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用于分布式光伏协调的机会混合通信系统
该项目在范围、预算和时间方面均符合预期，详见本报告。开发了许多测试用例，用于架构和算法（中间件和优化）的开发和测试：来自电气和电子工程师协会测试用例的配电和传输级数据作为机会混合通信系统和光伏/分布式状态估计任务的输入，这需要对 SunShot 赞助的综合电网建模系统项目进行大量测试和修改；对于光伏状态估计任务，住宅光伏板由模拟的、经过测量校准的时空太阳数据驱动，这些数据来自太阳能集成国家数据集和夏威夷的测量数据。在参考测试用例 A (RTC-A) 的基础上，成功开发了一套基于 NS-3 模拟器的机会混合通信系统仿真模型，用于架构和算法（中间件和优化）的验证和评估：六个代表已开发的机会和混合通信系统的 RTC-A 仿真模型得到了智能解决。这些需要大量的开发和验证参数和功能，对于开发任务来说，还需要应对多种替代通信技术、IPv6 到 IPv4 隧道技术和可扩展性问题的挑战。
小型力量对...
摘要：在能源过渡过程中，分布式，混合能源系统（例如光伏（PV）和电池储藏的组合，出于经济和生态原因而越来越多地使用。但是，可再生电力产生高度挥发性，存储容量通常受到限制。如今，新的存储组件正在出现：电力到燃气（PTGTP）技术，即使在更长的时间内也能够以氢的形式存储电力。尽管从技术上讲，这项技术在技术上得到了很好的理解和开发，但在现实的法律和经济市场条件下，几乎没有任何评估和可行性研究其广泛的整合到当前的分布式能源系统中。为了能够进行这样的评估，我们开发了一种方法和模型，该方法和模型优化了PTGTP系统的尺寸和操作，这是当前德国市场条件下混合能源系统的一部分。评估基于对成本和CO 2排放的多标准方法优化。为此，使用基于蛮力的最佳设计方法来确定最佳系统尺寸，并与能量系统仿真工具OEMOF.SOLPH结合使用。为了进一步了解这项技术及其未来前景，进行了敏感性分析。该方法用于检查德国乳制品的案例研究，并表明PTGTP尚未提示，而是有希望的。
退化建模和剩余使用寿命预测...
退化建模和剩余使用寿命 (RUL) 预测对于航空发动机的预测和健康管理至关重要。虽然已经引入了基于模型的方法来预测航空发动机的 RUL，但很少有关于使用新型数据驱动预测建模方法估计航空发动机 RUL 的研究报道。本研究的目的是介绍一种基于集成学习的预测方法来建模由于磨损而导致的指数退化过程以及预测航空发动机的 RUL。集成学习算法结合了多个基学习器，包括随机森林 (RF)、分类和回归树 (CART)、循环神经网络 (RNN)、自回归 (AR) 模型、基于自适应网络的模糊推理系统 (ANFIS)、相关向量机 (RVM) 和弹性网络 (EN)，以实现更好的预测性能。粒子群优化 (PSO) 和顺序二次优化 (SQP) 方法用于确定分配给基学习器的最佳权重。在商用模块化航空推进系统仿真 (C-MAPSS) 工具生成的数据上演示了由集成学习算法训练的预测模型。实验结果表明，集成学习算法可以非常稳健地预测飞机发动机的 RUL，并且优于文献中报道的其他预测方法。[DOI：10.1115/1.4041674]
能源存储杂志 - Dehesa
光伏电池系统 (PVBS) 的最佳尺寸确定是一项关键挑战，因为大量参数会影响其优化。由于实际原型的局限性，有时很难重现某些实验情况。因此，创建了 PVBS 仿真模型，并在软件 TRNSYS（瞬态系统仿真工具）中实现了反倾销机制。随后，使用从实际系统获得的实验数据通过误差度量方法进行验证，其中评估了整个测试期间系统最终累积能量的测量值和模拟值的偏差。模型的准确性主要受固定模拟步骤的影响，因为由于模型的敏感性，能量变化难以察觉，以及某些组件的编程，忽略了光伏板之间的连接、能量效率的变化以及系统组件运行期间的工作电压水平等方面。然而，在测试过程中，测量结果和模拟结果的趋势相似，电池充电/放电能量和发电能量的平均绝对误差值约为 4.00 kWh/天，所有情况下的平均相对误差值均低于 10.00%，太阳能发电能量为 3.07%，电池放电能量为 3.81%，电池充电能量为 8.85%。因此，证明了使用 TRNSYS 模拟实施反倾销机制的并网电池光伏系统模型是令人满意的，可以无限测试和控制大量变量。
高级技术硕士 CSE 选修课
课程编号 ECS 6103 课程学分 LTPC：3-0-0-3 课程名称 网络物理系统 学习模式 在线 学习目标 学习如何建模和设计软件、网络和物理过程的联合动力学。, 培养实现安全、可靠、高效利用资源的嵌入式系统的技能。, 学会批判性地思考可用于实现这种联合动力学的技术。 课程描述 本课程将概述网络物理系统的建模、构建和分析方法。 课程大纲 计算模型：有限状态机、线程、常微分方程、混合系统、参与者、离散事件、数据流 基本分析、控制和系统仿真：双仿真、可达性分析、控制器合成、近似连续时间系统。与物理世界的交互：传感器/执行器建模和校准、处理多个实时流的并发性、处理软件中的数值不精确性 映射到嵌入式平台：实时操作系统、执行时间分析、调度、并发性 分布式嵌入式系统：协议设计、可预测网络、安全性 学习成果 1. 对网络物理系统的基本了解 2. 培养实现安全、可靠、高效利用资源的嵌入式系统的技能，3. 学会批判性地思考可用于实现这种联合动态的技术。 评估方法 测验/作业/ESE 推荐阅读：
COE838 片上系统设计
• 课程大纲 http://www.ee.ryerson.ca/undergraduate/dcd/coe838.html http://www.ee.ryerson.ca/~courses/coe838/ • 要获得的关键知识：片上系统 (SoC) 架构和 SoC IP 核（ARM Cortex、Nios-II 和其他核）、SoC 建模和硬件/软件协同规范、硬件软件协同综合和 SoC 的架构探索、片上网络和片上互连结构（如 AMBA、Avalon）、使用可编程芯片上的系统进行 SoC 原型设计、多核架构和嵌入式片上系统、真实 SoC 及其应用的案例研究。 • 需要掌握的关键技能基于 SystemC 的片上系统仿真和软硬件协同规范、片上系统原型设计的 CAD 工具、实验室和课程项目均采用 Quartus-II 和 SOPC（可编程芯片系统）构建工具。 • 潜在职业 ASIC 设计师、嵌入式系统设计工程师、计算机系统工程师、系统集成工程师、SoC 设计工程师、嵌入式系统测试工程师…… • 潜在雇主 Advanced Micro Devices、DALSA、加拿大原子能公司（AECL）、PMC-Sierra、Research-in-Motion、ST Microelectronics、IBM Canada…… • 研究生学习瑞尔森大学、多伦多大学、滑铁卢大学、UBC、麦吉尔大学、卡尔加里大学、艾伯塔大学等拥有强大的 SoC 设计、嵌入式系统、微系统和先进计算机架构研究生课程。
将数字双胞胎带回地球
在与未经测试的未经测试的（用于缓解气候变化和适应性的DTS中的DTS中，在长期天气预测，城市规划中的DTS中的DTS）混合（在长期天气预测中的DT）时，特殊问题表明了地球的DTS作为当今科学和技术的自然进化。通过将地球系统仿真与来自卫星，无人机，海底电缆，浮标，作物传感器和手机的信息整合在一起，地球的DTS被据称为人类世代的决策提供了科学基础（Bauer等，2021; Li et al。，2023; 2023; Rao等，2023）。对忠实地重现经验世界细节的产品的渴望并不新鲜。Carloll（1893）和Borges（1998）都写了关于国家的虚构故事，其地图变得如此详细，以至于与领土本身一样大。结果，这些地图被认为是无用的，并被遗忘了。无论这些故事与DT的关系如何，都必须在小型，稳定的世界和不确定的，不稳定的世界中区分封闭世界和开放世界或决策理论术语。复杂的建模可能适用于封闭的世界，但对于气候和环境等开放式系统而言，不需要必要。如果没有广泛的科学局限性，它们所构成的社会风险以及他们可能提供的知识（以及他们不提供的知识），不应发生大型模型（例如地球DTS）等大型模型的发展和应用。尽管地球系统建模有可能为某些领域内的政策制定提供信息，但我们认为，作为实际问题，地球的一部分引起了一些重要问题。通过承认通常被忽略的内容：与建模相关的基本无知，可以将这种批判性观点作为过早政策关闭的保障。
将数字双胞胎带回地球-Eprints Soton
在与未经测试的未经测试的（用于缓解气候变化和适应性的DTS中的DTS中，在长期天气预测，城市规划中的DTS中的DTS）混合（在长期天气预测中的DT）时，特殊问题表明了地球的DTS作为当今科学和技术的自然进化。通过将地球系统仿真与来自卫星，无人机，海底电缆，浮标，作物传感器和手机的信息整合在一起，地球的DTS被据称为人类世代的决策提供了科学基础（Bauer等，2021; Li et al。，2023; 2023; Rao等，2023）。对忠实地重现经验世界细节的产品的渴望并不新鲜。Carloll（1893）和Borges（1998）都写了关于国家的虚构故事，其地图变得如此详细，以至于与领土本身一样大。结果，这些地图被认为是无用的，并被遗忘了。无论这些故事与DT的关系如何，都必须在小型，稳定的世界和不确定的，不稳定的世界中区分封闭世界和开放世界或决策理论术语。复杂的建模可能适用于封闭的世界，但对于气候和环境等开放式系统而言，不需要必要。如果没有广泛的科学局限性，它们所构成的社会风险以及他们可能提供的知识（以及他们不提供的知识），不应发生大型模型（例如地球DTS）等大型模型的发展和应用。尽管地球系统建模有可能为某些领域内的政策制定提供信息，但我们认为，作为实际问题，地球的一部分引起了一些重要问题。通过承认通常被忽略的内容：与建模相关的基本无知，可以将这种批判性观点作为过早政策关闭的保障。
基于FPGA的混合内存仿真系统
摘要 — 混合存储器系统由新兴的非易失性存储器 (NVM) 和 DRAM 组成，已被提出用于满足应用程序日益增长的存储器需求。相变存储器 (PCM)、忆阻器和 3D XPoint 等新兴 NVM 技术具有更高的容量密度、最小的静态功耗和更低的每 GB 成本。然而，与 DRAM 相比，NVM 具有更长的访问延迟和有限的写入耐久性。两种存储器类别的不同特性指向包含多种主存储器类别的混合存储器系统的设计。在新架构的迭代和增量开发中，模拟完成的及时性对于项目进展至关重要。因此，需要一种高效的模拟方法来评估不同混合存储器系统设计的性能。混合存储器系统的设计探索具有挑战性，因为它需要模拟整个系统堆栈，包括操作系统、内存控制器和互连。此外，用于内存性能测试的基准应用程序通常具有更大的工作集，因此需要更长的模拟预热期。本文提出了一种基于 FPGA 的混合存储系统仿真平台。我们的目标是移动计算系统，该系统对能耗敏感，并且可能会采用 NVM 来提高能效。在这里，由于我们的平台专注于混合存储系统的设计，因此我们利用板载硬 IP ARM 处理器来提高模拟性能，同时提高结果的准确性。因此，用户可以使用 FPGA 逻辑元件实现其数据放置/迁移策略，并快速有效地评估新设计。结果表明，与软件 Gem5 相比，我们的仿真平台在模拟时间上加快了 9280 倍。索引术语 — 硬件仿真、FPGA 加速器、内存系统、NVM
科学艺术与工艺 (SAM)
摘要 锂离子电池因其高能量和功率密度而被广泛应用于汽车工业（电动汽车和混合动力汽车）。然而，这也带来了新的安全性和可靠性挑战，需要开发新型复杂的电池管理系统 (BMS)。BMS 可确保电池组安全可靠地运行，要实现这一点，必须求解一个模型。然而，当前的 BMS 并不适合汽车行业的规范，因为它们无法以实时速率和在广泛的操作范围内提供准确的结果。因此，这项工作的主要重点是开发混合动力双胞胎，如 Chinesta 等人所介绍的那样。(Arch Comput Methods Eng (in press), 2018. 以满足新一代 BMS 的要求。为了实现这一目标，三种降阶模型技术应用于最常用的基于物理的模型，每种技术适用于不同的应用范围。首先，使用 POD 模型大大减少伪二维模型的仿真时间和计算工作量，同时保持其准确性。通过这种方式，可以在节省时间和计算资源的同时进行电池设计、参数优化和电池组仿真。此外，还研究了它的实时性能。接下来，使用稀疏-本征广义分解 (s-PGD) 从数据构建回归模型。结果表明，它实现了带有电池组的整个电动汽车 (EV) 系统的实时性能。此外，由于获得的代数表达式简单，该回归模型可以毫无问题地用于 BMS。使用系统仿真工具 SimulationX（ESI ITI GmbH）演示了使用所提方法对 EV 的仿真。德国德累斯顿 。此外，使用 s-PGD 创建的数字孪生不仅可以进行实时仿真，还可以根据实际驾驶条件和实际驾驶周期调整其预测，从而实时更改规划。最后，开发了一种基于动态模式分解技术的数据驱动模型，以提取一个在线模型来纠正预测和测量之间的差距，从而构建第一个（据我们所知）能够从数据中自我校正的锂离子电池混合孪生。此外，得益于该模型，上述差距在驾驶过程中得到了纠正，同时考虑到了实时限制。