摘要：现代民机机载软件系统的功能与复杂度在快速增长的同时还必须满足更严格的安全标准,使得在机载软件需求层级必须进行诸如一致性、完整性等分析与验证成为重要的挑战.工作基于一个自主设计实现的面向机载软件自然语言需求形式化建模与分析工具平台(ART)展开对座舱显控软件子系统(EICAS)需求的建模与分析,包括:ART工具平台所采用的变量关系(VRM)理论模型、平台架构和平台工具链,基于多范式的需求一致性、完整性形式化分析方法,EICAS系统的条目化初始自然语言需求的形式化建模和需求模型的自动化分析过程,如:需求条目的预处理、规范化处理、需求模型自动生成以及多范式分析等;给出了工程需求实例研究的经验总结和思考.

摘要：针对三维未知环境中存在的高复杂度和不确定性的问题,提出一种在有限观测空间优化策略下基于深度强化学习的移动机器人三维路径规划方法。首先,在有限观测空间下采用深度图信息作为智能体的输入,模拟移动受限且未知的复杂三维空间环境;其次,设计了两阶段离散动作空间下的动作选择策略,包括方向动作和位移动作,以减少搜索步数和时间;最后,在近端策略优化(PPO)算法基础上,添加门控循环单元(GRU)结合历史状态信息,以提升未知环境中搜索策略的稳定性,进而提高规划路径准确度和平滑度。实验结果表明,相较于A2C(Advantage ActorCritic),所提方法的平均搜索时间缩短了49.07%,平均规划路径长度缩短了1.04%,同时能够完成线性时序逻辑约束下的多目标路径规划任务。

摘要：以向日葵列当全草为原料,采用响应面优化乙醇加热回流法从向日葵列当中提取苯乙醇苷。以苯乙醇苷得率为评价指标,通过单因素试验设计,考察了溶剂质量分数、提取温度、提取时间、液固比和提取次数对苯乙醇苷提取效果的影响,并选用Central Composite Design响应面设计法分析建立了溶剂质量分数、提取温度、提取时间和液固比的二次多项式回归模型,优化提取工艺。结果表明,乙醇加热回流法提取向日葵列当中苯乙醇苷的最佳工艺参数为:溶剂质量分数为55%,提取温度为85℃,提取时间为90min,液固比为301(mL/g),提取4次。在此条件下,苯乙醇苷得率可达到10.223%,与模型预测值10.117%相当,建立的模型真实可靠。该提取方法简单高效,有利于向日葵列当资源的开发利用。