数的基础上预测焊道的熔宽和余高;基于实验法确定最优的隐层层数和隐元数量,构
针对复杂对抗场景下编队行为协同建模及决策智能生成等问题,提出一种数据驱动的对抗博弈智能体建模方法,依托基于严肃游戏的复杂海上装备对空对抗模拟场景,通过基于并行对抗场景的分布式训练技术与基于灵巧目标的临机决策建模技术,结合空中目标、复杂海上装备等能力模型,实现人机混合增强的智能体建模,为后续深入开展复杂对抗场景下多目标协同建模研究提供了支撑.实验结果表明:深度强化学习算法能够为智能体灵巧策略的建模提供基础.
为解决口腔手术灯无法根据人脸方向和口腔位置自动调整手术灯照射姿态的问题,提出一种六自由度自动跟踪视觉机械臂的方案.通过双目视觉实现坐标转换,获得口腔位置和人脸面部法向量的三维信息.在运动学计算中引入几何法,得到了逆运动学的封闭解,通过Maltab编程并带入数值验证了其正确性.对机械臂进行了五次多项式运动规划,分析了轨迹控制效果,距离误差在28.73 mm内,方向偏移在1.3697°内.该方案通过仿真实验后可以完成自动定位、跟踪、对正,为自动跟踪口腔手术灯提供了理论基础.
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使用传统的机器学习方法预测晶体性质需要进行复杂的特征工程.为了绕过耗时的特征工程,使用基于深度学习技术的元素网络、化学计量比的表征学习、基于注意力的成分限制网络和晶体图卷积神经网络对晶体的形成能、平均每个原子的总能量、带隙和费米能进行模拟.将残差学习引入晶体图卷积神经网络中,提出了一种晶体图卷积残差神经网络.在网络中增加隐藏层的层数和隐藏层的节点个数,通过残差连接的方式连接各个隐藏层,同对加入BatchNorm层进行归一化.经测试发现,相比于晶体图卷积神经网络,晶体图卷积残差神经网络对4种物理量预测的精度