AHP策略下CTCS网络安全风险评估方法

工业控制系统的网络安全风险评估通常受多种不确定性因素的影响，为有效降低评估过程中专家主观因素和其他不确定性因素对评估结果造成的影响，提出一种基于攻击树和层次分析法（Analytic Hierarchy Process,AHP）策略的网络安全风险评估方法，并将其应用于中国列车运行控制系统（Chinese Train Control System,CTCS）的风险评估实践。首先，分析CTCS结构及其安全威胁，并基于安全威胁构建攻击树模型；其次，研究CTCS安全事件的产生机制，基于AHP策略分析安全事件可能导致的损失，将不确定性因素纳入安全事件发生概率的计算，通过安全事件发生概率及其损失计算出CTCS的风险值，当被评估对象为新上线系统或专家评估经验不足时，为降低数据波动引起的评估偏差，计算时去掉安全事件概率的最大值和最小值；最后，基于所提方法开展风险评估试验并进行仿真。结果表明：考虑攻击不确定因子和影响因子，风险评估结果在较低风险至中风险连续区间内的分布率接近100%，相对于未考虑不确定性因素的情况，风险评估结果在连续区间的分布率提升了近15%；去掉安全事件概率的最大值和最小值时，风险评估结...     

面向船舶制造的MBD技术应用分析

系统研究面向船舶制造的基于模型定义(Model Based Definition,MBD)技术.以船体和舾装为例,定义基于三维模型的船舶三维数据集应用框架,并基于产品结构树建立三维标注模型与数据库之间的关联关系,使得MBD数据的存储与调用更为直观方便.基于二次开发技术建立基本数据集传递规则,提高数据传递效率.开发面向船...     

考虑路径平滑性和避撞稳定性的智能汽车弯道轨迹规划研究

针对智能汽车弯道避障问题，提出了一种兼顾规划曲线平滑度和车辆稳定性的轨迹规划方法。将轨迹规划分为解耦的路径规划和速度规划处理，利用改进的快速随机搜索树（RRT）构建曲率连续且曲率变化量最小的无碰撞的螺旋线路径。改进后的RRT基于深度神经网络的度量函数，选取并连接代价函数最小的树节点，并通过搜索附近节点寻找是否存在代价函数更小的节点。而在速度规划中首先根据道路限速规则，采用梯形规划输出连续的目标加速度曲线。然后基于螺旋线路径曲率和自车状态，采用预瞄加速度矢量控制（PGVC）动态调整目标加速度，最后通过加速度控制逻辑获得最终的期望加速度。仿真结果表明，所提出的轨迹规划方法不仅能使智能汽车满足弯道避撞和路径跟踪的目标要求，且提高了车辆高速过弯的稳定性能，同时本文还验证RRT的快速收敛性质、路径平滑性和基于并行计算的实时性。     

基于可解释极端随机树模型的 DCT 液压响应预测

为解决传统湿式双离合器变速器 （Dual Clutch Transmission， DCT） 控制策略在硬件误差以及复杂工况下液压响应预测精度不完全可控的问题，提出了一种基于 SHAP 图可解释极端随机树预测模型，使用机器学习方法结合某汽车公司 DCT 实验室采集的真实离合器数据对 DCT 液压响应进行预测。模型利用 SHAP 算法对于重要特征选择的可解释性，筛选并保留对液压响应影响较大的特征，将时间切片和升降压判定作为特征加入训练数据，训练预测模型。结果表明，该模型训练结果的均方误差 MSE 为 0.670 3，可决系数 R2为 1.000 0，并且在测试集上预测值与实际值之间的平均误差为12.99 kPa，远低于设计误差 25 kPa，具有较高的预测精度，特征选择较准确，可以很好地解决传统物理模型无法计算不同工况下液压响应的问题，为下阶段基于数据和物理双驱动的DCT控制策略优化提供较准确的预测结果。