一、建筑设计协同系统模型研究与通用平台实现（论文文献综述）
王亦斌,钟碧蓉[1]（2021）在《基于BIM项目协同管理平台研究》文中研究说明BIM技术以其强大的信息整合优势广泛的应用于建筑的全过程实施中。而BIM技术在应用过程中存在项目协同管理整合度低,企业之间数据类型复杂多样,信息集成与共享程度低等问题也越来越突显。通过文献综述法阐述建筑业采用的各种协同工具以及基于BIM项目协同管理平台特点,探究基于BIM项目协同管理平台研究的现状和发展方向,为工程建设企业更好运用BIM来进行项目管理提供思考和借鉴。
申屠军[2]（2020）在《核电数字化设计的数据管理系统研究》文中指出信息化、数字化、智能化是当今世界内容最深刻、影响最深远的技术变革,将推动社会生产力和生活方式的根本性变化。核电数字化设计系统是一个基于统一数据源的、以模型/数据为载体的、覆盖全专业的、高度协同和自动化的在线设计环境。本论文结合核电设计数据的特点,提出了核电数字化设计体系下的数字化协同设计模式,形成了核电数据管理的理论与方法,制定了核电设计的数据规范,然后在核电工程的需求分析和逻辑设计的基础上,开发了服务于核电数字化设计的数据管理系统软件,并在工程项目上开展了应用和验证。本论文通过理论研究和工程实践提出了企业基于数据管理系统开展数字化设计的方法框架。首先是在“三个设计平台”的基础上,建设独立的数据管理系统,满足不同平台和专业间的数据交换需求。然后在数据管理系统上搭建自动化设计流程,并利用系统提供的精细化的数据服务,实现高效和深度的协同设计机制。最后通过在数据管理系统上采用数据辞典和设计基线解决数据的一致性问题,通过编校审的同步流程提供数据质保方案,通过规则检查确保数据的正确性。本论文通过理论研究提出了系统性的新型的数据管理方法,它由“名值分离”的数据存储方法、“对象分解”的物项组织方法、和“逐层配置”的属性定义方法三个方面组成,解决了传统的“实体-关系”建模方法对核电设计数据的不适用问题。“名值分离”的数据存储方法,通过参数的元数据和值数据分别建模和存储,从而适应核电设计数据的对象多、属性多、版本不定、格式自由等特点。“对象分解”的物项组织方法,通过类的分解和组合,形成清晰的电厂物项分解结构,解决了物项与其部件、物项与设计专业之间的关系问题。“逐层配置”的属性定义方法,通过可重用元素的逐层配置,使属性定义更方便、结构更清晰、过程更自动。然后基于上述方法,对核电设计对象及其属性开展了梳理,形成了以类分解结构和类属性清单为主体的电厂设计数据规范。完成方法理论和数据模型的建设之后,本论文对数据管理系统在核电数字化设计体系中的功能需求进行了分析。通过理论模型和功能需求的互动和迭代,形成了数据采集、数据存储、数据管控、数据配置、数据呈现、数据应用等六大核心功能。然后对每项功能的实现方法和表现方式进行了探索,形成了可进行软件开发和工程应用的算法逻辑。完成需求分析和算法研究之后,本论文基于软件工程的模式开展了数据管理系统的架构设计和软件编码。平台采用MVC（模型-视图-控制）的编程框架。逻辑上,由自下而上的资源层、连接层、组件层、应用层四个层级组成。视图结构按照“采、存、管、配、呈、用”的功能模块进行划分。每个功能模块从底往上,按照持久层的定义、数据库操作层的重写、中间业务逻辑组件层的开发、控制器层的编码、以及最后视图层的展现,构筑软件编码的结构体系。本论文通过工程实践,即在数字化设计体系中开展供热堆项目的设备研发、工艺设计、电控设计、以及事故分析,证明了基于数据管理系统的流程和数据驱动的协同设计模式的高效性和实用性。通过在数据管理系统中对CAP1400示范工程的设计数据的导入和应用,证明了系统服务于数据结构化和持久化存储的单独应用的功能和价值,解决了企事业单位在数字化转型过程中的业务信息的数字化保存问题。
曹逸[3]（2020）在《机器学习辅助优化与天线设计技术研究》文中研究指明随着无线通信技术的发展,天线设计也面临着小型化、宽带化、多频化等多方面的设计需求,天线与阵列设计日趋复杂,设计自由度提升。传统的全波仿真计算虽然仿真结果相对精确,但计算成本较高,不利于需要大量重复仿真计算的优化过程或敏感性分析。本文针对机器学习辅助优化技术及其在天线设计中的应用开展深入研究,具体成果如下:首先,在研究电磁优化领域被引入的常用机器学习代理模型及相关优化算法基本原理的基础上,对比人工神经网络（ANN）、支持向量机（SVM）、高斯过程回归（GPR）三种模型,得出GPR在模拟高维、小样本、具有众多局部最优解的天线问题时,具有稳定的优势。基于GPR,本文介绍了处理天线设计优化目标时的优化算法设置和机器学习辅助优化的总体流程框架。接着,对优化方法进行了通用性研究,压力测试和鲁棒性测试,得出其适用于各类常见天线的设计优化且收敛过程稳定,在40维设计变量的情况下仍可以保持较为稳定的性能。其次,在研究机器学习辅助优化的基础上,研制了毫米波宽带反射阵和应用于无线局域网（WLAN）的双频单极子天线。反射阵工作于Q波段,可调参数4个,单元优化时样本15个,经过36次迭代仿真验证,稳定于最优结果,仿真与测试结果表明其具有较宽的增益带宽和良好的辐射性能。双频单极子天线在原有设计基础上进行了尺寸压缩,优化时可调参数13个,样本30个,经过79次迭代仿真验证达到最优设计,优化后的天线尺寸仅为20×15 mm2,可以有效覆盖2.4GHz和5GHz频段。实验结果表明,利用机器学习辅助优化,两个天线均以较低的计算成本达到了设计需求。最后,在理论研究的基础上,研发了天线自动优化软件。该软件基于MATLAB图形用户界面（GUI）功能开发,支持调用全波仿真软件HFSS和CST进行联合仿真优化,根据已有模型进行参数化建模。软件在优化功能的基础上增加了参数及优化目标收敛情况实时监控,暂停调整参数范围等功能,符合天线设计过程的需求。自动优化软件进一步提高了天线优化效率和代码的复用率。
扶静[4]（2020）在《面向调峰的热电厂最小运行方式建模及分析》文中研究指明近年来,随着能源需求增加和环保压力增大,新能源发电装机占比不断增大。新能源的不可控性,传统火电装机占比及发电小时数的逐年下降,这与目前电力系统的调峰等辅助服务主要依靠火电机组的现实形成鲜明对比,使得网、源、荷的协调面临巨大挑战。与此同时,供热机组的调峰能力受到一定程度的制约,严重影响了这些地区的新能源消纳,存在不同程度的弃风、弃光。因此,供暖季,在满足供热负荷的基础上,挖掘热电厂最小出力空间,对消纳新能源具有现实的社会意义。并且,对网、源、荷的协调,在“两个细则”的指导下,区域电网的电力辅助服务政策日趋完善,电力辅助服务的市场化进程不断向前推进,一定程度上也提升火电行业参与电力调峰等辅助服务的积极性。山东省电力结构中,抽水蓄能电站的装机容量较小,新能源装机和外网入鲁输电所占比重近年来增长较大,参与电网调峰辅助服务的机组主要是火电机组。同时,山东省地处我国北方,统调机组中供热机组比例高。机组“以热定电”限制了其调峰能力,也一定程度上影响了新能源的消纳。如何从热电厂角度出发,在满足全厂热负荷供给的基础上,针对各机组的热电特性合理分配热电负荷,以获得更大的调峰空间,不仅对山东电网在供暖季合理调配发电计划,促进新能源的消纳具有积极意义,也将对热电厂提升电力辅助服务的能力,获取辅助服务的收益提供相应的参考。主要研究内容如下:1)综述了火电机组调峰的方式、热电厂最小运行方式及调峰辅助服务市场的发展。对不同类型供热机组的原理及热电特性进行了分析与对比,针对目前的调峰辅助服务政策,以山东省为例,论述了电力调度对机组调峰考核方式,指出热电厂参与调峰、调频等辅助服务面临的问题。2)进行了最小运行方式的理论分析;基于粒子群优化算法,建立了热电厂最小运行方式模型并给出边界条件。基于粒子群优化算法,通过MATLAB计算某电厂不同供热约束工况下的全厂最小运行方式,得出此时全厂的最小发电功率,对最小运行方式模型进行验证。3)通过案例机组的运行情况,进行针对电网侧的经济分析,主要分析调峰辅助服务的经济收益。包括设计工况的调峰辅助服务经济收益分析、在最小运行方式模型下的调峰辅助服务经济收益分析及实际运行情况下的调峰辅助服务经济收益分析。4)使用MATLAB的GUI模块,搭建了最小运行方式的通用计算平台。平台一能够在给出供热量的情况下,自动寻找最优的机组匹配方案及此时各机组最优的发电量与抽汽量的匹配情况。平台二能够在给出供热负荷及机组运行的情况下,自动寻找全厂最小出力及机组发电量与抽汽量的匹配情况。以某热电厂为例,进行了不同工况下通用平台的案例分析。
侯生磊[5]（2020）在《药物自框架纳米聚磷腈给药体系的构建及其应用》文中指出与小分子抗癌药物相比,药物输送体系（Drug delivery systems:DDSs）具有载药率可控,血液循环稳定等优点。在DDSs的帮助下,药物通过EPR（Enhanced permeability and retention）效应在肿瘤部位积累,并以可控的方式释放,从而减少了药物分子对机体的副作用。因此,多年来DDSs被广泛地研究并取得了巨大的发展。然而,传统的DDSs也存在一些问题,如药物运载能力低、载体诱导毒性和免疫原性以及复杂的合成步骤,阻碍了其进一步发展。为了解决这些问题,一种活性药物在不借助额外载体的情况下,通过自身的纳米化实现细胞内输送的药物自输送系统（Drug self-delivery systems:DSDSs）被提出并得到了一定的发展。但是,新的体系仍然存在不尽人意的方面,如循环时间短、选择性低、稳定性差、药物释放过快等。因此,DSDSs作为下一代抗癌给药体系尚需要进一步研究与发展。针对上述问题,本文构建了易于合成的基于聚磷腈纳米颗粒的药物自框架给药体系（Drug self-framwork delivery systems:DSFDSs）。我们通过对DSFDSs结构的精心设计,得到了不同类型的DSFDSs。DSFDSs通过EPR效应在肿瘤部位积累,利用肿瘤微环境刺激响应实现药物的可控释放。评估了DSFDSs的体外和体内的抗肿瘤活性,证明多药耐药（Multidrug resistence:MDR）肿瘤被明显抑制。一系列实验证明了聚磷腈纳米颗粒的DSFDSs为新型DSDSs的构建提供了新思路。（1）利用简便、高效的缩聚反应制备一种新型的pH响应的DSFDSs（DOX-CPPZ NPs）,该给药体系的载药量高达90 wt%,副作用小,抗肿瘤效果好。DSFDSs降低了DOX的对正常细胞的毒性,增加了其血液循环时间,通过EPR效应增加了其在肿瘤组织中的药物浓度。与游离DOX相比,DSFDSs具有更好的肿瘤抑制效果。荧光图像显示纳米粒子通过内吞作用进入细胞然后转运至溶酶体,在胞内较低pH刺激下,DSFDS通过水解释放出游离DOX,然后扩散到细胞核中。动物实验和组织病理学切片表明,DSFDSs比游离DOX具有更好的肿瘤抑制效果,对主要器官具有较低的毒性。pH响应药物自框架给药体系策略为癌症化疗药物输送系统的设计打开了一扇新的大门。（2）通过简单的缩聚反应制备出一种新型的GSH和pH双响应的DSFDSs（DOX-CysM-CPPZ NPs）,用于高效地输送抗癌药物。该双响应DSFDSs载药效率超过78 wt%,血液循环稳定性高,对肿瘤微环境响应性敏感,通过EPR效应有效增强抗癌药物肿瘤富集。因此,DSFDSs具有副作用小,杀伤肿瘤细胞效率高的特点。由于DSFDSs的高负载能力,该策略有可能为肿瘤患者提供多种治疗药物进行联合治疗的方案。（3）开发了一种通用的给药体系—DSFDSs,用于联合化疗抑制耐药肿瘤。DSFDSs可以通过超声辅助沉淀聚合的简单方法制备,具有极高的载药量。由DOX-RES-CysM-CPPZ NPs组成的DSFDSs经肿瘤微环境水解后,释放的两种抗肿瘤药物对肿瘤细胞有协同杀伤作用,在抑制P-gp的过表达的同时增强了化疗效果。因此,凋亡率和抗肿瘤活性均高于单一抗肿瘤药物。体外和体内抗癌实验表明,通过DSFDSs共递送DOX/RES的联合疗法具有优异的协同治疗作用和较好的抗肿瘤效果,几乎可以完全抑制肿瘤生长。DSFDSs联合给药可能为MDR肿瘤联合化疗提供一种新方法。（4）通过超声辅助沉淀聚合,合成具有化疗-热疗联合治疗功能的纳米复合载药体系（Au NRs@DSFDSs NPs）。药物自框架载药聚合物（DOX-CysM-CPPZ）涂层包覆Au NRs（Au Nanorods）构建纳米复合载体（Au NRs@DOX-CysM-CPPZ NPs）,用于同时递送抗癌化疗药物与光热疗纳米粒子。体外实验表明DSFDSs通过光热疗-化疗联合治疗对肿瘤细胞产生协同治疗作用,其凋亡率和抗癌效率均高于单独的治疗方法,抗肿瘤效果明显。Au NRs@DSFDS NPs是一种复合纳米颗粒,具有较高的载药量,可用于肿瘤治疗的联合治疗,为多种抗癌策略的联合抗癌开辟了新的途径。
夏天立[6]（2020）在《超声扫描成像与声场测试通用平台系统研究》文中进行了进一步梳理超声波是机械波的一种,由于具有生物安全性和能量传递的特性,广泛应用于超声无损检测以及生物医学领域。超声成像的原理是提取超声回波的特征值,超声系统使用超声换能器的压电效应作为信号检测和超声发射原理,因此换能器的性能对于超声系统是关键。需要多功能的检测平台对换能器的性能进行验证。超声换能器的波束特性和频率特性影响了成像分辨率,需要检测的参数包括中心频率、带宽、波束宽度、焦点位置等。针对这些检测内容,本文以超声显微镜为基础架构完成平台的搭建,文中详细分析了各个子模块的硬件构成、原理以及性能参数,据此提出优化方案。本系统在硬件性能上实现了采样频率125MHz,带宽100MHz,可以测量中心频率50MHz以下超声换能器中心频率,水听器功能频率测试范围0-30MHz,声场测量范围100*150*100mm,充分满足超声换能器多种测试的条件。本系统采用LABVIEW进行软件开发,添加了归零、运动检测等运动子模块功能,提高了人机工效。在采样编程中根据实时处理高频采样数据的需要,构建了两级生产者消费者结构,达到数据吞吐量实现快速采集和实时处理的效果,系统中的成功使用证明了该结构的有效性,可以在测量系统的软件编程中广泛使用。系统中实现超声检测和成像的功能为A-mode回波检测分析以及B-mode、C-mode和水听器扫描,并在多种功能上都进行了优化,显着提升了效果。本文在A-mode频谱分析的基础上,使用MATLAB编程验证了加窗和补零对于FFT过程减弱频谱泄露现象,改善平滑性的原理和效果;在B-mode功能使用了希尔伯特进行信号处理,学习讨论了希尔伯特变换的数学原理和编程实现,讨论了不同的扫描运动方案对成像的影响;C-mode功能包括表面成像和深度成像两种成像方式,本文根据超声传播特点,提出使用多种成像原理进行LABVIEW编程对回波信号处理;根据水听器原理,改进了传统方案中使用中心频率确定灵敏度的方案,提出一种瞬时声压还原算法对采样信号进行处理。由于数据量大、系统简单、实时性高的特点,在软件编程的过程中,内存的使用效率成为关注重点,本文根据LABVIEW的特点,编程验证了同址结构性能,总结多种数组处理编程结构,并找出其中的最优解,将优化结构集成到系统编程中,显着降低了内存使用,加快了程序运行速度提高了系统成像效率。在超声扫描成像与声场测试通用平台的应用验证中,验证了液体声学透镜新结构的性能和效果。这种新结构能够调整超声束形状和焦点位置,即时改变有效成像深度提升成像效果。综上所述,该通用平台能满足多种超声测试成像需求,支撑超声研究。
张献忠[7]（2020）在《多无人机协同任务规划通用平台研究与实现》文中研究表明近年来,无人机技术的快速发展使其能够胜任各类复杂任务,正逐渐应用于物流运输、地质勘测、信息收集、灾害救援等诸多领域。为了克服单无人机的限制并提高任务完成效率,多无人机协同成为研究热点。然而,在实际应用中,我们面临着无人机型号多样化、跨平台协作控制能力差、缺乏有效的路径规划算法等问题。因此,建立一个多无人机协同任务规划通用平台,解决跨平台无人机联合控制问题和多无人机路径规划问题具有重要的研究意义和实际应用价值。为了建立多无人机协同任务规划通用平台,本文首先设计了层次化的跨平台多无人机联合控制系统架构,包括控制层、通信层和应用层,通过利用底层模块屏蔽无人机的差异,对上层表现为相同的无人机类型,使得多架不同型号无人机可以在同一套控制系统中运行。基于该架构,分别设计并实现了跨平台无人机通信模块、控制模块和地面站软件。其次,针对多无人机在动态任务环境下的路径规划问题,提出基于改进变邻域搜索的在线路径规划算法,分别实现最小化多无人机总能量消耗和最小化多无人机最大能量消耗两种优化目标。最后,基于Pixhawk和DJI M100两种无人机飞控平台建立了多无人机协同任务规划通用平台原型;同时,面向多无人机协同构建全景地图的实际任务需求,对该平台的各个模块及提出的路径规划算法进行了性能测试,证明了该平台在实际应用中的可行性和有效性。
吴定远[8]（2019）在《大型园区基础设施综合设计协同机制研究》文中研究说明自上世纪七十年代深圳蛇口工业区建设开始,中国大型园区建设如火如荼,未曾停歇。在这四十多年的发展历程中,大型园区不仅承载着各级地方政府进行政策实验和制度创新的重任,还肩负着实现产业聚集和升级、整合创新资源、培育新兴产业、推动城市化进程等一系列重大使命。国家政策的引导加上地方政府的快速推进,使得大型园区在拉动地方经济增长、提升政府招商引资效率等方面发挥了重要作用,在中国经济发展及转型过程中扮演着举足轻重的角色。然而,在大型园区建设过程中也存在诸多问题,如存在各自为政,缺乏系统策划和整体推进的现象,导致大型园区基础设施建设与园区功能定位不匹配,影响大型园区基础设施综合承载力的发挥。在大型园区基础设施设计管理上,大多采取传统设计模式,即把复杂的设计任务分解成多个静态化、离散化的设计工作组合,其管理的重点在于协调。而综合设计模式的提出,是以突破现有专业属性及行业管理的限定,从系统性、整体性的角度将复杂设计任务定义为一个有机整体,把多个设计主体粘结成一个具有整体功能的聚合体,充分发挥各设计主体的优势资源,通过分工协同,共同完成设计任务。其管理的重点是协同,即要求各设计主体的设计工作在动态上同步,以解决设计任务中涉及到的多专业深度融合,并依托互联网、大数据技术实现设计信息资源共享,提升设计效率和质量。因此,开展大型园区基础设施综合设计协同机制研究,对实现大型园区基础设施可持续发展具有重要的理论意义和工程应用价值。结合大型园区基础设施综合设计的特点,本文运用博弈模型对综合设计模式下各设计单位的合作博弈收益进行研究分析,揭示了综合设计模式下各设计主体存在趋于协同的内在驱动。由于大型园区基础设施设计是一个复杂的过程,需要多方主体参与且存在分阶段决策的特点,综合设计过程的协同内在驱动并非完全稳定。通过对大型园区基础设施综合设计协同的稳定性进行研究分析,识别出影响综合设计协同稳定的长期和短期关键因素。在综合设计协同稳定性研究的基础上,从法律法规、合约约束、组织约束三个维度构建大型园区基础设施综合设计协同管理约束机制,为大型园区基础设施综合设计协同管理营造良好环境。结合复杂系统理论,分析综合设计协同内涵及综合设计协同过程,指出综合设计模式协同管理存在信息管理不协同、设计环境缺失及缺乏配套综合设计流程三个问题。从数据协同、图形协同、文件协同三个层面,分构建协同工作平台、建立数据库、综合设计流程规划和形成综合设计流程有机整体四个阶段给出整体对策,系统地研究了综合设计协同管理的具体内容和协同管理的机理。并通过分析信息协同、工期协同、资源协同和质量协同四个方面协同内在动力与外部推动手段,构建综合设计协同管理目标体系,实现了大型园区基础设施综合设计协同全过程管理。为研究外部激励政策对协同机制动态演化的影响,本文基于贝洛索夫-恰鲍廷斯基（Belousov-Zhabotinsky,简称B-Z）反应模型模拟综合设计模式的协同机制演化过程,证明外部激励政策对大型园区基础设施综合设计协同机制动态演化具有显着的积极作用。在对大型园区基础设施综合设计协同内部推力、外部约束以及协同作用机理分析进行研究的基础上,从大型园区基础设施综合设计系统有序度出发,选择与系统有序度密切相关的工期、质量、资源以及信息等9个度量指标进行功效评价,并计算各指标在大型园区基础设施综合设计勘察设计、方案设计、图纸设计以及后期服务阶段的有序度,构建了大型基础设施综合设计协同度评价模型。随后,创新性地将内部满意度、客户满意度作为综合设计模式协同管理绩效的评价指标,利用层次分析和模糊综合评判的思想,构建了综合设计协同绩效评价模型。为研究协同机制协同度与协同绩效的关系,本文运用向量自回归、脉冲响应及方差分解的方法,分析大型园区基础设施综合设计工期子系统、质量子系统、资源子系统和信息子系统的协同度意外扰动对协同绩效的冲击程度。最后,以某大型园区基础设施综合设计案例为代表,研究协同机制在一般大型园区基础设施项目中的适用性。本文研究了该产业园区基础设施综合设计的8条网络链,得出网络链4始终处在协同程度较高位置,表明网络链4中各参与单位不仅综合实力较强,相互之间信息共享程度、资源协调能力、配合默契程度相比其他网络链也较高。对该项目协同机制绩效研究则是取每半月整体满意度作为协同绩效数据指标,同样得出在协同机制作用下,项目综合设计过程的绩效评价分值不断提高,评级由较好提升到很好的结论。最终,采用向量自回归模型和脉冲响应分析该项目中协同绩效对协同机制各子系统协同度扰动的脉冲响应结果,得出二者之间的影响关系为协同机制子系统协同度越高,则协同绩效越好。通过实证分析证明本文采用的协同度度量模型和协同绩效评价方法能够较好地应用于一般大型园区基础设施项目综合设计过程中。
孟介民[9]（2019）在《云计算企业生态系统构建研究 ——基于阿里云生态系统》文中研究说明云计算产业作为我国重点战略产业之一而被广泛关注,但在科技资源大量投入的情况下,技术水平低、国际竞争力差依然是我国云计算产业发展的痛点。因此,联合企业构建生态系统提高我国云计算产业的整体实力,才是实现产业高质量发展的关键。但目前针对云计算企业如何构建生态系统,企业生态系统的构建路径和发展模式还存在争议,相关研究仍存在不足。因此本文将重点研究云计算企业生态系统的构成和特征,探索云计算企业构建生态系统的模式和路径。本文首先对我国云计算产业生态发展现状进行了分析,然后以企业生态系统理论为指导,结合云计算产业特征,阐述了企业生态系统的内涵概念,分析了企业生态系统的稳定性、优越性和抗风险能力,并以阿里云为研究案例,针对阿里云生态系统的构建过程进行了具体分析,研究验证了生态系统模型的均衡点及稳定条件。为进一步研究构建企业生态系统的影响因素,本文梳理了国内外文献,发现传统影响因素研究因未能结合特定产业的发展特征造成解释力不足,因此本文在构建分析模型的基础上,将企业间关系、生态价值网络作为核心影响因素进行了重点分析,并将系统内企业间竞争合作关系因素纳入到研究范围之中,构建云计算企业生态系统模型对案例进行了分析。研究发现,我国云计算产业集中度偏高布局不合理,企业生态发展环境不完善,且存在明显的区域特征。研究表明:1)云计算企业生态系统由价值平台和资源池两部分构成。价值平台是生态核心企业及合作伙伴的载体,产品、品牌、用户群是价值平台的基础;2)核心企业运用多种聚集方式聚集合作伙伴,建立具有分类、分工、分层的合作伙伴体系;3)在价值平台上不同模式的企业彼此竞争能够迸发出产业进步的火花,不同类型的企业协同合作能共振共担风险共享成果;4)资源池是生态系统能够调动的商业资源总和。资源池会因为合作伙伴的加入和系统自身进步而不断充实壮大。最后,本文从转变竞争模式、注重核心业务、建立开放的合作体系、营造创新环境和系统内企业价值网络构建五方面提出我国云计算企业如何构建生态系统的建议。
周皓宇[10]（2019）在《飞翼布局无人机族总体参数优化方法》文中提出飞翼布局无人机在气动效率和隐身性能上具有明显优势。随着无人机技术的进步,具备多任务能力的无人机逐渐成为研究热点。但是不同任务需求所规定的任务剖面不一,单一机型通常难以兼顾各飞行任务下的最优性能。无人机族策略为实现多任务能力提供了一种解决方案。本文研究对象是一种飞翼布局无人机族概念方案,包括打击和侦察任务的两个子机型,机身设计为通用平台,机翼设计为专用可替换模块。本文目的是为飞翼布局无人机族总体参数综合分析和优化提供一种有效的方法和工具,主要内容包括:1)针对飞翼布局无人机族的设计特点,研究了无人机族外形参数化方法,并通过CATIA二次开发实现了各机型在干净构型和操纵面偏转构型下的三维建模。采用快速数值方法（全速势方程和面元法）和工程方法相结合的气动分析方法,计算了各子机型的干净构型气动特性和起飞、巡航状态下配平构型的气动特性。2)在现有理论方法和模型的基础上,研究了适用于无人机的推进系统模型、重量分析模型、性能分析模型,通过多学科模块的集成,建立了总体方案的综合分析模型。3)研究了无人机族设计的优化方法,定义了单机型和飞机族的优化问题,采用了二级优化策略,设计了适用于无人机族的总体参数优化流程,并通过iSIGHT平台实现了优化过程。通过分析优化结果,研究了机身通用性约束带来的机身重量和部分性能的折衷。研究结果表明,本文方法能有效地对飞翼布局无人机族总体参数进行优化设计,优化计算结果合理。
二、建筑设计协同系统模型研究与通用平台实现（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、建筑设计协同系统模型研究与通用平台实现（论文提纲范文）
（1）基于BIM项目协同管理平台研究（论文提纲范文）
| 1 基于BIM项目协同管理平台的发展背景 |
| 1.1 BIM技术的应用 |
| 1.2 云技术的应用 |
| 1.3 基于BIM项目协同管理平台 |
| 2 基于BIM项目协同管理研究现状 |
| 2.1 国外研究现状 |
| 2.2 国内研究现状 |
| 3 项目协同管理技术研究 |
| 3.1 项目协同管理技术集成分析 |
| 3.1.1 工程项目多专业的集成 |
| 3.1.2 工程项目全生命周期集成 |
| 3.1.3 工程项目管理目标集成 |
| 3.2 基于BIM协同管理平台的发展特点 |
| 3.2.1 起步晚，发展迅速，质量不一 |
| 3.2.2 施工管理通用平台应用广，业主总控平台多为定制化研发 |
| 3.2.3 全过程管理少，功能型管理平台多 |
| 3.2.4 项目级与企业级平台各自开发，对接少 |
| 4 结论与展望 |
（2）核电数字化设计的数据管理系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 通用行业的数字化应用现状 |
| 1.2 核电行业的数字化应用现状 |
| 1.3 工业领域的数据管理现状 |
| 1.4 现有软件的局限和方法的欠缺 |
| 1.5 需求来源和工程背景 |
| 1.6 本文的研究目标和研究内容 |
| 第二章 数字化设计模式和数据管理方法 |
| 2.1 核电数字化设计体系的平台架构 |
| 2.2 流程和数据驱动的数字化协同设计 |
| 2.3 物项分解和属性配置构建设计信息模型 |
| 2.4 “名值分离”的物理模型解决数据存储问题 |
| 2.5 数据一致性、数据质保、数据正确性的解决方案 |
| 2.5.1 数据辞典和设计基线保证数据一致性 |
| 2.5.2 编校审流程提供数据质保方案 |
| 2.5.3 规则检查确保数据的正确性 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 数据管理系统的需求分析和逻辑设计 |
| 3.1 数据管理系统的功能需求分析 |
| 3.2 数据采集的功能逻辑设计 |
| 3.3 数据存储的功能逻辑设计 |
| 3.4 数据管控的功能逻辑设计 |
| 3.5 数据配置的功能逻辑设计 |
| 3.6 数据呈现的功能逻辑设计 |
| 3.7 数据应用的功能逻辑设计 |
| 3.7.1 文档自动化的实现模式 |
| 3.7.2 全文检索的实现方式 |
| 3.7.3 变更影响分析的实现方式 |
| 3.8 本章小结 |
| 第四章 数据管理系统的架构设计和程序编码 |
| 4.1 数据管理系统的架构设计 |
| 4.1.1 数据管理系统的总体架构 |
| 4.1.2 数据管理系统的逻辑架构 |
| 4.1.3 数据管理系统的视图结构 |
| 4.1.4 数据管理系统的模块划分 |
| 4.2 数据管理系统的程序编码 |
| 4.2.1 配置功能的开发 |
| 4.2.2 流程功能的开发 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 工程应用 |
| 5.1 数据管理系统服务供热堆协同设计 |
| 5.1.1 核安全设备的快速研发 |
| 5.1.2 工艺系统的设计分析迭代 |
| 5.1.3 电气、堆控、剂量、信息的协同设计 |
| 5.1.4 事故分析的批量化开展 |
| 5.1.5 小结 |
| 5.2 数据管理系统服务示范工程数据应用 |
| 5.2.1 应用背景 |
| 5.2.2 项目准备 |
| 5.2.3 数据导入 |
| 5.2.4 数据应用 |
| 5.2.5 小结 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 总结及展望 |
| 6.1 本文主要结论 |
| 6.2 论文创新点 |
| 6.3 未来工作展望 |
| 附件 |
| 附件1 梳理形成的18类堆芯设计分析对象及其分解结构 |
| 附件2 梳理形成的25类核电非标设备及其分解结构 |
| 附件3 梳理形成的27类工艺设计对象及其分解结构 |
| 附件4 梳理形成的21类电仪控设计对象及其分解结构 |
| 附件5 梳理形成的51类建筑结构暖通给排水设计对象及其分解结构 |
| 附件6 蒸汽发生器的部分设计属性元数据 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间已发表的论文 |
| 攻读博士学位期间已申请的专利 |
（3）机器学习辅助优化与天线设计技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 天线智能优化研究现状 |
| 1.3 本文的主要工作 |
| 参考文献 |
| 第二章 机器学习辅助优化的基本原理 |
| 2.1 研究背景 |
| 2.2 天线优化问题的数学描述 |
| 2.3 常用代理模型及其本原理 |
| 2.3.1 人工神经网络 |
| 2.3.2 支持向量机 |
| 2.3.3 高斯过程 |
| 2.4 常用优化方法及其基本原理 |
| 2.4.1 优化算法 |
| 2.4.2 多目标优化 |
| 2.5 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第三章 优化方案研究及性能测试 |
| 3.1 研究背景 |
| 3.2 天线优化设计中代理模型的研究 |
| 3.3 基于代理模型的天线优化算法 |
| 3.3.1 结合GPR的适应度函数选取 |
| 3.3.2 结合GPR的数据预筛分 |
| 3.4 优化框架流程 |
| 3.5 优化方法的性能测试 |
| 3.5.1 通用性研究 |
| 3.5.2 参数能力压力测试 |
| 3.5.3 鲁棒性测试 |
| 3.6 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第四章 机器学习辅助天线优化实例及通用平台设计 |
| 4.1 研究背景 |
| 4.2 宽带反射阵天线设计与优化 |
| 4.2.1 双谐振反射阵单元的设计与优化 |
| 4.2.2 反射阵设计与实验 |
| 4.3 应用于WLAN的双频单极子天线设计与优化 |
| 4.3.1 双频天线优化过程分析 |
| 4.3.2 双频天线测试结果 |
| 4.4 天线智能优化软件设计 |
| 4.5 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 全文工作总结 |
| 5.2 后期工作展望 |
| 致谢 |
（4）面向调峰的热电厂最小运行方式建模及分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 主要符号表 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 火电机组调峰发展现状 |
| 1.2.2 热电厂最小运行方式研究 |
| 1.2.3 调峰辅助服务市场发展 |
| 1.3 研究内容 |
| 第2章 最小运行方式分析及建模 |
| 2.1 原理分析 |
| 2.2 最小运行方式建模 |
| 2.2.1 粒子群优化算法 |
| 2.2.2 约束条件 |
| 2.2.3 全厂经济模型 |
| 2.2.4 模型建立 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 热电厂最小运行方式案例分析 |
| 3.1 机组热电关系 |
| 3.2 最小运行方式计算 |
| 3.3 供热抽汽匹配分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 最小运行方式调峰收益分析 |
| 4.1 设计工况的调峰收益 |
| 4.1.1 停#3号机组 |
| 4.1.2 全厂4台机组运行 |
| 4.1.3 停#2号机组 |
| 4.1.4 机组匹配分析 |
| 4.2 单一机组的调峰收益 |
| 4.3 实际运行的调峰收益 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 最小运行方式计算平台 |
| 5.1 通用平台搭建 |
| 5.2 案例分析 |
| 5.2.1 平台一 |
| 5.2.2 平台二 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（5）药物自框架纳米聚磷腈给药体系的构建及其应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 重要缩略词表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 纳米载药体系 |
| 1.2.1 传统纳米载药体系 |
| 1.2.2 药物自递送体系 |
| 1.3 药物输送纳米载体在肿瘤环境的响应性释放 |
| 1.3.1 pH敏感载药体系 |
| 1.3.2 氧化还原敏感的载药体系 |
| 1.3.3 多刺激响应载药体系 |
| 1.4 联合治疗癌症策略 |
| 1.5 环交联聚磷腈材料在生物中的应用 |
| 1.6 课题的研究目的和主要意义 |
| 第二章 可生物降解的聚磷腈纳米粒子:新型pH响应药物自框架给药体系 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 实验部分 |
| 2.2.1 实验材料、化学试剂、实验仪器与设备 |
| 2.2.2 DOX-CPPZ NPs的合成 |
| 2.2.3 测试与表征 |
| 2.2.4 DOX-CPPZ NPs的体外释放药物测定 |
| 2.2.5 细胞培养 |
| 2.2.6 DOX-CPPZ NPs的体外细胞内吞、分布及药物释放 |
| 2.2.7 体外细胞存活率实验 |
| 2.2.8 细胞凋亡测试 |
| 2.2.9 宫颈癌裸鼠模型的建立 |
| 2.2.10 DOX-CPPZ NPs的裸鼠活体荧光成像 |
| 2.2.11 DOX-CPPZ NPs体内抗肿瘤效果评价 |
| 2.2.12 主要器官的H&E染色切片 |
| 2.2.13 肿瘤TUNEL细胞凋亡检测 |
| 2.3 结果与讨论 |
| 2.3.1 DOX-CPPZ NPs的合成与表征 |
| 2.3.2 DOX-CPPZ NPs的药物体外释放 |
| 2.3.3 DOX-CPPZ NPs的体外细胞内吞、分布及药物释放 |
| 2.3.4 DOX-CPPZ NPs的细胞毒性实验 |
| 2.3.5 体内荧光成像与DOX-CPPZ NPs的体内分布 |
| 2.3.6 体内抗肿瘤评价 |
| 2.4 结论 |
| 第三章 基于肿瘤微环境响应的聚磷腈纳米颗粒的药物自框架给药体系作为高效自给药通用平台 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 实验部分 |
| 3.2.1 实验材料、化学试剂、实验仪器与设备 |
| 3.2.2 HCCP-CysM NPs、DOX-CPPZ NPs和 DOX-CysM-CPPZ NPs的合成 |
| 3.2.3 测试和表征 |
| 3.2.4 DOX-CysM-CPPZ NPs的药物体外释放 |
| 3.2.5 细胞培养 |
| 3.2.6 DOX-CysM-CPPZ NPs 的细胞内吞、胞内分布及药物释放 |
| 3.2.7 体外细胞存活率实验 |
| 3.2.8 细胞凋亡测试 |
| 3.2.9 宫颈癌裸鼠模型的建立 |
| 3.2.10 DOX-CysM-CPPZ NPs的小鼠活体荧光成像 |
| 3.2.11 DOX-CysM-CPPZ NPs体内抗肿瘤效果评价 |
| 3.2.12 主要器官的H&E染色切片 |
| 3.2.13 肿瘤TUNEL细胞凋亡检测 |
| 3.3 结果与讨论 |
| 3.3.1 DOX-CysM-CPPZ NPs的合成与表征 |
| 3.3.2 DOX-CysM-CPPZ NPs的药物体外释放 |
| 3.3.3 DOX-CysM-CPPZ NPs的细胞内分布及药物释放 |
| 3.3.4 细胞毒性实验 |
| 3.3.5 体内荧光成像与DOX-CysM-CPPZ NPs的体内分布 |
| 3.3.6 体内抗肿瘤评价 |
| 3.4 结论 |
| 第四章 聚磷腈自框架给药体系联合送药用于治疗耐药肿瘤 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 实验部分 |
| 4.2.1 实验材料、化学试剂、实验仪器与设备 |
| 4.2.2 DOX-CPPZ、DOX-CysM-CPPZ和DOX-RES-CysM-CPPZ NPs的合成 |
| 4.2.3 测试与表征 |
| 4.2.4 DOX-RES-CysM-CPPZ NPs的体外药物释放 |
| 4.2.5 细胞培养 |
| 4.2.6 DOX-RES-CysM-CPPZ NPs的细胞摄取及胞内分布与药物释放 |
| 4.2.7 体外细胞存活率实验 |
| 4.2.8 细胞凋亡测试 |
| 4.2.9 宫颈癌裸鼠模型的建立 |
| 4.2.10 DOX-RES-CysM-CPPZ NPs在裸鼠活体荧光成像 |
| 4.2.11 DOX-RES-CysM-CPPZ NPs体内抗肿瘤效果评价 |
| 4.2.12 主要器官的H&E染色切片 |
| 4.2.13 肿瘤TUNEL细胞凋亡检测 |
| 4.3 结果与讨论 |
| 4.3.1 四种不同类型的DSFDSs的合成及表征。 |
| 4.3.2 DOX-RES-CysM-CPPZ纳米粒子的药物体外释放 |
| 4.3.3 DOX-RES-CysM-CPPZ NPs的体外细胞研究 |
| 4.3.4 细胞毒性实验 |
| 4.3.5 体内荧光成像与DOX-RES-CysM-CPPZ NPs的体内分布 |
| 4.3.6 体内抗肿瘤评价 |
| 4.4 结论 |
| 第五章 含纳米金棒的药物自框架给药体系的构建及用于肿瘤的光热疗-化疗协同治疗 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 实验部分 |
| 5.2.1 材料与设备 |
| 5.2.2 .无核生长法制备金纳米棒(25×5nm) |
| 5.2.3 Au NRs@DOX-CysM-CPPZ NPs的合成 |
| 5.2.4 测试与表征 |
| 5.2.5 Au NRs@DOX-CysM-CPPZ NPs的体外药物释放 |
| 5.2.6 Au NRs@DOX-CysM-CPPZ NPs的光热性能测试 |
| 5.2.7 细胞培养 |
| 5.2.8 Au NRs@DOX-CysM-CPPZ NPs在细胞中分布及药物释放 |
| 5.2.9 体外细胞存活率实验 |
| 5.2.10 宫颈癌裸鼠模型的建立 |
| 5.2.11 Au NRs@DOX-CysM-CPPZ NPs在裸鼠活体荧光成像 |
| 5.3 结果与讨论 |
| 5.3.1 Au NRs@DOX-CysM-CPPZ NPs的合成与表征 |
| 5.3.2 Au NRs@DOX-CysM-CPPZ NPs的药物体外释放行为 |
| 5.3.3 Au NRs@DOX-CysM-CPPZ NPs在细胞被分布及光热杀伤效果评价 |
| 5.3.4 Au NRs@DOX-CysM-CPPZ NPs的光热转换性能 |
| 5.3.5 体外抗肿瘤效果评价 |
| 5.3.6 体内荧光成像与Au NRs@DOX-CysM-CPPZ NPs的体内分布 |
| 5.4 结论 |
| 第六章 全文总结与展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 主要创新点 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文 |
（6）超声扫描成像与声场测试通用平台系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究的背景和意义 |
| 1.2 超声成像国内外发展现状 |
| 1.3 声场测量的方式以及发展现状 |
| 1.4 课题研究意义与文章主要结构 |
| 第二章 超声传播原理与换能器设计 |
| 2.1 超声波的波长 |
| 2.2 超声波的反射和折射 |
| 2.3 压电效应 |
| 2.4 超声换能器设计 |
| 2.5 超声换能器声束性质 |
| 2.5.1 脉冲超声声场 |
| 2.5.2 轴向和横向分辨率 |
| 2.5.3 聚焦方式 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 超声扫描成像与声场测试通用平台系统软硬件组成及架构 |
| 3.1 通用平台系统硬件组成及架构 |
| 3.1.2 运动平台 |
| 3.1.3 运动控制卡 |
| 3.1.4 脉冲发生-接收器 |
| 3.1.5 数字信号采集卡 |
| 3.1.6 水听器及前端放大器 |
| 3.2 通用平台系统软件组成及架构 |
| 3.2.1 LABVIEW介绍 |
| 3.2.2 通用平台系统主程序架构 |
| 3.2.3 运动模块以及参数设置: |
| 3.2.4 信号采集模块以及参数设置 |
| 3.2.5 数据处理模块 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 超声扫描成像与声场测试通用平台系统功能实现 |
| 4.1 A-mode |
| 4.1.1 频谱检测 |
| 4.1.2 LABVIEW编程 |
| 4.1.3 LABVIEW前面板及功能 |
| 4.2 B-mode |
| 4.2.1 希尔伯特变换 |
| 4.2.2 LABVIEW编程 |
| 4.2.3 LABVIEW前面板及功能 |
| 4.2.4 B-mode扫描运动方案规划 |
| 4.3 C-mode |
| 4.3.1 LABVIEW编程 |
| 4.3.2 LABVIEW前面板及功能 |
| 4.3.3 C-mode扫描运动方案规划 |
| 4.4 水听器功能 |
| 4.4.1 信号前处理 |
| 4.4.2 LABVIEW编程 |
| 4.4.3 LABVIEW前面板及功能 |
| 4.5 软件优化 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 超声扫描成像与声场测试通用平台系统应用 |
| 5.1 通用平台系统测量条件配置 |
| 5.2 通用平台系统成像以及声场测试流程 |
| 5.3 液体声透镜聚焦实验 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（7）多无人机协同任务规划通用平台研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 多无人机协同控制技术 |
| 1.2.2 多无人机路径规划 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.4 论文总体结构 |
| 第二章 相关技术介绍 |
| 2.1 四旋翼无人机基本原理 |
| 2.2 ROS操作系统概述 |
| 2.2.1 ROS简介及设计目标 |
| 2.2.2 ROS主要特点 |
| 2.3 路径规划算法概述 |
| 2.3.1 精确算法 |
| 2.3.2 启发式算法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 跨平台多无人机联合控制方法 |
| 3.1 层次化的跨平台多无人机联合控制系统架构 |
| 3.2 跨平台无人机通信模块 |
| 3.2.1 通信链路结构 |
| 3.2.2 通用通信数据结构 |
| 3.3 跨平台无人机控制模块 |
| 3.3.1 Pixhawk无人机控制模块 |
| 3.3.2 DJI Ml00无人机控制模块 |
| 3.4 无人机地面站软件设计 |
| 3.4.1 状态信息展示模块 |
| 3.4.2 控制信息生成模块 |
| 3.4.3 数据传输模块 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 多无人机在线路径规划算法 |
| 4.1 问题描述 |
| 4.2 无人机能耗模型 |
| 4.3 基于改进变邻域搜索的路径规划算法 |
| 4.3.1 变邻域搜索算法基本原理 |
| 4.3.2 基于变邻域搜索的改进算法 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 系统实现与性能测试 |
| 5.1 无人机硬件平台搭建 |
| 5.2 无人机仿真环境搭建 |
| 5.3 无人机能量消耗实验 |
| 5.4 平台的主要功能性测试 |
| 5.4.1 无人机地面站测试 |
| 5.4.2 跨平台多无人机通信模块测试 |
| 5.4.3 跨平台无人机控制模块测试 |
| 5.4.4 路径规划模块测试 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 论文总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间的主要研究成果 |
（8）大型园区基础设施综合设计协同机制研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究对象概念界定 |
| 1.2.1 大型园区的概念、分类及特征 |
| 1.2.2 大型园区基础设施的定义及特点 |
| 1.2.3 大型园区基础设施综合设计概述 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 国外研究现状 |
| 1.3.2 国内研究现状 |
| 1.3.3 相关文献研究评述 |
| 1.4 研究方法和技术路线 |
| 1.4.1 研究方法 |
| 1.4.2 研究技术路线 |
| 1.4.3 主要创新点 |
| 第2章 相关基础理论概述 |
| 2.1 工业生态学理论 |
| 2.1.1 工业生态学理论概述 |
| 2.1.2 工业生态学理论要点 |
| 2.1.3 工业生态学理论在工程项目的应用 |
| 2.2 工程社会学理论 |
| 2.2.1 工程社会学理论概述 |
| 2.2.2 工程社会学理论要点 |
| 2.2.3 工程社会学理论在工程项目的应用 |
| 2.3 协同管理理论 |
| 2.3.1 协同理论概述 |
| 2.3.2 协同管理理论要点 |
| 2.3.3 协同管理理论在工程项目中的应用 |
| 2.4 信息不对称理论 |
| 2.4.1 信息不对称理论概述 |
| 2.4.2 信息不对称理论要点 |
| 2.4.3 工程项目上的信息不对称 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 大型园区基础设施综合设计协同形成机制 |
| 3.1 综合设计模式下设计单位间合作博弈关系的形成 |
| 3.1.1 两个经典博弈模型的带来的启示 |
| 3.1.2 大型园区基础设施设计存在合作博弈的基础 |
| 3.2 综合设计模式下各设计单位的合作博弈分析 |
| 3.2.1 合作博弈的基本定义 |
| 3.2.2 综合设计模式下各设计单位的合作博弈收益分析 |
| 3.3 大型园区基础设施设计模式稳定性分析 |
| 3.3.1 综合设计模式下设计单位的分阶段博弈的收益分析 |
| 3.3.2 综合设计模式稳定性的进一步分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 综合设计协同管理约束机制构建 |
| 4.1 法规保障机制 |
| 4.1.1 法律法规 |
| 4.1.2 行业规章 |
| 4.2 合约约束机制 |
| 4.2.1 综合设计合约模式 |
| 4.2.2 综合设计合约管理 |
| 4.3 组织约束机制 |
| 4.3.1 综合设计的组织层级结构 |
| 4.3.2 综合设计的组织职能 |
| 4.3.3 综合设计的组织目标 |
| 4.3.4 综合设计的管理制度 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 综合设计的协同管理机理分析与实现 |
| 5.1 综合设计协同管理的内涵及其协同过程 |
| 5.1.1 综合设计协同管理模式的内涵 |
| 5.1.2 综合设计协同过程分析 |
| 5.2 综合设计协同管理存在的问题及其解决对策 |
| 5.2.1 综合设计协调管理存在的问题 |
| 5.2.2 综合设计协同管理总体对策 |
| 5.3 综合设计协同管理目标体系 |
| 5.3.1 信息协同 |
| 5.3.2 工期协同 |
| 5.3.3 资源协同 |
| 5.3.4 质量协同 |
| 5.3.5 目标协同 |
| 5.4 综合设计网络结构分析 |
| 5.5 综合设计协同机制构建 |
| 5.5.1 综合设计系统结构 |
| 5.5.2 综合设计协同运行机制框架 |
| 5.5.3 综合设计协同机制动态演化 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 综合设计协同度度量与协同绩效评价 |
| 6.1 综合设计协同度度量模型的构建 |
| 6.1.1 综合设计协同度度量定义与目的 |
| 6.1.2 协同度度量方法的选取 |
| 6.1.3 协同度度量模型构建依据 |
| 6.1.4 综合设计多目标协同有序度指标选取 |
| 6.1.5 综合设计协同度度量 |
| 6.1.6 实证分析 |
| 6.2 综合设计协同绩效评价 |
| 6.2.1 协同绩效评价依据 |
| 6.2.2 综合设计模式协同评价方法 |
| 6.2.3 协同绩效评价指标的层次结构 |
| 6.2.4 基于模糊层次分析法的协同绩效评价 |
| 6.3 协同度对协同绩效的脉冲响应分析 |
| 6.3.1 协同度与协同绩效间VAR模型的构建 |
| 6.3.2 ADF检验与稳定性分析 |
| 6.3.3 脉冲响应与方差分解 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 实证分析 |
| 7.1 项目背景 |
| 7.2 项目综合设计网络结构 |
| 7.3 综合设计系统协同度度量 |
| 7.4 综合设计协同绩效评价 |
| 7.4.1 协同绩效评价指标权重确定 |
| 7.4.2 基于模糊层次分析法的协同绩效评价 |
| 7.4.3 整体满意度的动态对比 |
| 7.5 协同度对协同绩效的脉冲响应分析 |
| 7.5.1 变量选取与数据采集 |
| 7.5.2 ADF检验与稳定性分析 |
| 7.5.3 脉冲响应 |
| 7.5.4 方差分解 |
| 7.6 本章小结 |
| 第8章 结论及展望 |
| 8.1 结论 |
| 8.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间获得与学位论文相关的科研成果目录 |
| 科研项目参与情况 |
| 学术论文发表情况 |
| 附录 A 综合设计模式满意度的调查问卷 |
| 附录 B 综合设计模式内部满意度的调查问卷 |
| 附录 C 综合设计模式客户满意度的调查问卷 |
（9）云计算企业生态系统构建研究 ——基于阿里云生态系统（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状评述 |
| 1.3.1 关于企业生态系统构成与构建的研究 |
| 1.3.2 关于企业间竞争合作关系的研究 |
| 1.3.3 文献评述 |
| 1.4 研究思路及内容框架 |
| 2 企业生态系统构建的理论基础 |
| 2.1 企业生态系统理论 |
| 2.1.1 企业生态系统的概念界定 |
| 2.1.2 企业生态系统的构成要素 |
| 2.1.3 企业生态系统的结构特征 |
| 2.2 企业合作竞争理论 |
| 2.2.1 企业间的合作竞争关系 |
| 2.2.2 企业间合作竞争关系的功能 |
| 3 云计算企业生态系统的理论分析 |
| 3.1 企业生态系统的构成研究 |
| 3.1.1 品牌和产品 |
| 3.1.2 用户和资源池 |
| 3.1.3 合作伙伴 |
| 3.2 构建企业生态系统的影响因素分析 |
| 3.2.1 政策层面 |
| 3.2.2 需求层面 |
| 3.2.3 供给层面 |
| 3.3 企业生态系统的构建阶段划分 |
| 3.3.1 孕育期 |
| 3.3.2 成长期 |
| 3.3.3 成熟期 |
| 3.3.4 进化期 |
| 3.4 云计算企业生态系统的特征分析 |
| 4 阿里云生态系统构建研究 |
| 4.1 阿里云企业概述 |
| 4.2 阿里云生态系统的构成分析 |
| 4.2.1 阿里云和云产品 |
| 4.2.2 阿里云的用户群和阿里集团 |
| 4.2.3 阿里云的生态伙伴 |
| 4.3 阿里云生态系统构建的影响因素分析 |
| 4.3.1 云计算产业政策 |
| 4.3.2 云计算市场需求 |
| 4.3.3 云计算产业供给层面 |
| 4.4 阿里云生态系统构建阶段的探讨 |
| 4.4.1 阿里云的生态系统孕育期(2009至2011) |
| 4.4.2 阿里云的生态系统成长期(2011至2016) |
| 4.4.3 阿里云的生态系统成熟期(2016至2018) |
| 4.4.4 阿里云的生态系统进化期(2018年之后) |
| 5 我国云计算企业构建生态系统的探讨 |
| 5.1 我国云计算企业生态系统的特征 |
| 5.1.1 生态基础:品牌和产品 |
| 5.1.2 价值来源:用户和资源池 |
| 5.1.3 生态质量:合作伙伴 |
| 5.2 对我国云计算企业构建生态系统的影响因素的探讨 |
| 5.2.1 产业政策:生态发展的根基 |
| 5.2.2 市场需求:生态发展的空间 |
| 5.2.3 产业供给层面:生态发展的能力 |
| 5.3 对我国云计算企业生态系统构建阶段的探讨 |
| 5.3.1 孕育期:认知需求打造产品 |
| 5.3.2 成长期:合纵连横价值链接 |
| 5.3.3 成熟期:贯通价值网络 |
| 5.3.4 进化期:洞察趋势保持活力 |
| 6 结论与建议 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 发展建议 |
| 6.3 不足之处 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
（10）飞翼布局无人机族总体参数优化方法（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 注释表 |
| 缩略词 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究现状综述 |
| 1.2.1 飞翼布局作战无人机 |
| 1.2.2 可重构模块化设计 |
| 1.2.3 飞机族多学科设计优化 |
| 1.3 研究目的与内容 |
| 1.3.1 研究目的 |
| 1.3.2 本文内容 |
| 第二章 飞翼布局无人机族外形参数化方法 |
| 2.1 坐标系定义 |
| 2.2 参数化模型 |
| 2.2.1 平面形状参数 |
| 2.2.2 翼型剖面参数 |
| 2.2.3 机身控制曲线 |
| 2.3 基于CATIA的参数化建模方法 |
| 2.3.1 基于VB的 CATIA二次开发方法 |
| 2.3.2 三维模型建模流程 |
| 2.3.3 重要几何特征参数 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 飞翼布局无人机族气动分析方法 |
| 3.1 气动分析工具 |
| 3.1.1 FLO22程序 |
| 3.1.2 PAN AIR程序 |
| 3.1.3 FRICTION程序 |
| 3.2 气动分析自动化流程 |
| 3.2.1 干净构型气动分析流程 |
| 3.2.2 巡航构型气动分析流程 |
| 3.2.3 低速构型气动分析流程 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 飞翼布局无人机族多学科综合分析模型 |
| 4.1 推进系统模型 |
| 4.1.1 推力特性 |
| 4.1.2 油耗特性 |
| 4.1.3 特征尺寸与重量估算 |
| 4.2 重量分析模型 |
| 4.2.1 重量分类 |
| 4.2.2 结构重量估算方法 |
| 4.2.3 推进系统重量 |
| 4.2.4 系统设备重量估算 |
| 4.3 性能分析模型 |
| 4.3.1 场域性能 |
| 4.3.2 任务性能 |
| 4.3.3 设计点性能 |
| 4.3.4 RCS计算模块 |
| 4.4 飞翼布局无人机族总体综合分析模型 |
| 4.4.1 各学科模型集成方法 |
| 4.4.2 无人机族总体综合分析程序 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 飞翼布局无人机族总体参数优化 |
| 5.1 飞翼布局无人机族设计要求 |
| 5.2 飞翼布局无人机族优化问题表述 |
| 5.2.1 单机型优化问题 |
| 5.2.2 无人机族优化问题 |
| 5.3 飞翼布局无人机族优化求解方法 |
| 5.3.1 二级优化方法 |
| 5.3.2 组合优化策略 |
| 5.4 飞翼布局无人机族优化过程的实现 |
| 5.4.1 i SIGHT自动化分析框架 |
| 5.4.2 基于代理模型的优化流程 |
| 5.5 飞翼布局无人机族优化结果与分析 |
| 5.5.1 单机型优化结果与分析 |
| 5.5.2 无人机族优化结果与分析 |
| 5.5.3 飞翼布局无人机族方案代价分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 总结 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 主要创新点 |
| 6.3 进一步工作 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 |
四、建筑设计协同系统模型研究与通用平台实现（论文参考文献）
- [1]基于BIM项目协同管理平台研究[J]. 王亦斌,钟碧蓉. 山西建筑, 2021(08)
- [2]核电数字化设计的数据管理系统研究[D]. 申屠军. 上海交通大学, 2020(01)
- [3]机器学习辅助优化与天线设计技术研究[D]. 曹逸. 东南大学, 2020(01)
- [4]面向调峰的热电厂最小运行方式建模及分析[D]. 扶静. 山东大学, 2020(12)
- [5]药物自框架纳米聚磷腈给药体系的构建及其应用[D]. 侯生磊. 上海交通大学, 2020(01)
- [6]超声扫描成像与声场测试通用平台系统研究[D]. 夏天立. 西安电子科技大学, 2020(05)
- [7]多无人机协同任务规划通用平台研究与实现[D]. 张献忠. 北京邮电大学, 2020(05)
- [8]大型园区基础设施综合设计协同机制研究[D]. 吴定远. 武汉理工大学, 2019(01)
- [9]云计算企业生态系统构建研究 ——基于阿里云生态系统[D]. 孟介民. 北京交通大学, 2019(01)
- [10]飞翼布局无人机族总体参数优化方法[D]. 周皓宇. 南京航空航天大学, 2019(02)