军事应用网格MAGrid本体研究

本体论提供了对研究领域进行概念化描述的基本理论和方法.为了适应网络中心战的发展需求,提出了一种新的军事应用网格构想--MAGrid,并着重从本体论的角度对其进行研究和设计.在介绍本体论相关知识的基础上,提出了相应的层次化本体结构,并对MAGrid的两类主要本体--网格服务本体和网格应用本体进行了描述.通过该研究,为新时期军事应用系统的开发提供了新的思路和方法,对于提高军事系统整体效能具有一定的理论参考和应用价值.     

任意多面体的快速非结构网格生成算法

对于包含复杂气动外形的CFD数值模拟,网格生成是其中的关键,快速稳定的网格生成技术是其中的重要组成部分。本文首先建立了基于可视面的适用于任意多面体的快速初始化算法;然后改进了Delaunay生成算法后使用Delaunay改进生成算法细化网格,讨论了网格质量判定依据对网格生成的影响,通过开发Delaunay面交换技术优化网格生成过程;最后建立了基于顶点弹簧理论的网格优化方法,以提高网格生成的质量。结果表明,本文建立的算法效率较高。     

基于网格技术的仿真资源实时调度系统研究与实现

针对仿真资源服务运行中存在的性能瓶颈,以WSR工厂模式为基础,设计并实现了一种基于网格技术的仿真资源实时调度系统。该系统通过设置代理工厂服务,在客户端创建资源实例,实现了对仿真资源服务的实时动态调度和对资源属性的监控。原型实验证明,该系统具有调度时机合理、调度机制对服务方与客户端透明、资源监控机制不影响客户端操作和接口开放等优点。     

改进Dijkstra算法在雷达突防中的应用

飞行器雷达突防是现代战争中自我保护的重要手段.综合考虑了雷达威胁和航程的影响,建立了关于雷达威胁模型和航程的代价函数.针对传统的Dijkstra算法搜索空间大,搜索效率低的问题,进行了改进,并考虑飞行器的偏航角约束,提出了基于栅格的Dijkstra算法.对简单雷达突防和复杂雷达突防进行了仿真验证.仿真结果表明:该算法不仅能较好地回避雷达威胁,而且较好地提高了搜索速度.     

网络中心战中的战场感知能力量化模型研究*

为了定量评价和探索提高网络中心战中的战场感知能力的途径,针对网络中心战的特点,运用集合论、信息论、图论等理论研究了战场感知能力的量化问题.首先分析了影响战场感知能力的主要因素及其作用,然后对主要因素进行了量化建模,提出了传感器对指控节点的信息量贡献模型以及指控节点之间的信息量贡献模型,建立了指控网战场感知能力量化计算模型,最后通过仿真,验证了模型的有效性,说明了提高指控网战场感知能力的有效途径.     

一种基于地形分析的多目标关联算法

利用低时空分辨率的卫星遥感观测进行目标群关联,由于目标群运动状态转变的规律性不好寻找,目标群的精确属性特征难于获取,增加了利用目标属性进行关联的实现难度.考虑到地形特征对目标群运动影响的特点,提出了基于地形栅格分析的多目标关联算法.     

一种含工作流Web信息系统的访问控制模型设计实现

包含工作流的Web信息系统是目前较为流行的一种系统应用模式。针对现有TRBAC模型在此类系统应用中存在的控制数据冗余、效率低下等不足改进提出了一种新的访问控制模型,该模型将RBAC与TRBAC进行结合,并按操作级别对角色与权限进行划分,通过引入流程历史信息等约束条件实现动态授权中操作权限与执行上下文的紧密关联,较好地实现了动、静态授权的分离,在保证系统安全的同时降低了访问控制策略的复杂度,为此类系统访问控制策略的制定提供了一个基本的参考性框架。最后以基于Web的办公自动化系统为例描述了模型在应用中的实现方案。     

基于Teamcenter的产品维修性设计集成解决方案

基于产品生命周期管理(PLM)解决方案Teamcenter,构建了维修性设计与分析工作集成到产品设计过程中的系统体系结构;建立了支持维修性设计分析工作的数据模型;对不同的维修性设计分析工具以合适的方式进行了集成;将维修性设计与分析工作纳入到产品研制过程中,并建立了具体的维修性工作的业务流程。     

基于Agent和ECA规则构建的工作流系统

针对当前工作流系统存在的问题,提出了一种能够支持流程动态修改、基于活动和ECA规则组合的工作流模型,并在工作流系统中加入管理流程运行的Agent部件,实现了系统对流程运行的智能化管理.最后采用一种回退策略来处理流程发生变化时正在运行的流程,保证这些流程按照修改后的流程正常执行.     

基于网格的聚类挖掘算法

为了提高海量数据挖掘效率,研究了一种基于网格环境下的分布式聚类（Prejudge-Based Distributed Clus-tering,PBDC）算法,并引入距离、模和内积的概念,在聚类之前进行预判断,减少了不必要的计算开销。在此基础上提出了一种分布式并行化聚类（Distributed Parallel Clustering,DPC）算法,将其嵌入到Weka4ws中,以开源数据挖掘类库Weka为底层支持环境,构建网格环境下的分布式数据挖掘体系,同时进行仿真实验。实验结果表明：该算法对于网格环境下海量数据的分布式聚类具有良好的效果。