大规模科学数据体绘制技术综述

体绘制是刻画大规模科学数据中复杂物理特征的有效途径,然而,数据量极大、特征难以捕捉等问题依然是目前体绘制研究的主要挑战。为此,研究者们从三个方面对体绘制算法进行了深入研究,以提高大规模数据体绘制的效率和效果。一方面,依托硬件通过多处理器核来分担计算,降低单处理器核所要完成的计算量,是提高体绘制效率的一个有效途径。另一方面,充分发掘数据场内在特性对三维数据场进行约简,大幅减少绘制处理数据量从而降低算法开销,也是提高体绘制效率的一个有效途径。同时,在体绘制算法中融入特征分析和特征增强方法,让复杂物理特征从数据场中突显出来,以实现对科学数据的高质量绘制。本文对国内外体绘制技术相关研究进展进行了调研、综述,并分析了不同的研究方法,最后展望了未来体绘制技术研究的可能发展方向,包括应用驱动的特征体绘制、基于特征的约简体绘制、适应硬件的体绘制多级加速以及原位智能化体绘制等。     

Adaptive importance sampling for extreme quantile estimation with stochastic black box computer models

Quantile is an important quantity in reliability analysis, as it is related to the resistance level for defining failure events. This study develops a computationally efficient sampling method for estimating extreme quantiles using stochastic black box computer models. Importance sampling has been widely employed as a powerful variance reduction technique to reduce estimation uncertainty and improve computational efficiency in many reliability studies. However, when applied to quantile estimation, importance sampling faces challenges, because a good choice of the importance sampling density relies on information about the unknown quantile. We propose an adaptive method that refines the importance sampling density parameter toward the unknown target quantile value along the iterations. The proposed adaptive scheme allows us to use the simulation outcomes obtained in previous iterations for steering the simulation process to focus on important input areas. We prove some convergence properties of the proposed method and show that our approach can achieve variance reduction over crude Monte Carlo sampling. We demonstrate its estimation efficiency through numerical examples and wind turbine case study.     

不同射流状态下射流气体与高超声速主流相互作用影响

为研究不同射流状态对高超声速飞行器气动加热的影响,对高超声速来流条件下方孔和圆孔横向射流模型进行数值模拟,讨论射流压强、射流速度及射流方向对主流流场的影响,得到了不同射流状态下流场结构、壁面温度热流分布及壁面中心线温度热流变化。结果表明:射流在一定程度上能缓解壁面气动加热情况,壁面引射效果更好,壁面引射速度1 m·s~(-1)时壁面热流降低接近三分之二。在高速(Ma1)射流情况下,适当增大压强和速度,均会使得射流下游的冷却效果加强;在中低速(Ma0.6)射流情况下,射流基本上不改变主流流场而在边界层内流动,流速越大,冷却范围越大,冷却效果也相对较好。射流方向与主流方向夹角为锐角时,利于射流孔下游降温;夹角为钝角时,利于射流孔上游降温。     

永磁直线同步电机伺服系统自抗扰反步控制器

为了提高永磁直线同步电机伺服系统的鲁棒性,提出基于自抗扰思想的反步控制器。将永磁直线同步电机伺服系统中的未建模动态和外界扰动定义为总和扰动,并扩充为系统新的状态变量。设计了线性扩张状态观测器估计不可直接测量的直线电机动子速度以及总和扰动,证明并分析了设计的线性扩张状态观测器的收敛性和估计误差。利用线性扩张状态观测器的输出,基于动态补偿线性化思想设计了反步控制器。证明了考虑线性扩张状态观测器估计误差的闭环反馈控制系统的稳定性。在Googol公司的实验平台上,验证了设计的自抗扰反步控制器的可行性。     

失效概率函数求解的高效算法

结合基于分数矩约束的极大熵方法和替代模型法,发展了一种失效概率函数求解的高效算法。所提算法的基本思路是利用自主学习的迭代Kriging方法来构造失效概率函数,即采用较少的训练样本来构造粗糙的失效概率函数,在此基础上通过添加新的违反学习函数约束的样本来更新失效概率函数,直到达到精度要求。对于每一个分布参数的训练样本点,所提方法采用分数矩约束的极大熵法来求解相应的失效概率样本。由于分数矩的计算采用了高效的降维积分,并且由于分数矩约束下极大熵法中优化策略高效地逼近了响应的概率密度函数,从而使得失效概率样本能够被高效高精度地估计出来。为了检验所提方法的精度及效率,给出了两个算例,对比了所提方法与已有的失效概率函数求解的Bayes公式法及Monte Carlo法等,结果表明,所提方法适用于求解复杂的功能函数问题,且在满足精度要求的基础上大大降低了计算量。     

基于非线性扩张状态观测器的直线电机PD控制

为了解决直线电机伺服系统跟踪速度与峰化现象之间的矛盾,设计一种基于非线性扩张状态观测器的比例微分(Proportion Differentiation,PD)控制器。将直线电机伺服系统中的未建模动态和外界干扰定义为总和扰动并扩充为系统新的状态变量,利用非线性扩张状态观测器(Non Linear Extended State Observer,NLESO)估计不可测量的直线电机动子速度以及总和扰动。利用NLESO和跟踪微分器TD的输出,基于动态补偿线性化思想设计了引入补偿量的PD控制器,并给出了闭环控制系统稳定性证明。在Googol公司的实验平台上,通过与两种基于LESO的PD控制器对比,验证了所设计的基于NLESO的PD控制器的可行性。实验结果表明,基于NLESO的PD控制器可使直线电机伺服系统具有跟踪速度快、跟踪精度高、峰化现象小、鲁棒性强的优点。     

基于角色的仿真动态建模研究

提出的基于角色的仿真建模方法,详细论述了该方法的建模过程与步骤,阐述了利用角色来达成建模的本质。典型仿真应用表明,该方法在建立仿真动态模型方面是有效可行的,且其具有良好的通用性、封装性、异步并发性及多分辨率特性,能够很好地解决日益复杂的仿真动态模型的建模问题。     

支持向量机在柴油机技术状况评估中的应用

介绍了现有的柴油机技术状况评估方法,分析了这些方法的局限性和支持向量机在处理小样本、非线性、高维数等方面的优势。提出了基于支持向量机的柴油机技术状况评估模型。确定了能够表征柴油机技术状况变化的特征,并通过实车试验提取这些特征;构建了基于支持向量机的柴油机技术状况评估模型,并对部分试验车辆柴油机进行了评估。结果证明：支持向量机在装甲车辆柴油机技术状况评估中的应用是可行的。     

脉冲偏压离子镀的研究现状

脉冲偏压电弧离子镀的成膜过程远离热力学平衡态,与直流偏压电弧离子镀相比,具有成膜温度低、薄膜质量好和应力低等优点。从大颗粒净化作用、低温沉积、沉积速率、微观组织结构、内应力与结合强度、硬度等方面,综述了近年来脉冲偏压对薄膜性能影响的研究结果,重点讨论了机理方面的新成果,综述了脉冲偏压电源的研究状况,并对脉冲偏压电弧离子镀技术的应用前景进行了展望。     

CAN总线在装甲车辆故障诊断与状态检测系统中的应用

针对目前装甲车辆内部设备种类繁多、故障机理复杂且缺乏较为全面的实时在线故障诊断与状态检测手段这一问题,提出了一种基于CAN总线的网络化在线故障诊断与状态检测系统设计方案,进行了CAN总线通信网的短帧应用层协议开发以及系统实现。该系统具有实时数据采集、在线故障诊断和状态检测等功能,且扩展性强。该系统通过了实车试验,测试结果验证了该方案的可行性和系统工作的可靠性。