面向航母舰载机物资保障的群组运动驱动“功能-空间”布局优化可视推演方法探索

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    61772474
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    64.0万
  • 负责人：
    吕培
  • 依托单位：
    郑州大学
  • 学科分类：
    F0209.计算机图形学与虚拟现实
  • 结题年份：
    2021
  • 批准年份：
    2017
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2018-01-01 至2021-12-31

项目摘要

The material support of carrier aircraft is the only way to achieve its combat effectiveness and the core competitiveness of modern aircraft carrier. The functional-spatial layout of carrier aircraft material determines the supply capability of the carrier material support system fundamentally, and contains plenty of interdisciplinary integrated research problems and technical challenges. This proposal focuses on the core problem of functional-spatial layout optimization of aircraft carrier material driven by crowd movement. We explore this problem in three aspects: (1) the complex object modeling in material functional-spatial layout of carrier aircraft; (2) the feature extraction and dynamic optimization of the process of material functional-spatial layout; (3) the interactive deduction of crowd movement for the optimization of material functional-spatial layout of carrier aircraft. Based on the above work, we construct the final optimization model of martial functional-spatial layout. Through the efficient interactive deduction of crowd movement, we can achieve optimized layout designs to meet various dynamic requirements for operational plans. This provides a new tool for the design and optimization of the functional-spatial layout of carrier aircraft material.
舰载机物资保障是航母舰载机形成战斗力的唯一现实途径，是现代航母的核心竞争力。物资“功能-空间”布局从根本上决定了舰载机物资保障系统的供应保障能力，蕴含着丰富的多学科交叉科学难问题与技术挑战。本课题围绕“航母舰载机物资功能-空间布局优化”这一核心科学问题，以群组运动可视推演为技术手段，重点开展三方面的研究工作：（1）航母舰载机复杂物资功能-空间布局对象建模；（2）物资功能-空间布局过程特征提取与动态优化；（3）面向物资功能-空间布局优化的群组运动交互推演。在上述工作的基础上，构建群组运动驱动的航母舰载机物资功能-空间布局优化模型，通过高效的交互式群组运动推演，实现可满足各种不同动态作战需求的物资贮存布局方案设计，为航母舰载机物资功能-空间布局设计与优化提供新的研究思路与方法手段。

结项摘要

舰载机物资保障是航母舰载机形成战斗力的唯一现实途径，是现代航母的核心竞争力。物资“功能-空间”布局从根本上决定了舰载机物资保障系统的供应保障能力。本课题围绕“航母舰载机物资功能-空间布局优化”这一核心科学问题，以群组运动可视推演为技术手段，重点开展了三个方面的研究工作：（1）航母舰载机复杂物资功能-空间布局对象建模；（2）物资功能-空间布局过程特征提取与动态优化；（3）面向物资功能-空间布局优化的群组运动交互推演。在本项目的资助下，经过项目团队四年的共同努力，高质量完成了原定研究计划内容。具体的，提出了面向航母物资功能-空间布局设计与优化方法，支持设计人员进行功能-空间布局的全局快速设置和局部细节微调，有效提升了设计效率和质量；研制了交互式物资-空间布局设计与优化软件平台，被相关行业应用单位参考借鉴和集成使用，取得良好的应用效果；提出了不同任务场景下的系列群组运动控制与仿真方法，为空间布局设计和相关研究领域提供了良好的仿真评价工具。上述研究成果也被迁移应用于河南省第二批新冠病毒防控应急科研攻关专项，为政府部门制订复工复产决策提供科学支撑。发表学术论文21篇，其中IEEE/ACM汇刊和CCF A类13篇，2篇ESI高被引论文，3篇热点论文；研发了1套交互式航母舰载机物资-功能空间布局优化原型系统，核心参与规划设计了面向舰载机出动架次率提升的“航空保障作业规划与推演系统”，并主要负责空间布局设计与群组仿真评价模块；申请国家发明专利13件，获批3件；联合培养博士研究生1人，培养硕士研究生17人。

项目成果

期刊论文数量（15）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（3）
专利数量（13）
Crowd Behavior Evolution With Emotional Contagion in Political Rallies
政治集会中情绪感染的人群行为演变
  • DOI：
    10.1109/tcss.2018.2878461
  • 发表时间：
    2019-04-01
  • 期刊：
    IEEE TRANSACTIONS ON COMPUTATIONAL SOCIAL SYSTEMS
  • 影响因子：
    5
  • 作者：
    Lv, Pei;Zhang, Zhujin;Xu, Mingliang
  • 通讯作者：
    Xu, Mingliang
ACSEE: Antagonistic Crowd Simulation Model With Emotional Contagion and Evolutionary Game Theory
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  • DOI：
    10.1109/taffc.2019.2954394
  • 发表时间：
    2022-04-01
  • 期刊：
    IEEE TRANSACTIONS ON AFFECTIVE COMPUTING
  • 影响因子：
    11.2
  • 作者：
    Li, Chaochao;Lv, Pei;Xu, Mingliang
  • 通讯作者：
    Xu, Mingliang
Top-k Vehicle Matching in Social Ridesharing: A Price-Aware Approach
社交乘车共享中匹配的前 k 辆车辆：价格感知方法
  • DOI：
    10.1109/tkde.2019.2937031
  • 发表时间：
    2021
  • 期刊：
    IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering
  • 影响因子：
    8.9
  • 作者：
    Li Yafei;Wan Ji;Chen Rui;Xu Jianliang;Fu Xiaoyi;Gu Hongyan;Lv Pei;Xu Mingliang
  • 通讯作者：
    Xu Mingliang
User-Guided Personalized Image Aesthetic Assessment Based on Deep Reinforcement Learning
基于深度强化学习的用户引导个性化图像审美评估
  • DOI：
    10.1109/tmm.2021.3130752
  • 发表时间：
    2021-06
  • 期刊：
    IEEE Transactions on Multimedia
  • 影响因子：
    7.3
  • 作者：
    Lv Pei;Fan Jianqi;Nie Xixi;Dong Weiming;Jiang Xiaoheng;Zhou Bing;Xu Mingliang;Xu Changsheng
  • 通讯作者：
    Xu Changsheng
群组运动驱动的舰船舱室空间布局设计与优化
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2021
  • 期刊：
    计算机辅助设计与图形学学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    吕培;陈伟超;张权;徐明亮;黄龙;郭晨冰;周兵
  • 通讯作者：
    周兵

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  • 通讯作者：
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  • 作者：
    徐明亮;孙亚西;吕培;郭毅博;周兵;周清雷
  • 通讯作者：
    周清雷

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AI项目解读示例

课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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