《南京师范大学拟申报度》文档格式.docx
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1)提出了实现1/4车辆MR悬架系统多目标悬架性能的半主动滑模控制策略
以理想天棚悬架系统为参考模型,根据被控系统和参考模型间的动力学误差实现渐近稳定的滑模控制,发明了一种基于理想天棚控制模型的MR车辆悬架的混合半主动控制策略。
2)提出了多自由度车辆悬架系统结构解耦控制方法
解析推导了半车悬架系统由车辆俯仰角加速度派生出的耦合量、整车悬架系统由车辆俯仰角加速度和侧倾角加速度派生出的耦合量,定义为耦合阻尼力,发明了一种采用双可控阻尼器的新型1/4车辆悬架结构,通过补偿耦合阻尼力实现了半车前后两组1/4悬架子系统、整车四组1/4悬架子系统的完全结构解耦。
3)提出了进行MR整车悬架系统性能分析和评价的方法
设计了一种对整车四个MR悬架子系统进行独立控制的半主动异步控制器,仅需实时测量簧载质量与非簧载质量对路面的绝对速度,极大地简化了控制器设计复杂度并且易于实现,同时提出了对MR整车垂直、俯仰与侧倾运动多目标悬架性能进行系统的评价方法。
(2)MR悬架系统非线性动力学分析与混沌控制关键技术
1)建立了电流控制与滞环算子分离的MRD动力学模型
根据MRD磁化可逆、磁化强度高以及具有固有滞环等特性,提出了一种驱动电流控制与滞环算子分离的MRDF-v模型,揭示了MRD磁特性与其示功特性的联系,模型可进行逆函数求解便于工程应用。
2)提出了针对2-DoF1/4MR悬架系统的动力学分析方法
对MR被动悬架、MR经典半主动悬架系统进行平衡点稳定性分析,预测系统可能存在的不稳定运动形式,提出以谐波激励参数为相平面求解双参数相图的方法,有效描述了系统全局混沌特性,结合全局分岔图、Lyapunov指数谱,描述系统分岔特性,找出MR悬架系统通向混沌的路径。
3)设计了兼顾混沌振动抑制作用与综合悬架性能的混沌控制器
提出了一种以车辆平稳运行状态为参考的新型滑模变结构控制方法,有效抑制了1/4MR悬架系统由滞环非线性引起的混沌振动,将不稳定的混沌轨迹控制到稳定的周期轨道上,并提升了1/4MR悬架综合悬架性能。
(3)MR悬架系统EMI噪声产生机理研究
1)建立了MRD传输阻抗模型
建立了MRD传输模型,并设计MRD传输阻抗提取方法,得到了高频信号在MRD中的传输特性。
2)建立了MRD传导和辐射EMI噪声模型
分析了MRD传导和辐射EMI噪声生成机理,基于麦克斯韦方程组,并结合偶极子天线、半波天线、非半波直天线模型,提出了MRD传导和辐射EMI噪声模型。
3)提出了MRD传输阻抗提取方法
采用R&
S公司矢量网络分析仪ZVL3、R&
S校准工具包ZV-Z121、A.H.公司射频电流探头BCP-512、R&
S公司射频电流探头EZ-17以及FCC公司射频电流探头F-51,设计了针对MRD的传输阻抗提取方法,并成功提取出Lord公司的RD-8040-1型商用MRD的传输阻抗。
2、项目名称:
开放式地理建模与模拟方法研究
陈旻、温永宁、林珲、南卓铜、闾国年
南京师范大学香港中文大学太空与地球信息科学研究所中国科学院寒区旱区环境与工程研究所
当今地理研究对GIS在数据支持、时空分析、表达与交互、多用户协同等方面提出了更高的要求,如何继承与发展GIS使之适应于地理学综合性、交叉性、定量化研究的需求成为当下地理信息科学领域重要的研究议题。
地理模型是对地理现象、地理机理与过程的抽象与表达,地理模拟方法是地理研究的重要方法和复杂地理问题求解的重要手段。
以虚拟地理环境为代表的新型GIS,试图集成地理建模与模拟方法,扩展GIS在地理模拟与分析、虚拟地理场景动态表达以及地理问题协同求解等方面的能力,以应对新时期地理学研究对GIS发展提出的新挑战。
然而,在GIS网络服务化、地理问题复杂化的大趋势下,为了便于研究者遵循地理学分析思路,灵活、交互地就综合地理问题进行分析、建模和求解,就必须突破现有领域建模与模拟环境的局限,实现网络空间的协同地理建模与模拟;
需要应对如下几个关键问题:
(1)由于认知和所处学科差异,广大地理研究者尚难以在相互理解与协同认知的基础上,针对复杂性地理问题进行建模与求解;
(2)现有的建模环境多脱胎于计算机建模框架,呈现出重软件实现、轻地理过程的发展趋势,导致地理研究者难以关注地理问题本身开展研究;
(3)地理建模与模拟资源广泛散布于网络空间,大量地理模型及其数据资源“孤岛”难以有效整合,既导致了人力与资源的双重浪费,又阻碍了地理学协作研究的进程。
面对上述问题,研究团队自2005年-2015年间,系统地开展了开放式地理建模与模拟方法研究。
研究团队旨在构建新技术条件下的地理建模与模拟范式,形成多领域专家地理学家不受时间与地域限制、可充分参与、在网络空间进行的开放式地理建模与模拟方法,最终推动虚拟地理环境等新型GIS的实质性发展。
项目研究团队的主要贡献如下:
(1)基于对虚拟地理环境等新型GIS体系框架的研究,定位了地理建模与模拟在其中的功能角色,发展了“GIS地理模型库”思想,提出了地理建模模拟方法与GIS的耦合机制,形成了以“地理概念协作式建模-地理模型服务化共享-地理过程分布式集成模拟”为脉络的开放式地理建模与模拟方法研究思路;
(2)基于对地理认知与地理过程模拟流程的归纳分析,提出了地理概念场景表达模型,发展了可视化、引导式的地理概念建模方法,制定了服务于统一认知的地理模型系列标准草案,为协作式地理建模提供了基础支撑;
(3)基于对地理模型多样性及异构性的提炼总结,提出了兼顾地理模型领域特性及信息技术依赖性的地理模型“结构化表达-标准化封装-透明化部署运行”机制,设计了异构模型数据表达规范,为地理模型的服务化共享与重用奠定了基础;
(4)基于组件管理及数据交换技术的研究,提出了基于上下文的网络空间地理模型、数据、计算资源的自主聚集及协同模拟模式,设计了服务于分布式地理模型网络计算与场景重现及分析的地理数据高效压缩及传输机制,形成了分布式建模与模拟系统的雏形;
(5)以典型情景验证与分析为手段,在国内率先建立了服务于复杂地表过程研究的应用型建模与模拟环境,就典型区域生态环境安全等所涉及的复杂地理问题开展应用研究,为相关地区的可持续发展提供科学、高效的决策支持手段。
项目组研究成果得到国内外学界的高度认可,在《Earth-ScienceReviews》、《AnnalsofAAG》、《IJDE》等国际著名刊物发表SCI收录论文20篇(ESI高被引论文1篇),10篇代表作获得SCI他引103次;
论文得到包括国际生态建模委员会主席SvenJø
rgensen教授、国际环境建模与软件协会前主席AlexeyVoinov教授、美国国家科学院院士LucAnselin教授、中国科学院程国栋院士、郑度院士、姚檀栋院士、周成虎院士等国内外知名学者的引用及正面评价。
直接相关的国家自然基金重点项目在结题时被评为“优秀”。
本项目的相关理论研究不仅推动了地理学综合研究的发展进程,在典型区域环境、灾害等问题的辅助决策上也得到了应用与验证,获得了媒体的广泛宣传,建议为一等奖。
3、项目名称:
复杂随机系统的稳定、控制及应用研究
朱全新
南京师范大学宁波大学
本项目是国际上的重要研究课题,属于应用基础研究,涵盖的知识面宽,涉及诸多学科领域,如随机分析、马氏过程、随机微分方程、稳定性理论、动力系统理论、泛函分析、偏微分方程、控制理论、金融数学、神经网络以及计算机仿真技术等,是一个有着广泛应用前景的前沿交叉性课题。
在国家、省等五项自然科学基金项目资助下,本项目系统深入地研究了复杂随机系统的建模、定性分析、控制及其在同步中的应用,取得了大量丰富且有趣的创新成果:
1.针对实际生产和生活中常常有大量复杂的不确定随机现象发生,提出和建立了非线性脉冲随机混合时滞微分方程、Lé
vy过程驱动复杂随机系统、马氏过程驱动脉冲随机泛函微分方程、具有混合时滞马氏过程驱动非线性随机系统、泊松跳随机偏微分方程、随机分数阶微分方程、非线性混杂随机热方程、具有严格反馈形式的高阶随机非线性系统、非线性马氏过程驱动奇异随机时滞系统、索伯列夫空间的中立型随机泛函微分方程、具有严格反馈的随机非线性系统、具有非线性增长条件的随机系统、输出反馈控制的随机非线性系统、泊松跳中立型随机泛函微分方程等多类复杂随机系统新模型。
这些模型具有很强的应用背景,尤其是在物理、化学、生物、金融和信息领域有广泛的应用。
研究揭示了时变时滞、混合时滞、马氏过程、中立型、分数阶、非线性、奇异性、Lé
vy噪音、泊松噪音、随机噪音和脉冲等因素对系统的稳定性有重要影响。
2.基于实际应用网络系统的复杂结构,提出和建立了更符合实际的马氏过程驱动随机混合时滞BAM神经网络新模型、随机时滞模糊Cohen-Grossberg神经网络的新模型、具有脉冲控制的马氏过程驱动变时滞神经网络模型、反应扩散项随机混合时滞神经网络、系数含有数学期望的随机神经网络、随机遗忘时滞BAM神经网络等多类新的复杂随机神经网络模型。
通过构造新的李雅普诺夫泛函以及新的分析证明方法,深入研究了这些复杂随机系统模型的各种稳定性。
首次将比较原理这一重要方法应用于随机神经网络系统的稳定性研究,并率先将leakage时滞引入到Markov过程驱动的随机神经网络系统,建立了时滞分割法、随机采样控制方法等一系列新的研究方法和手段。
首次提出了随机神经网络输出稳定性的新概念,获得了证明随机系统输出稳定的方法。
研究揭示了模糊、反应扩散项、遗忘时滞、Markov过程、脉冲、时变时滞、混合时滞、参数不确定、中立型、随机噪音等因素对网络系统稳定性的具体影响和作用规律。
3.研究了具有反应扩散项时滞神经网络的同步、耦合时滞中立型微分系统的渐近同步和H∞同步和具有离散和分布时滞的不确定神经网络的H∞控制问题。
建立了Markov过程驱动随机Cohen-Crossberg神经网络的p阶矩指数同步的新准则,并率先考虑了由变时滞和分布时滞组成的混合时滞对同步的具体影响。
首次将Markov过程应用于同步问题的研究,并建立了研究同步问题的新准则----p阶矩指数同步,摆脱了传统变时滞的可微性和时滞导数有界性的约束。
建立了采样周期服从贝努里概率分布的随机采样控制新方法。
经科技查新站检索,该项目在IEEE、Automatica等国际权威期刊发表SCI论文45篇,其中ESI高被引论文有7篇,JCR一区SCI有25篇,二区SCI有11篇,论文被SCI他引363次,10篇代表性论文被SCI他引238次,单篇代表性论文被SCI他引最高次数为63次。
项目部分成果获德国洪堡基金(HumboldtResearchFellowship)、爱思唯尔2014和2015连续两年中国高被引学者榜单、2012年度ScienceDirect数据库中最热门的25篇文章之一、2014年江苏省数学成就奖、2012年度中国运筹学会不确定系统分会“运筹学新人奖”、2015年南京市政府突出贡献中青年专家等多项科研成果奖励。
4、项目名称:
基于多尺度地理空间的南京古都景观文化研究
姚亦锋
探讨建立以地理景观为视角的古都风貌研究思路新框架。
现在研究古都仅仅从建筑空间保护是不够的。
古都起源最初时期,策划者首先面临地理选址问题,对于地理景观形态判断和格局分析,以“地理景观意向”为城市规划根本点,确定城市最初景观形态。
现代城市研究应该以历史地理格局作为时空变迁的基本参照,探寻地理环境系统中的历史城市遗址和建筑空间变化规律。
古都起源以及后来变化皆有其基本内在的地理格局影响。
地理空间是古都景观形成的“硬件”条件,而政治、文化和经济等人文因素作用是“软件”。
虽然人文因素操控驱动着各个历史阶段城市景观的发展延续和积淀,地理格局依然深刻影响着城市景观。
作为现代城市景观规划,应该探寻现存山脉河流之中历史景观格局、时空演替和变化规律。
东吴孙权初次选择南京作为都城,是以唯物的“地理景观意向”作为指导思想。
以长江为南京城市北部天堑,宁镇山脉二支脉环抱秦淮河冲积小平原,构建了古代南京城市地理景观。
继而以唯心主义“王气”“紫光”笼罩都城景观。
古都是地理环境与人类活动长期相互作用形成的一个历史文化留存,但地理环境是古都景观形成和发展的最根本场所空间,是城市景观肌理最稳定的骨架支撑。
探查历史城市起源和发展的地理内核景观对于特色传承有深刻意义。
人地关系理念经过数千年积淀形成特定地域的传统模式,这种“模式”具有较强的整体性和稳定性,成为城市景观传统的文化基因。
现代城市建设以完全实用功能为目标布局空间,破坏城市地理景观传统。
古都风貌规划必须保护自然山水系统脉络,保存体现古都风貌特征的重要河流和山岭,以传承优秀的文化遗产。
研究目标
第一层次,系统识别地理景观对于古都影响的因子和机理,为古都的地理机理分析提供理论框架。
第二层次,通过多尺度地理格局空间研究,深入揭示地理景观作用下的区域、城区与街区的相呼应的耦合机理,为景观格局优化和科学规划,提供理论依据。
第三层次,通过地理景观格局之中的历史城市多场景模拟研究,预测景观格局的优化政策,为“古都风貌保护”提供学术指导和决策依据。
关键问题:
地理多尺度空间表现有:
大尺度地域格局、中尺度地貌景观和小尺度城址街区,对于历史城市景观形成和发展有不同层次影响,相关因素提取以及建立嵌套空间关系体系是研究要点。
历史城市关键地貌景观与现代城市发展的冲突要点,协调以及影响评价。
5、项目名称:
面向非结构化大数据的地理信息资源挖掘与利用技术
张雪英孙毅中
当前,“大数据”正在资源呈几何级数的增长,已经成为人类社会的一种重要资源。
2015年,国务院正式印发了《促进大数据发展行动纲要》,标志着大数据发展正式成为我国国家战略。
国际市场研究机构(IDC)调查表明,大数据中80%以上为非结构化形式,而且近年将以44倍的速度迅猛增长。
IBM和牛津大学共同发布的《分析:
大数据在现实世界中的应用》中指出,掌握先进的非结构化数据分析能力是从“大数据”中获得价值的重大挑战。
地理信息资源利用、地理信息技术研发以及地理信息产业已成为世界各国社会经济发展的重要战略目标与核心创新要素。
遥感技术、互联网技术和行业信息化的快速发展,带来了地理大数据的爆发式增长。
非结构化的地理大数据资源拓宽了可供人类利用的空间数据范围,但是单位数据的价值正在快速下降。
如何从非结构化大数据中进行地理信息资源挖掘和开发利用,成为地理信息技术、地理信息产业发展的重要基础。
地理学语言是人类理解、表达与传播地理信息的重要工具。
自然语言作为地理学第一语言,是人类空间认知结果的主要表现形式,也是最重要的非结构化地理信息来源和最有潜力的人机交互手段。
自然语言中地理信息的丰富性和现势性、表达的直观性、认知的习惯性和应用的普及性等特性,可以有效描述地理事件的发生区域、过程、机理,并有助于帮助人们完成地理空间思维形态的变换。
近年来,大数据、自然语言处理、数据挖掘等信息技术日趋成熟,面向自然语言的非结构化地理信息资源挖掘与开发利用技术的社会需求越来越强烈。
由于涉及语言学、地理信息科学、人工智能等多个学科,该研究面临一系列高难度科学的挑战。
南京师范大学虚拟地理环境教育部重点实验室和江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心,设立了“面向非结构化大数据的地理信息挖掘与利用技术”研究项目。
本项目拟针对自然语言中地理信息描述的非结构化、定性和模糊性等特点,借鉴自然语言处理、模式识别、数据挖掘、大数据分析等先进信息技术,突破地理信息的自动识别、语义解析、时空匹配、可视化分析等关键科学技术问题,研发一系列的软件工具和系统,开展案例/行业示范应用,实现自然语言中地理信息的“结构化、形式化、图形化、空间化”映射机制,构建非结构化大数据与地理信息系统(GIS)之间的语义“桥梁”,形成一种新型的、智能化的非结构化地理信息资源获取手段,促进GIS在科学研究、行业领域和大众化应用中的推广普及,提升地理信息科学研究的理论和应用发展水平。
近十年来,本项目先后获得了国家科技支撑计划、国家“863”计划、国家自然科学基金等国家科研项目、江苏省高校自然科学研究重大项目、公安部“科技强警”计划等省部级科研项目,以及行业研发项目的资助,组建了一支由20多人组成固定研究队伍,取得了11项具有自主知识产权的技术、方法和产品,在全国相关领域处于领先水平,形成了实验室的研究特色和标志性成果,相关技术成果已经应用于在测绘、公安、规划、国土等领域,具有广阔的社会应用前景。
6、项目名称:
案事件分析系统
张宏、魏琦、方卓然、陆娟、刘学军
南京师范大学苏州市公安局
案事件分析系统以警用地理信息系统和“大平台”为依托,将犯罪制图、犯罪行为分析理论与警务工作实际相结合,在警务战术与战略管理层面,针对警情的分布和变化趋势,有效干预、预防和抑制犯罪活动;
在研判分析和服务实战层面,通过数据时空关联分析、轨迹分析、案件串并等手段,挖掘案件要素之间的内在联系,辅助民警缩小侦察范围,为案件侦破提供帮助。
案事件分析系统通过建立规范的警情研判标准,整合包括警情业务信息、人口信息、标准地址信息等数据,对各类数据进行综合的时空分析,实现多尺度、多视角环境下的警情态势、高发特征、变化趋势以及整治效果的警情研判分析工作需要。
系统由案事件核警平台、案事件分析平台、每日研判平台三个部分构成,覆盖数据管理,警情研判,辅助决策支持三个方面的工作,形成数据—信息—知识—情报一体的信息链。
主要技术内容:
1、改进GeoHashKey的生成算法,使其适用于在不同时空尺度下,不同过滤条件下,数据聚类分析快速计算的需要。
结合警情压降与犯罪行为线索应用的实践需求,针对犯罪预防和犯罪,实现基于大规模案事件数据的热点分析和异常分析,实现警情热点空间分布特征实时探测和时空规律的分析,相关工作大大提高了每日警情研判的工作效率,为警情压降和治安巡防提供科学指导。
2、提出一个面向任务的GIS应用开发框架,实现服务端和客户端的计算资源有效利用,实现可交互的地理信息展示表达。
改变了信息系统在研判工作中的应用模式,实现从数据驱动方式向任务驱动方式的转变,实现数据的多次过滤、比对过滤和多视角展示观察,提高每日警情研判的工作效率。
授权专利情况:
1.软件著作权,案事件分析系统v1.0(2012SR016233),中国,2012.08,南京师范大学,张宏,胡雷地,陈沁浩、方卓然
2.专利,一种多模式警戒分析方法(201310299389X),中国,2013.07,南京师范大学,刘学军,张兴国,王思宁
3.专利,地理环境下的群体行为模式分析与异常行为检测方法(2013102980847),中国,2013.07,南京师范大学,宋宏权,刘学军,闾国年,张兴国
技术经济指标:
1、系统自2012年投入运行至今,已业务化运行4年,成为每日警情研判会商的技术支撑和依托;
2、核警平台形成两级覆盖,积累了数量可观的高质量核警数据,有力的支撑的警情研判和周期性研判工作的需要;
警情研判类别不断完善丰富,成为日常警务考核的支撑平台;
3、提高市区与郊区县治安管控能力管理的精细化、科学化程度,切实预防重特大警情,全力保证社会和谐、稳定、有序。
应用效益情况:
项目成果已经在苏州、南京等多个地级市和县级市得到应用和试用,直接经济效益390万,其中纵向95万,通过产学研的结合,获得国家自然科学基金资助项目1项,获得江苏省高校自然科学研究重大项目资助1项。
1.基于案事件流数据的犯罪行为时空分析研究(D010703),国家自然科学基金面向项目,2015.01-2018.12
2.警用大数据时空挖掘方法研究(15KJA420002),江苏省高校自然科学研究重大项目,2015.7-2018.6
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