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一种带漂移干扰的模型预测控制器的建模质量监控方法
本发明公开了一种带漂移干扰的模型预测控制器的建模质量监控方法,包括如下步骤：建立闭环控制系统的干扰模型；根据闭环控制系统的实际情况以及给定的控制目标，设计过程的动态模型 MPC 控制器；采用干扰模型及 MPC 控制器控制闭环控制系统，并采集闭环控制系统运行所得的过程数据；根据闭环控制系统结构，对过程输出及过程输入数据进行正交投影，获得过程估计干扰更新；根据闭环控制系统既定参考信号和过程实际输出，获取闭环控制系统的实际
华中科技大学
2021-04-14
一种基于 XML 建模的印刷出版中多元组合符号自动生成方法
本发明公开了一种基于 XML 建模的印刷出版中多元组合符号自动生成方法，包括步骤 1：根据定 义的组合符号模型，在数据采集端使用可视化的符号输入方式自动采集符号；步骤 2：在数据库系统中 添加相应的符号数据字段，根据组合符号模型进行数据采集；步骤 3：按照所需发布信息内容，抽取符 号信息生成符号 XML 模型；步骤 4：通过对符号 XML 模型解析，进行出版显示。本发明基于 XML 描 述语言，对组合符号进行组合设计。使用本方法的模型，可以生成动态的自适应符号，有助于符号发布 的自动化、标准化。而这种模型不仅可用于出版印刷，也可用于网页显示以及其他显示系统。而使用符 号编码调用基本的符号库，可使用 TrueType 字体或 Cad，这又保证了在不同的平台上的兼容性。
武汉大学
2021-04-13
一种基于计算机视觉的个性化脚部建模与鞋垫定制方法
本发明公开了一种基于计算机视觉的个性化脚部建模与鞋垫定制方法，包括：获取被测者的脚部视频数据，对脚部视频数据中相邻的两帧图像进行特征点提取，并用利用光流法对相邻视频帧之间的特征点进行跟踪匹配，采用零均值归一化互相关系数 ZNCC 验证剔除其中不可靠的跟踪结果，并根据跟踪匹配的结果构造特征点的轨迹，对脚部视频数据中的关键帧进行选取，根据得到的特征点轨迹，并利用SFM 方法对视频关键帧队列中的特征点轨迹进行三维重建，以生
华中科技大学
2021-04-14
一种基于有限元的钛合金变齿距铣削三维建模方法
本发明公开了一种基于有限元的钛合金变齿距铣削三维建模方 法，包括以下步骤:首先获取刀具系统参数、工件与刀具的材料参数， 并制定切削工艺参数;根据工艺参数，按照铣刀各刀齿与前一刀齿的 径向夹角之比等于对应的每齿进给量之比的原则进行铣刀几何建模; 对铣刀与工件的物理模型、接触关系与运动关系进行建模;提交工作 到 ABAQUS/Explicit 求解器进行求解计算;得到求解结果后，绘制铣 削力-时间曲线图，铣削温度-时间曲线图，或某特定节点集合的应力、 应变图。由于本发明中考虑了铣刀的
华中科技大学
2021-04-14
一种基于改进的 SVD-Krylov 算法的数控机床进给系统建模方法
本发明公开了一种基于改进的 SVD-Krylov 算法的数控机床进给 系统建模方法，该算法包括如下步骤：基于动力学方程建立数控机床 进给系统的状态空间方程模型；获得原始系统状态空间矩阵，原始系 统和传递函数模型；设定降阶系统阶次，启动多点矩匹配 SVD-Krylov·112·算法进行降阶；输出降阶系统状态空间矩阵，降阶系统及相应降阶传 递函数模型；采用正交实验方法和时间响应法进行降阶算法仿真验证。 提出的降阶建模算法降阶后的模型能够保证渐近稳定，计算效率高， 同时采用迭代
华中科技大学
2021-04-14
面向APT检测的攻击链数据建模与分析
主要研究APT 网络攻击全链条的通用表征和威胁模型，
实现攻击的全链条威胁分析；研究跨平台内核数据实时可信
采集方法，探索基于去噪和去冗技术的高效数据解析、基于
语义恢复技术的关键字段填充；研究多源异构内核数据的重
构方法；研究保持全局依赖的数据压缩方法，实现实时、高
效、普适的数据压缩；研究面向APT网络攻击全链条的智能
检测框架，实现对攻击的全链条高效检测；研究APT网络攻
击的演化模式，实现APT网络攻击的可解释溯源分析。
浙江工业大学
2021-05-06
新冠肺炎动态感染过程建模与预测分析
面对疫情，北京航空航天大学机械工程及自动化学院先进数控和智能制造团队刘强教授、肖文磊副教授等一批教师和研究生自发组成“大数据建模分析工作群”，开始收集疫情数据，交流和讨论建模方法。刘强、肖文磊又与工作群中的孙鹏鹏、王柳权、臧辰鑫、朱三颖、高连生等人，组成了“2019-nCoV疫情建模分析应急响应研究小组”核心攻关组，全力以赴开展本次疫情建模仿真和预测分析研究工作。疫情建模分析应急响应小组的研究工作是在2003年郇极教授提出的“一种基于自动控制理论的SARS传染预测模型”的基础之上，结合此次新冠疫情原发地高度集中、恰逢春节期间人口流动的特点，采用控制论原理和大数据分析方法建立功能更全面的2019-nCoV动态感染过程模型。刘强教授团队对北京、上海、重庆、温州、长沙、郑州、成都、杭州、深圳等40余个城市的疫情数据发展趋势进行了动态仿真分析。基于分析结果，应急响应小组直接向上级部门提交疫情关键数据预测报告2份，直接向中国疾控中心提供预测分析数据及报告2份，向上级提出北京延期恢复正常上班的紧急建议1份，为高层疫情防控决策提供了及时有效的技术数据支持。
北京航空航天大学
2021-04-10
成品油管道调和建模、控制与优化技术
针对油品调合过程中的关键质量指标辛烷值（马达法和研究法）和雷德蒸汽压等调合规律的非线性，建立了预测准确，结构简洁的智能调合模型。由于实际工业生产过程中存在的干扰因素很多，调合模型输出值与成品油属性在线分析仪的检测值不可避免地要产生一定的偏差，为此开发了汽油调合模型的在线优化校正技术，使调合模型适应工业过程操作特性的变化和生产工况的迁移。在建立的调合模型基础上，开发了离线和在线优化技术。离线优化技术不需要企业进行管道改造和安装在线分析仪，可在一定范围内提高调合的成功率和降低调合成本。在线调合模式基于离线模式，可动态更新和优化调合配方，从而能够进一步提高调合成功率，降低调合成本，减少质量过剩。开发的优化技术还考虑了多种可能的现场生产模式：例如：管道调合，罐式调合，罐底油补偿模式等。已汽油调合软件ECUST_BLEND工作。成品汽油调合过程的建模、模拟与离线优化技术已经成功在金陵石化完成现场应用。其中汽油辛烷值调合效应模型，将汽油调合过程中组分油表现的非线性效应定量的描述出来，进而准确的对成品汽油的关键指标辛烷值作出预测，与传统的乙基模型对比表明所建模型精度提高了约1%。在调合模型基础上开发的离线优化技术，结合了成品油生产现场的特点，能够有效的考虑罐底油、直调组分、锰剂添加量、以及库存约束等现场情况。在实际应用过程中，所完成的汽油调合工作全部一次达到国III标准。通过与传统的手调方式进行比较，优化后配方提高了一次汽油调合的成功率，稳定了汽油生产过程，并且降低了调合成本与质量过剩：质量过剩稳定在0.?以内，且研究法辛烷值在93.5-4.1之间波动。仅以离线优化为例，通过成本核算，每年的调合成本可减少1275万元左右。
华东理工大学
2021-04-11
成品油管道调和建模、控制与优化技术
针对油品调合过程中的关键质量指标辛烷值 (马达法和研究法) 和雷德蒸汽压等调合规律 的非线性，建立了预测准确、结构简洁的智能调合模型。由于实际工业生产过程中存在的干扰 因素很多，调合模型输出值与成品油属性在线分析仪的检测值不可避免地要产生一定的偏差， 为此开发了汽油调合模型的在线优化校正技术，使调合模型适应工业过程操作特性的变化和生 产工况的迁移。在建立的调合模型基础上，开发了离线和在线优化技术。离线优化技术不需要 企业进行管道改造和安装在线分析仪，可在一定范围内提高调合的成功率和降低调合成本。在 线调合模式基于离线模式，可动态更新和优化调合配方，从而能够进一步提高调合成功率，降 低调合成本，减少质量过剩。开发的优化技术还考虑了多种可能的现场生产模式。例如：管道 调合，罐式调合，罐底油补偿模式等。已汽油调合软件ECUST_BLEND工作。 成品汽油调合过程的建模、模拟与离线优化技术已经成功在金陵石化完成现场应用。其中 汽油辛烷值调合效应模型，将汽油调合过程中组分油表现的非线性效应定量的描述出来，进而 准确的对成品汽油的关键指标辛烷值作出预测，与传统的乙基模型对比表明所建模型精度提高 了约5%。在调合模型基础上开发的离线优化技术，结合了成品油生产现场的特点，能够有效 的考虑罐底油、直调组分、锰剂添加量、以及库存约束等现场情况。在实际应用过程中，所完 成的汽油调合工作全部一次达到国III标准。通过与传统的手调方式进行比较，优化后配方提 高了一次汽油调合的成功率，稳定了汽油生产过程，并且降低了调合成本与质量过剩，质量过 剩稳定在0.1以内，且研究法辛烷值在93.5-4.1之间波动。仅以离线优化为例，通过成本核算， 每年的调合成本可减少1275万元左右。
华东理工大学
2021-04-11
新冠病毒传播建模预测和模拟推演平台
近日，南科大“人流大数据和AI驱动的新型冠状病毒（COVID-19）传播建模预测和模拟推演平台”内测版本正式推出（下简称“推演平台”）。该平台可实现在城市尺度上，基于人流移动的新型冠状病毒传播感染情况的细粒度预测和模拟，为有关部门制定不同的隔离和公共防疫政策（如封闭特定城市区域或道路）提供参考。新型冠状病毒的感染传播与人流移动存在密不可分的关联。现阶段的多数研究只停留在简单的相关性分析以及基于全国地图的数据可视化阶段，缺乏在城市尺度上、针对人流移动的细粒度深度分析，更缺乏基于人流移动的传播模拟推演模型以及潜在感染源和风险区域的挖掘模型。随着复工潮的来临，战“疫”面临新的挑战。南方科技大学科研部、工学院、计算机科学与工程系（下简称“计算机系”）和南方科技大学-东京大学超智慧城市联合研究中心紧急组织科研力量，成立“新型冠状病毒传播建模预测项目组”，由计算机系副教授宋轩担任负责人，迅速启动针对新型冠状病毒传播感染的“大数据分析和AI建模推演平台”研发工作。该平台是一个针对新型冠状病毒传播的大数据分析和AI建模平台（如图1），其中预测和模拟推演模型完全由数据驱动，需要使用人流大数据进行训练和优化。数据拥有单位只要将人流大数据输入平台，平台即可以自动完成模型迭代训练，并输出相关的预测和模拟推演的可视化结果。其预测和模拟推演的精度由模型训练数据的质量、精细度和覆盖度决定。平台后续期待更多单位（如GPS轨迹数据、CDR数据等人流大数据拥有单位）参与进来，共同完善该平台。推演平台通过整合、处理和分析各类多模态人流移动和出行大数据，结合新一代的人工智能技术，完成对新型冠状病毒的传播和感染人群细粒度建模，从而实现在城市区域内细粒度预测、模拟和动态推演传播感染情况。平台可实现的基本功能主要有以下几个方面：一是建立新型冠状病毒和人流移动的映射模型，包括传染概率确定/潜伏期分析/传染代数分析等；二是分析隐藏病患，由于疾病传播为链式，可以根据缺失轨迹链反推出尚未确诊的疑似病患；三是分析风险人群，可根据病患轨迹寻找可能有接触的风险人群，提前预警；四是挖掘潜在病原地，分析病人间的轨迹交叉点确认潜在的未知病原地（如图3）。在以上功能基础上，平台可以实现设定不同的公共防疫政策（如封闭城市内的高风险感染区域），在城市尺度上，动态推演和模拟在这些政策下的城市传播感染情况，从而帮助相关部门制定更为高效的隔离和公共防疫政策（如图4）。
南方科技大学
2021-04-10