关于长周期连续安全节能有效生产基础理论的探讨

石油化工产业是关系国计民生的支柱产业,其中乙烯生产是重中之重,其装置的长周期运行能创造重大的经济效益,但与之而来的安全问题和其它风险不容忽视。针对乙烯生产系统的复杂性,综合考虑装置、人员、以及管理制度等因素是准确、及时的评估生产方案和实施科学管理的必须要求。本文基于人工社会学理论,针对乙烯生产这个复杂系统,提出了人工乙烯系统的设想,通过实际乙烯系统与人工乙烯系统的"平行",形成对包括培训、试验、优化等多个管理目标的支持,并探讨了其优势和在实际生产中的应用。根据人工社会学的建模和"计算试验"的方法,通过人工乙烯系统的实现,有望解决大规模乙烯生产系统难以有效评估和综合优化管理的问题,全面提升我国乙烯生产的管理水平。     

基于SOA架构的平行管理信息系统设计

通过综合考虑企业生产过程中的工程复杂性和社会复杂性,平行管理为企业的综合管理和预测管理提供1种很有前景的理论方法,然而平行管理的软件技术架构体系需进一步完善.本文基于SOA技术,提出平行管理信息系统的概念、系统架构及其与现有信息系统的交互方式.结合乙烯生产系统,将平行管理信息系统分为协同层、应用层、服务层、组件层和资源层,在服务层和组件层构建和真实乙烯系统相一致的人工乙烯系统,在协同层和应用层通过流程编排和服务组合实现企业管理的计算和优化.最后以乙烯员工行为评估为例,说明了系统的构建过程.与传统的管理信息系统不同,平行管理信息系统将虚拟系统与实际信息系统互联互通,并融入了人的行为和管理制度等社会性因素统筹考虑.系统具有开放性、可灵活重构的特点,能快速响应企业业务变化和实验设计需求,为复杂生产系统的试验、培训、优化等多个管理目标提供了可行的技术实现手段.     

平行系统方法与复杂系统的管理和控制

提出平行系统方法的基本思想、概念和运行的基本框架，并讨论了控制系统与平行系统的关系和异同之处，平行系统是控制系统和计算机仿真随着系统复杂程度的增加以及计算技术和分析方法的进一步发展而必然迈上的一个更高的台阶，是弥补很难甚至无法对复杂系统进行精确建模和实验之不足的一种有效手段，也是对复杂系统进行管理和控制的一种可行方式。     

ACP理论的平行执行方式分类研究

针对人工系统、计算实验和平行执行理论(Artificial systems, computational experiments, parallel execution, ACP)中的平行执行方式, 论文给出了不同分类方法,特别是对整体平行执行、局部平行执行和混合平行执行分类方式进行了详细的阐述. 本文以乙烯生产过程为例,论述了整体平行执行、 局部平行执行和混合平行执行分类方法的思想产生来源并进一步阐述了它们的定义、 原理、适用场合和条件,最后,给出了这三种平行执行方式的特点.     

长周期压力容器的神经网络评估算法

本文提出了一套基于人工神经网络（ANNs）的长周期压力容器安全分析评价方法.本文在对长周期压力容器的腐蚀机理、应力分析及主要失效模式理论研究的基础上,对传统神经网络算法进行改进,提出了基于二次动量项的BP网络算法,实现了对高效准确的安全评估.     

基于ACP方法的平行人力资源管理框架

提出了一种基于数据驱动的企业人力资源管理框架,即平行人力资源管理。以虚实互动的平行思想为核心理念,构建基于人员、岗位、组织画像的人工企业组织,针对人力资源管理中的规划、招聘与配置、培训与开发、绩效管理、薪酬福利管理、劳动关系管理等职能模块,设计解决方案并进行计算实验,对执行结果进行预测、分析、评估,引导实际人力资源组织实施管理决策,形成管理闭环并持续优化。最后,以某集团在人力资源管理领域的改革实践为案例,印证了所提出的平行人力资源管理框架的可行性和科学性。     

平行测量:复杂测量系统的一个新型理论框架及案例研究

分析了复杂测量系统的溯源研究现状,指出现有的研究已不能满足复杂测量系统的动态化溯源需求,提出了建立人工测量系统的必要性.基于ACP（Artificial societies,computational experiments,and parallel execution）方法建立了平行测量系统的理论框架,通过构建与物理测量系统行为和特性等价的人工测量系统,借助人工测量系统的计算实验,确定测量优化控制策略,引导物理测量系统的运行,并进行评估,实现物理测量系统和人工测量系统的平行执行和平行控制,将物理测量系统溯源至人工测量系统的理论模型上,解决复杂测量系统的溯源问题.并以齿轮在位测量系统为例,对平行齿轮测量系统进行了设计和平行控制研究.     

基于规则的平行机台生产调度系统

针对某电器生产的平行机台调度系统，描述了该系统的组成结构与数据接口界定。     

乙烯利生产过程分级式监控系统

乙烯利生产过程分级式监控系统ＴｈｅＤｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎＭｏｎｉｔｏｒｉｎｇＳｙｓｔｅｍｏｆｔｈｅＰｒｏｃｅｄｕｒｅｉｎＹＩＸＩＬＩＷｏｒｋｓｈｏｐ●宁芳青ＮｉｎｇＦａｎｇｑｉｎｇ１引言淮阴电化厂乙烯利车间分以下几个工序：酯化工序、酸解工序、重排工...     

平行系统方法在自动化集装箱码头中的应用研究

平行系统是一种建立在人工社会和计算实验基础上的科学研究方法,它的特点是既能真实反映现实系统的动态过程,又能实时优化现实系统的控制过程.自动化集装箱码头是一类典型的复杂系统,既存在不计其数的作业方案,同时也有大量的约束条件.如何在最短时间和最低能源消耗的前提下,完成具有间歇和批次特征的集装箱转运任务,是涉及到数学、控制、管理和计算机等多个学科的重大课题.本文采用数据引擎作为人工社会中的基本计算单元,构成一个复杂的平行系统,用于自动化集装箱码头信息控制系统的研究.数据引擎作为一种面向图形化元件组态的计算环境,非常适用于复杂系统的建模与计算.在可视化和动态重构技术的支持下,利用380个数据引擎对一个具有8台岸桥、25辆AGV和16台龙门吊组成的港机系统进行了自动化作业过程的计算实验.研究结果表明,数据引擎技术是实现平行系统的有效方法,由多数据引擎组成的计算环境,能够大幅度降低自动化集装箱码头信息控制系统建模的复杂程度,能够将码头系统的管理和控制过程无缝地融合在一起.该平行系统可直接与港机设备对接,建立“人工码头”和“物理码头”之间的平行关系,从而实现对港机设备的最优控制.     

一种提高并行数据挖掘效率的方法

发现关联规则是数据挖掘的一项重要任务,本文介绍了几种数据挖掘的串行和并行算法。其中IDD算法是一种高效的和易于扩展的发现关联规则的并行算法,然而,当处理嚣数目增加时,由于负载的失衡导致其效率的严重下降,于是通过引入近似算法成功地解决了这个问题。我们给出了两种近似算法和其性能证明,其一是在线算法,另一种是离线算法。在本文的最后,我们进行了改进的IDD算法的复杂性分析。     

如何有效提升生产管理信息系统访问速度

公司生产管理信息系统采用IBM套装软件Maximo和中间件WebSphere进行开发,于2007年10月上线试运行,现已运行十一年。目前,随着业务需求和用户数量的增多,系统出现较多问题,比如系统出现登陆响应时间较长、系统访问速度较为缓慢等。从客户端、权限组、软件平台、二次开发和系统接口等多个方面进行分析,并采取应对措施,提升系统访问速度。     

Using Fuzzy Ontology to Improve Similarity Assessment: Method and Evaluation

Assessing semantic similarity is a fundamental requirement for many AI applications. Crisp ontology (CO) is one of the knowledge representation tools that can be used for this purpose. Thanks to the development of semantic web, CO‐based similarity assessment has become a popular approach in recent years. However, in the presence of vague information, CO cannot consider uncertainty of relations between concepts. On the other hand, fuzzy ontology (FO) can effectively process uncertainty of concepts and their relations. This paper aims at proposing an approach for assessing concept similarity based on FO. The proposed approach incorporates fuzzy relation composition in combination with an edge counting approach to assess the similarity. Accordingly, proposed measure relies on taxonomical features of an ontology in combination with statistical features of concepts. Furthermore, an evaluation approach for the FO‐based similarity measure named as FOSE is proposed. Considering social network data, proposed similarity measure is evaluated using FOSE. The evaluation results prove the dominance of proposed approach over its respective CO‐based measure.     

MDDS:一种面向高性能计算的并行文件系统元数据性能提升方法

随着计算能力的增强、应用课题规模和复杂度的增加,高性能计算机对并行文件系统性能要求越来越高.在海量小文件和大规模并发I/O操作的应用场景中,文件系统元数据的吞吐率成为限制其性能的关键因素.设计并实现了元数据代理(meta data delegation service,MDDS),通过降低元数据服务间的耦合度,保证元数据集群的高可用性;使用目录子树方式管理元数据代理空间,避免跨节点目录引入的分布式原子操作的复杂性和低效性.并针对高性能计算中I/O转发架构,提出基于元数据代理的两种作业调度策略——单作业独占单元数据代理调度和多作业共享多元数据代理调度——实现作业间和作业内的负载均衡.在116台存储服务器上对MDDS进行评估,实验结果表明,元数据代理提供了拟线性的元数据性能,在大规模的环境中较Lustre CMD方案有较好的扩展性;两种调度方式有效分散了作业元数据的负载,改善了高性能计算中的元数据瓶颈问题.     

一种面向异构并行系统的最大功耗管理方法

高功耗已成为制约高性能计算机发展的重要问题之一.近年来,大量研究关注于如何在满足系统功耗约束的条件下优化系统执行性能.然而,已有方法大都针对同构系统,未考虑异构处理器之间的功耗或速度差异,难以高效应用于基于加速器的异构系统.对当前异构并行系统执行模型进行了抽象,并提出了融合两级功耗控制机制的系统功耗管理框架,自顶向下依次为系统级功耗控制器和异构处理引擎功耗控制器.在异构处理引擎功耗控制中,针对类OpenMP 并行循环,首先分析了异构多处理器在满足功耗约束条件下达到性能最优的条件.基于该结果,给出了功耗受限的并行循环划分算法,该方法通过协调并行循环调度和动态电压频率调节技术以优化异构并行处理.在系统级功耗控制中,建立了异构处理引擎效能评估方法,以此作为功耗划分的依据,在兼顾并发应用公平性的同时,提高系统整体执行效能.最后,基于典型CPU-GPU 异构系统验证了方法的有效性.     

一种基于仿真模式的生产调度管理方法

针对半导体制造行业,提出了一种仿真调度方法来辅助调度员进行生产作业计划的编制,系统的实用性占据首要地位。方法采用了人机交互策略,使得调度员能够实时地监控车间设备的生产情况,方便对各台设备进行任务分配,并能形象地仿真调度结果。     

基于文件格式信息的改进模糊测试方法

本文针对盲目变异的模糊测试策略带来的效率低下的问题,综合程序控制流图、输入种子样本特征、异常样本发现、模糊测试器路径反馈等信息,提出一种更为有效的种子输入变异策略.本文通过不断监控种子文件在目标程序中的执行路径,并引入污点分析的方法,以建立起新增执行路径的起始语句与种子文件中关键字节的一对多映射关系.最终本文将根据这种映射关系对种子文件中的能够增加路径覆盖的字节进行变异,以期得到更有效率的模糊测试结果.我们的实验表明,增加定向变异之后的模糊测试器在代码覆盖率,以及模糊测试的效率上都有较为显著的提升.     

多处理器架构下提高软件性能方法

随着单处理器架构遇到了硬件发展的瓶颈,各大处理器厂商自2004年以来,已经逐步向多线程及多核架构发展,到了现在基本已是多核处理器的天下,而多核架构的实施对软件的开发必将带来巨大的变革,要改变传统的编程思想及方式,要积极尝试采用并行软件设计方法开发应用程序,这样才能在硬件多核架构下实现软件发展提升性能.     

一种多范例并行应用系统的描述方法和性能估算模型

多范例并行是大规模并行应用系统的本质特征．规范化描述并行应用系统，建立性能估算模型对于提高多范例并行应用系统的开发效率和运行效率具有重要意义．该文提出了一种基于模块及其组合关系的描述方法和系统执行代价计算模型，它不仅能描述并行应用系统的多范例特征，而且将不同并行范例模块的组合时产生的代价引入模型．考虑的代价包括并行执行模式的转换、数据分布方式的转换以及编程范例的转换等，从而使模型更为准确．给出了描述和代价估算的应用实例，说明了规范化描述和代价估算对于确定并行策略的重要性以及模型的精确性．     

Using Accurate Arithmetics to Improve Numerical Reproducibility and Stability in Parallel Applications

Numerical reproducibility and stability of large scale scientific simulations, especially climate modeling, on distributed memory parallel computers are becoming critical issues. In particular, global summation of distributed arrays is most susceptible to rounding errors, and their propagation and accumulation cause uncertainty in final simulation results. We analyzed several accurate summation methods and found that two methods are particularly effective to improve (ensure) reproducibility and stability: Kahan's self-compensated summation and Bailey's double-double precision summation. We provide an MPI operator MPI_SUMDD to work with MPI collective operations to ensure a scalable implementation on large number of processors. The final methods are particularly simple to adopt in practical codes: not only global summations, but also vector-vector dot products and matrix-vector or matrix-matrix operations.