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当前设计过程质量水平缺乏科学的测量方法和评价手段,企业对设计过程没有清晰的认识和针对性把控。通过建立数据驱动的过程量化评价能力,能根据数据来表征和衡量设计过程各维度的特性,形成层次性、可操作、可量化的设计过程质量水平测量模型,使得设计过程更加透明、让企业对当前设计过程质量水平的认知更加清晰,据此来促进质量管理的颗粒度、精准度和前瞻性得到有效提升。为了支持测量模型推演,辅助对测量数据逻辑进行校验,对测量效果进行了分析,并使用基于对象过程方法论(OPM)概念元模型开展了设计过程质量水平测量模型设计。在剖析测量方案的基础上构建出以质量目标牵引为核心的推演方案建模模型,以OPM分层剖析方案模型,进行模型推演,促进多视图模型的统一,并运行标准的系统建模语言OPD和OPL进行了描述。 相似文献
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为解决槽式太阳能集热场实际现场工况难以满足现有热性能测试标准的难题,提出一种基于混合神经网络(ALSTM)模型预测槽式太阳能集热场出口温度的方法。首先对中国科学院电工研究所延庆、常州龙腾乌拉特中旗、中广核德令哈、中船乌拉特中旗4处槽式太阳能集热场动态热性能实验数据和气象数据进行预处理与相关性分析,形成训练样本数据和验证样本数据;其次对该网络模型进行训练与优化,最后进行验证,得出上述4处集热场实际出口温度与预测出口温度的最大相对误差分别为3.00%、0.31%、1.45%、1.95%。证明了该模型的预测精度较高,为槽式太阳能集热场实际现场热性能预测与评价提供了一种新的方法。 相似文献