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软件导刊
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高建平

月刊

1672-7800

softwaerguide@163.com

027-87821070

430071

湖北武汉洪山路2号湖北科教大厦D座5楼

软件导刊/Journal SoftWare Guide
查看更多>>《软件导刊》杂志是2002年经国家科技部和国家新闻出版总署批准，由湖北省科技厅主管、湖北省信息学会主办的全国性计算机软件类学术期刊。《软件导刊》杂志以服务计算机软件事业为使命，以“引领软件学科发展方向，响应软件产业发展潮流”为办刊宗旨，积极反映软件学科的新理论、新方法、新技术，把握学科发展趋势，促进学术交流，推动产业发展。
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    国产工业软件资源共享技术创新与评估方法研究

    付修锋刘雯任晋成姚金利...
    1-7页
    查看更多>>摘要：工业软件作为重要的生产力工具,是支撑大型复杂装备制造企业发展和创新的底座,其应用水平决定了企业产品价值与成本,是大型复杂装备制造企业核心竞争力提升的关键环节.基于研发生产现状,提出工业软件资源共享技术,大幅提升了工业软件的资源利用率和应用水平,并构建工业软件知识图谱,形成了工业软件知识的正向积累.采用人工智能技术,通过分析工业软件及其知识特征,针对不同使用场景、用户兴趣和行为,实现了更精准的工业软件调度和知识智能推荐,提升了工业软件资源共享服务的智能性和便捷性.进一步基于工业软件资源共享技术,提出数据驱动的工业软件应用成效评估模型和评估方法,为推动国产工业软件成熟化和产业化奠定基础.通过在某航天领域研究院内部建设工业软件资源池的应用案例,分析了工业软件资源共享及应用评估技术的优势和在大型复杂装备制造企业应用中发挥的示范作用,并结合国产工业软件生态环境构建展望了工业软件资源共享技术未来发展方向.

    工业软件工业软件资源共享应用成效评估工业软件生态建设

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    面向国产工业级CFD软件的并行性能测试分析

    戴未希邱昊中丁越汪青松...
    8-14页
    查看更多>>摘要：NNW-FlowStar(简称FlowStar)是依托国家数值风洞工程研发的一款工业级通用非结构计算流体力学软件,包含了丰富的数值模型和复杂的功能模块,已广泛应用于航空航天和其他相关领域.随着高性能计算机体系结构的发展,在HPC系统上优化FlowStar等大型工业级CFD软件越发困难.鉴于此,依托典型HPC平台,针对FlowStar软件,从计算、通信、访存等角度对FlowStar性能特征进行了深入的测试和分析,可帮助研究人员更好地理解HPC系统上复杂CFD软件运行性能特征,为后续FlowStar软件的并行计算和性能优化提供参考.该研究对其他非结构CFD软件并行计算、性能优化以及HPC与CFD融合发展也具有借鉴意义.

    CFD并行计算FlowStar性能测试性能分析

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    基于多物理场耦合计算的仿真软件开发

    郭茹吴寅芝
    15-24页
    查看更多>>摘要：随着仿真技术的深入发展,多物理场耦合计算已成为工程研发的重要趋势.为解决仿真体系数据分散、流程衔接低效和知识经验难以共享、研发效率低的问题,开发了一套面向先进制造研发场景的多物理场耦合仿真软件.深度完善多物理场仿真软件体系,建立国产自主的多物理场仿真软件体系,开发低频磁仿真软件和流体仿真软件,完成热—流—固、电—磁—热、电热力耦合仿真的求解器耦合,并集成到数据传输统一、设计建模便捷、计算效率快、耦合结果精度高的多物理场仿真平台.实例验证结果表明,应用该软件可以从设计输入、几何解析、网格划分、多物理场设置、多场耦合求解、结果输出等有效环节内得到合理的高精度仿真结果,提升了航空航天、新能源汽车、半导体、计算机等核心技术产业的整体设计水平和制造效率.

    多物理场网格剖分耦合电热力电磁热仿真软件

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    自行车机器人滑模变结构控制器设计与实现

    徐溢鸿颜斌陈龙
    25-31页
    查看更多>>摘要：协调的运动控制方案对于智能无人机器人精确稳定的运动至关重要.针对反作用力轮无人自行车的独立平衡问题,提出一种固定时间收敛结合自适应干扰补偿的高阶滑模控制方案.该方案可普遍应用于考虑了幅度和速率约束的执行器等一类问题.首先,出于整体设计考虑,采用固定时间快速收敛的滑模控制器进行反作用力轮无人自行车功率驱动,同时设计一个高阶滑模干扰观测器补偿未建模参数项和外部干扰的影响;其次,基于Lyapunov函数给出闭环控制系统的稳定性证明.在实际场景中进行验证实验,所提方案相较其他滑模控制方法有5%～30%幅度的性能提升,特别是在动态行驶误差RMSE方面达到了0.003 1 rad,说明控制器在行驶过程中稳定有效.

    反作用力轮无人自行车独立平衡干扰观测器高阶滑模控制

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    基于数据一致性的核工程全周期数据集成研究

    张亮王冠
    32-39页
    查看更多>>摘要：全面实施"数字核工业"战略任务对核工程全生命周期数据集成提出了更高要求.数据一致性是全周期数据集成的重要基础,基于数据集成技术的实践与发展趋势,明确了核工程资源主数据、产品主数据、管理主数据、业务主数据的分类概念,提出以产品主数据一致性为原则进行数据集成的应用架构.相比于产品主数据,以业务主数据为核心的数据集成具有范围更广、颗粒度更细的特点.进一步阐述以产品和业务主数据为核心的核工程全周期数据集成总体框架,以期助力核工程企业实现更广范围和更深层次的数字化转型应用.

    数据一致性核工程全周期数据集成主数据

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    基于事件抽取与核查预警的电力工程项目审计方法

    丁鹏程韩琪
    40-47页
    查看更多>>摘要：针对电网工程项目业务范畴广、审计环节多、事件关联复杂,导致审计管理与数字化作业融合困难的问题,提出一种基于事件抽取与核查预警的电力工程项目审计方法.该方法首先构建基于事件框架的审计业务过程,减轻建模人员的工作量与业务扩展压力;其次采用模板匹配结合Transformer的方式,将固定格式文本识别后的审计事件作为远程学习知识,生成具有明确提示知识的触发词模板,并根据不同项目主题按需补充知识,从而提升非固定格式文本的事件抽取准确率;最后将识别出的各类审计事件匹配至不同审计阶段及事件框架中,以支持跟随项目进度对相关审计事件进行核查与预警.验证实验表明,在低人工标记文本中,该审计方法事件抽取准确率不低于93%,且提取事件可准确嵌入审计业务过程中,支持对关联审计事件的异常核查预警.

    审计业务事件框架事件提取Transformer模板生成核查预警

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    基于改进自编码器与深度特征提取器的晶圆表面缺陷检测

    凌鸿伟张建敏
    48-54页
    查看更多>>摘要：为有效解决半导体缺陷检测面临的缺陷样本不足、缺陷样本多样化的问题,采用DFR模型作为基础框架,提出了一种基于改进自编码器和深度特征提取器的晶圆表面缺陷检测模型.该模型利用预训练的VGG19模型作为特征提取器能更好地提取特征;利用改进自编码器重构图像、学习图像正常特征.通过实验比较输入和生成图像的全局差异以获得异常分数进行缺陷检测,在自制晶圆数据集中,所提方法相较于基准模型的平均AUC提升0.8%,缺陷检测的精度达到0.997;在MVTec AD数据集中,所提方法相较于基准模型平均AUC提升2.5%,缺陷检测精度达到0.963.

    缺陷检测特征提取自编码器AFF注意力机制

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    新型工业化背景下湖北省工业软件产业高质量发展对策研究

    夏谦林洪李喜英余昶颖...
    55-60页
    查看更多>>摘要：工业软件是制造业高质量发展的重要支撑,在加快推进新型工业化背景下,培育壮大工业软件生态体系,对于加快建设现代化产业体系具有重要意义.准确把握推进新型工业化的战略定位,通过梳理全球工业软件产业发展趋势,研判国内工业软件产业发展形势,分析湖北省工业软件产业发展现状,查找产业发展面临的问题和存在的差距,学习借鉴国内外先进经验做法,提出新型工业化背景下推进湖北省工业软件高质量发展的对策建议.该研究精准对接国家战略需求,以提升重点产业链稳定性、安全性和竞争力为目标,可为湖北省工业软件产业发展提供借鉴参考,有效提升产业链供应链韧性和安全水平.

    工业软件新型工业化高质量发展产业链

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    特色软件工程专业EDA方向建设探索

    夏金祥廖勇甘涛李钢...
    61-65页
    查看更多>>摘要：目前,电子自动化设计(EDA)工业软件设计与开发是我国工业发展的卡脖子技术之一,亟需培养相关专业人才.国内刚刚开始EDA工业软件专业建设,很多方面尚处于探索期.针对这一问题,电子科技大学软件学院从零开始组建师资队伍,编写教学大纲和教案,选择合适教材,搭建实验平台,培训教师,加强与国内EDA公司合作,取得了特色软件工程专业EDA方向建设的初步成果.总结建设中的经历、困难、思路、经验和教训,认为融合软件工程、微电子、计算机、应用数学和物理多学科内容是关键所在.

    电子自动化设计专业建设工业软件

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    基于CNN-F-LSTM-Attention的船舶轨迹预测

    王雨晴李修来刘笑嶂邹少华...
    66-72页
    查看更多>>摘要：随着经济全球化进程加快,国际贸易规模不断扩大,海上运输业快速发展,在交通密度大、条件复杂的港口,交通安全管理面临着巨大挑战.船舶碰撞是海上频发的事故类型之一,准确的船舶轨迹预测对于海上交通管理以及保障船舶行驶安全极为重要.目前常用的船舶轨迹预测方法为长短时记忆网络,但其具有大量门控权重参数,结构复杂,且对空间及时序特征挖掘不够充分.针对以上问题,提出一种结合卷积神经网络、改进后长短时记忆网络与注意力机制的船舶轨迹预测模型.该模型通过改进后的长短时记忆网络降低了结构复杂性,提高了训练速度和泛化性能;同时引入卷积神经网络充分挖掘轨迹数据的空间特征和时序特征,通过注意力机制为不同特征分配不同权重,以过滤无用的特征信息,提高模型精度.在真实数据集上的实验结果表明,所提模型无论是经纬度还是航向航速预测方面,准确率均较对照主流模型有所提升.

    轨迹预测数据预处理深度学习自然语言处理AIS数据

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