基于虚拟原型的信息物理融合系统高效可信构造研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61672230
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    16.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0203.软件理论、软件工程与服务
  • 结题年份:
    2017
  • 批准年份:
    2016
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2017-01-01 至2017-12-31

项目摘要

As a key technology of the fourth industrial revolution, Cyber-Physical Systems (CPSs) are supposed to be able to accurately and efficiently conduct the sensing, actuation, communication and control within physical world. Since CPS designs involve both uncertain physical environments and parallel computing processes which interact with each other intensely, the design complexity of CPSs is extremely high. Due to the lack of expertise in both domains and the inherent difference between computing and physical processes, the process of CPS construction is very time-consuming and error-prone. ..Virtual prototype is a promising abstraction mechanism that plays an important role in reasoning the trustworthiness of CPS designs. It can be used to eclipse CPS complexity in early design phase. It enables the design space exploration as well as the co-validation of overall system functional behaviors. Therefore, the objective of this project is to construct trustworthy CPSs in an efficient way based on virtual prototypes. This project will mainly investigate how to optimize CPS designs and automate the CPS virtual prototype generation? This project will try to figure out how to promote the construction efficiency of CPSs which involve various resource constraints and uncertain physical environments. This project will investigate how to utilize virtual prototypes to reduce the overall validation efforts...In conclusion, as the “golden reference models” in CPS design flow, high-quality virtual prototypes can essentially guarantee the success of the trustworthy CPS construction. By exploring various efficient and effective virtual prototype oriented techniques, we believe that the outcomes of this project can not only significantly reduce the CPS construction time, but also can enhance the performance, reliability and predictability of constructed CPSs.
作为工业4.0的核心技术,信息物理融合系统(CPS)能够对物理世界精确地实施“感、执、传、控”。但由于需要同时考虑不确定物理环境与并发计算部件,CPS构造过程复杂度极高,最终产品可信难于保证。虚拟原型作为一种系统仿真手段,支持在设计早期进行精确与高效的设计空间探索与协同验证。本项目围绕CPS可信构造,研究如何基于虚拟原型来有效地优化CPS设计并降低CPS构造的总体时间。主要研究不确定环境与资源受限情况下虚拟原型的设计优化方法与自动化生成技术,提高CPS设计质量与开发效率;本项目的研究将为CPS的构造提供理论基础与技术支撑,在提高CPS可信的同时,大幅降低其设计与建模的时间。

结项摘要

作为工业4.0的核心技术,信息物理融合系统(CPS)能够对物理世界精确地实施“感、执、传、控”。但由于需要同时考虑不确定物理环境与并发计算部件,CPS构造过程复杂度极高,最终产品可信难于保证。虚拟原型作为一种系统仿真手段,支持在设计早期进行精确与高效的设计空间探索与协同验证。本项目围绕CPS可信构造,研究如何基于虚拟原型来有效地优化CPS设计并降低CPS构造的总体时间,主要研究不确定环境与资源受限情况下虚拟原型的设计优化方法与自动化生成技术,提高CPS设计质量与开发效率。本项目主要研究内容与贡献如下:.1)不确定环境下面向CPS定量评估方法。系统地提出了一整套不确定环境描述的AADL Annex,支持不确定连续变量与离散变量的描述,通过映射规则将不确定AADL转化为价格时间自动机,支持CPS体系结构层次性能的定量评估。基于机器学习,提出了一种CPS系统调度优化方法,能够有效约减搜索空间,提高不确定环境下CPS设计的性能。.2)资源受限情况下的并行高效综合方法。基于目前已有的分支界定方法,系统地提出了基于多核的并行空间约减方法来快速获取最优设计;创新地提出了两阶段搜索方法,支持最紧初始搜索空间的获取,支持多搜索任务间的协同并行搜索快速获得最优解。实验结果显示,我们提出的方法比现有最好的分支界定方法快10-100倍。.3)虚拟原型的高效测试用例生成。创新的提出了多种面向虚拟原型数据流的测试覆盖准则,并提出了自动化计算虚拟原型测试数据流覆盖的方法,支持高效的虚拟原型测试生成。.4)CPS基础设施的可信设计。针对目前云计算、物联网与异构嵌入式芯片的设计,充分考虑到外界环境的不确定因素,设计相关优化算法,提高其在不确定环境下的可靠性。.本项目的研究保证了在不确定环境下CPS系统级建模与分析的性能,节省系统级设计到底层实现间的综合时间,基于统计模型检验与机器学习方法提高了系统的整体评估与优化的效率,为CPS的构造提供理论基础与技术支撑。在提高CPS可信的同时,大幅降低其总体构造的时间。

项目成果

期刊论文数量(8)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(9)
专利数量(11)
Emerging technology enabled energy-efficient GPGPUs register file
新兴技术启用节能 GPGPU 寄存器文件
  • DOI:
    10.1016/j.micpro.2017.04.002
  • 发表时间:
    2017-05
  • 期刊:
    Microprocessors and Microsystems
  • 影响因子:
    2.6
  • 作者:
    Chenhao Xie;Jingweijia Tan;Mingsong Chen;Yang Yi;Lu Peng;Xin Fu
  • 通讯作者:
    Xin Fu
Sustainability-Oriented Evaluation and Optimization for MPSoC Task Allocation and Scheduling Under Thermal and Energy Variations
热和能量变化下 MPSoC 任务分配和调度的面向可持续性的评估和优化
  • DOI:
    10.1109/tsusc.2017.2723500
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    IEEE TRANSACTIONS ON SUSTAINABLE COMPUTING
  • 影响因子:
    3.9
  • 作者:
    Mingsong Chen;Xinqian Zhang;Haifeng Gu;Tongquan Wei;Qi Zhu
  • 通讯作者:
    Qi Zhu
GPU-Based Fluid Motion Estimation Using Energy Constraint
使用能量约束的基于 GPU 的流体运动估计
  • DOI:
    10.1142/s0218126617500220
  • 发表时间:
    2017-02
  • 期刊:
    Journal of Circuits, Systems, and Computers
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Siyuan Xu;Han Zhuang;Xin Fu;Junlong Zhou;Mingsong Chen
  • 通讯作者:
    Mingsong Chen
基于通信的列车控制系统可信构造:形式化方法研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    软件学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    陈铭松;鲍永翔;孙海英;缪炜恺;陈小红;周庭梁
  • 通讯作者:
    周庭梁
Quantitative Performance Evaluation of Uncertainty-Aware Hybrid AADL Designs Using Statistical Model Checking
使用统计模型检查对不确定性感知混合 AADL 设计进行定量性能评估
  • DOI:
    10.1109/tcad.2017.2681076
  • 发表时间:
    2017-03
  • 期刊:
    IEEE Transactions on Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems
  • 影响因子:
    2.9
  • 作者:
    Yongxiang Bao;陈铭松;Qi Zhu;Tongquan Wei;Frederic Mallet;Tingliang Zhou
  • 通讯作者:
    Tingliang Zhou

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi || "--"}}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year || "--" }}
  • 期刊:
    {{ item.journal_name }}
  • 影响因子:
    {{ item.factor || "--"}}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

其他文献

区域控制器的安全需求建模与自动验证
  • DOI:
    10.13328/j.cnki.jos.005952
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    软件学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘筱珊;袁正恒;陈小红;陈铭松;刘静;周庭梁
  • 通讯作者:
    周庭梁
云计算系统可靠性研究综述
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    计算机研究与发展
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    段文雪;胡铭;周琼;吴庭明;周俊龙;刘晓;魏同权;陈铭松
  • 通讯作者:
    陈铭松
区域控制器的安全需求建模与自动验证方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    软件学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘筱珊;袁正恒;陈小红;陈铭松;刘静;周庭梁
  • 通讯作者:
    周庭梁
基于GPU平台的有效字典压缩与解压缩技术
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    计算机科学与探索
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    覃子姗;顾璠;秦晓科;陈铭松
  • 通讯作者:
    陈铭松
利用特征融合和整体多样性提升单模型鲁棒性
  • DOI:
    10.13328/j.cnki.jos.005943
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    软件学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    韦璠;宋云飞;邵明莉;刘天;陈小红;王祥丰;陈铭松
  • 通讯作者:
    陈铭松

其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi || "--" }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year || "--"}}
  • 期刊:
    {{ item.journal_name }}
  • 影响因子:
    {{ item.factor || "--" }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}
empty
内容获取失败,请点击重试
重试联系客服
title开始分析
查看分析示例
此项目为已结题,我已根据课题信息分析并撰写以下内容,帮您拓宽课题思路:

AI项目思路

AI技术路线图

陈铭松的其他基金

云-端架构信息物理系统高效可信构造关键技术研究
  • 批准号:
    62272170
  • 批准年份:
    2022
  • 资助金额:
    54.00 万元
  • 项目类别:
    面上项目
云-端架构信息物理系统高效可信构造关键技术研究
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2022
  • 资助金额:
    54 万元
  • 项目类别:
    面上项目
不确定环境下信息物理系统高效可信构造关键技术研究
  • 批准号:
    61872147
  • 批准年份:
    2018
  • 资助金额:
    65.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
不确定环境下可信国产城轨控制系统(iCMTCt)构造关键技术研究
  • 批准号:
    91418203
  • 批准年份:
    2014
  • 资助金额:
    150.0 万元
  • 项目类别:
    重大研究计划
基于高阶规约定向测试的异构系统验证研究
  • 批准号:
    61202103
  • 批准年份:
    2012
  • 资助金额:
    25.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目

相似国自然基金

{{ item.name }}
  • 批准号:
    {{ item.ratify_no }}
  • 批准年份:
    {{ item.approval_year }}
  • 资助金额:
    {{ item.support_num }}
  • 项目类别:
    {{ item.project_type }}

相似海外基金

{{ item.name }}
{{ item.translate_name }}
  • 批准号:
    {{ item.ratify_no }}
  • 财政年份:
    {{ item.approval_year }}
  • 资助金额:
    {{ item.support_num }}
  • 项目类别:
    {{ item.project_type }}
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了

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]
      
关闭
close
客服二维码