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2021 年博士和硕士研究主题
研究领域的一般描述：第四次工业革命，或工业 4.0，是制造技术中自动化和数据交换的当前趋势，人们对许多其他领域的兴趣也日益浓厚。工业 4.0 愿景依赖于关键的支持技术，例如信息物理系统 (CPS)、物联网 (IoT) 和云计算服务。我们的研究重点是开发反映现实的架构，用于三个级别的 CPS 的多领域实施：(1) 在“智能连接级别”，考虑无线通信和传感器网络等物联网相关问题。(2) “数据到信息转换级别”考虑诸如组件机器健康和退化的智能分析以及性能预测等问题。(3) “网络层”考虑了诸如组件和机器的孪生模型（或数字孪生）、机器时变识别和记忆以及数据挖掘的数据聚类等问题。我们还考虑了人类及其集成的作用，既作为任务执行者，又作为决策者，作为 CPS 以及与工业 4.0 环境中的其他 CPS 的集成。我们对控制架构的适应性以及使用技术（例如协作机器人和增强现实）来促进这种集成感兴趣。更多信息可在 www.sun.ac.za/mad 上找到。
候选人保护策略 - 探索者 - NASA
范围 本文件将 CPS 定义为美国民用航天飞行任务的指导方针，并建议可以采取哪些保护措施来实施这些策略，以减轻对任务成功的潜在威胁。在很大程度上，CPS 与良好的系统工程重叠。这些策略的目的是扩大典型的系统工程领域，以包括特定威胁对太空任务带来的独特挑战。每个计划/项目都应考虑对手可以做什么/已经做了什么来降低或拒绝使用任务，哪些外部事件会影响任务成功，然后确定合理的步骤来减轻这些影响。CPS 包括选定的网络安全策略，以帮助任务应对新出现的太空网络安全挑战。选定网络安全策略是为了帮助任务增强其指挥和控制、任务运营中心和外部接口的网络安全弹性。这些策略还补充了系统安全计划 (SSP) 中提到的网络安全控制文档。
探索网络的定量弹性分析 -
摘要 - 随着技术进步，网络物理系统（CPSS），特别是关键基础设施，已经与之紧密相连。他们对网络对手的接触比以往任何时候都高。针对批判基础设施进行的网络攻击的数量在数量和复杂性中增长。对这种复杂系统的保护至关重要。适用于关键基础设施的弹性旨在保护这些重要系统免受网络攻击，并使它们继续提供一定水平的性能，即使发生攻击也是如此。在这项工作中，我们探讨了与CPSS应用的网络耐药性有关的新进步。我们还使用度量标准来探索关键基础设施的弹性。作为用例，我们考虑使用水处理系统。索引术语 - 环境富度，关键基础设施，网络物理系统，弹性，光谱半径。
工业和汽车网络中的分布式情报...
网络物理系统（CPSS）正在从单个系统发展为合作以实现高度复杂目标的系统的集体，实现了系统的网络物理系统（CPSOSS）方法。它们是包括各种自动CPS的异质系统，每个系统都具有独特的性能功能，优先级和追求目标。实际上，需要解决的CPSOSS的适用性和可用性面临重大挑战。CPSOSS的权力下放将任务分配给系统系统中的单个CPS。所有CPS均应谐调地追求基于系统的成就，并协作以做出基于系统系统的决策并实施CPSOS功能。汽车领域正在过渡到系统方法系统，旨在提供一系列新兴功能，例如交通管理，协作车队管理或大规模的汽车对物理环境的适应，从而提供了重大的环境利益和实现重大社会影响。同样，大型基础设施域正在发展为全球，高度集成的网络物理系统系统的系统，涵盖了价值链的所有部分。本调查对连接的网络物理系统中当前的最佳实践进行了全面的审查，并研究了双层体系结构需要感知和行为组成部分。提出的感知层需要对象检测，合作场景分析，合作定位和路径计划以及以人为中心的感知。行为层侧重于人类的（hitl）中心决策和控制，其中感知层的输出有助于人类操作员在监视操作员的状态时做出决策。最后，提供了数字双（DT）范式的扩展概述，以模拟，实现和优化大型CPSOS生态系统。
电子研发路线图2.1
尤其是未来的可持续和发射能源系统（由五个阶段组成 - 生产，传输，转型，分配和消费，通常被指定为智能电网）是网络物理系统（CPSS），因为它们本质上是通过与计算，控制和通信（网络）通过感应和驱动（网络）整合物理动态的网络物理系统（CPSS）。Hence, electronics is omnipresent: to convert power produced by renewables we need novel power electronics solutions accounting for stability challenges, to integrate physical dynamics with the rest of the systems we shall need novel sensor and actuator solutions, control software we shall run on novel (often low-power, low-voltage and AI-enabled) hardware platforms and communicate we shall using novel communication electronic circuitry (here of particular interest being 5G and beyond在能源（IOE）设置中需要满足对延迟和吞吐量的严格要求的技术要求。
基于软件成本估算的基于降低和机器学习模型
软件成本估计（SCE）是构建网络物理 - 社会系统（CPSS）的研究重点和挑战之一。在CPSS中，要准确处理环境和社会信息并使用它来指导社会实践。因此，在回应SCE的预测准确性低，鲁棒性和可解释性差的问题时，本文提出了基于自动编码器和随机森林的SCE模型。首先，预处理项目数据，删除异常值，然后构建回归树以在数据中缺少属性中填充。第二，构建一个自动编码器，以降低影响软件成本的因素的维度。随后，使用三个数据集上的XGBoost框架（Cocomo81，Albrecht和Desharnais）对模型的性能进行了训练和验证，并与常见的成本预测模型进行了比较。实验结果表明，COCOMO81数据集上提出的模型的MMRE，MDMRE和PRED（0.25）值分别达到0.21、0.16和0.71。与其他模型相比，所提出的模型在准确性和鲁棒性方面取得了重大改进。
制定社区保护行动计划
一些CPS还与CPAP一起制定了社区保护应急计划。虽然CPAP专注于实际和当前风险，但应急计划确定了潜在的和未来的风险。例如，这可能包括从非正式定居点到新营地的内部流离失所者（IDP）的强制搬迁。CPSS为应急计划所识别的行动既是旨在防止威胁发生的行动，也是那些旨在减轻影响的行动。在示例中，这可能包括对地方和国家官员的倡导，以放弃搬迁计划，或者与IDPS进行咨询过程。同时，他们可以提出IDP的敏感性，即事先与家人同意如何保持联系的重要性，如果解决方案突然关闭，该带来什么（例如文书工作）或搬迁后如何重组社区群体。
数字双胞胎创建网络的基础模型 -
基础模型经过大量数据培训，以学习通用模式。因此，这些模型可以用于各种目的。自然地，研究这种模型在数字双胞胎中用于网络物理系统（CPSS）的使用是一个相关的研究领域。为此，我们在为CPS开发数字双胞胎的背景下提供了有关各个方面的观点，在该背景下，可以使用基础模型来提高创建数字双胞胎的效率，提高其提供的能力的有效性，并用作专业的微型基础模型，以充当数字双胞胎本身。我们还讨论了在更通用的环境中使用基础模型的挑战。我们以自主驾驶系统的情况为代表性CP来举例说明。最后，我们提供了讨论和开放研究方向，我们认为这对于数字双胞胎社区很有价值。
用于分析安全性和安保属性的正式处理器建模
开放硬件计划的出现促进了复杂计算系统（如信息物理系统 (CPS) 或物联网 (IoT)）的设计 [2]。此类计划提出了类似软件的开发工作流程，从复杂的高级硬件描述语言 (HDL) [4] 到电路，同时使用复杂的编译链。这些方法有利于硬件设计的可用性，因此可以将其用作（详细的）黄金模型，取代仅提供某些设计细节的标准手册参考。这些 CPS 和物联网通常受安全和/或安保要求的约束。确保这些要求可以以不同程度的信心完成，从非正式论证到属性的正式验证。使用后一种方法时，系统软件和硬件部分的形式验证通常作为单独的活动进行，并且主要关注功能正确性。
迈向以人为中心的智能制造 - （Jong Hyuk）公园的
包括HCP [10]，网络物理人类系统（CPHS）[38]，人类在循环网络物理系统（HILCPS）[21]以及社交网络物理系统（SCPS）或网络物理社会系统（CPS）[39]。•表1总结了与HCPS相关的典型概念和定义。•尽管创造了各种缩写词，但所有这些定义都共享