基于多数据集动态潜变量的在线性能分级评估方法

针对动态多变量过程中难以提取明确的过程变量的动态关系问题,本文提出基于多数据集动态潜变量分析(MSDLV)的在线性能分级评估的方法.首先将性能相近的过程历史数据段划分为不同性能等级的集合,然后运用MSDLV方法提取性能级之间的公共基向量,保留训练数据中性能相关的过程变化,将性能相关的特有变化分解为动态部分与静态部分,提取动态自相关过程的动态因素.建立动态潜变量与性能等级之间的离线模型后,在线评估当前过程性能以及判断其所处状态.最后,将该方法运用于乙烯裂解炉反应过程,结果表明该方法具有良好的准确度.     

基于多时段MPCA模型的间歇过程监测方法研究

针对间歇过程的多时段特性, 提出一种新的生产操作时段划分方法. 该方法利用反映过程特性变化的主成分个数、负载矩阵以及主成分矩阵的变化实现间歇过程子时段的三步划分. 根据各时间片主成分个数不同, 对生产操作时段进行粗划分. 为了更客观地反映负载矩阵以及主成分矩阵的相似性, 提出了基于加权负载向量夹角余弦的负载矩阵相似度度量以及基于加权主成分欧氏距离的主成分矩阵相似度度量方法. 以相似度最小原则, 对时间片矩阵进行奖惩竞争聚类, 进而实现了生产操作子时段的细划分. 将基于改进时段划分方法的MPCA建模应用于注塑成型过程在线监测, 实验结果验证了该方法的有效性.     

某舵机上电液伺服阀有限元动态仿真

对某舵机上电液伺服阀整体的动态性能进行研究,由于传统方法采用集中参数建立简化模型,忽略的因素较多,系统精度差.为解决上述问题,对电液伺服阀的射流管的流体部分,力矩马达的电磁部分及反馈杆组件结构力学部分分别采用不同的有限元软件进行三维建模仿真,并将各物理场中分析所得的重要数据在Matlab的tool工具箱中分别进行拟合,并采用M函数进行编程,将上述拟合结果以插值的方式进行多物理场的动态联合仿真.仿真结果表明,改进方法真实性高,实时性好,能较为真实的模拟实际情况下电液伺服阀的工作过程,仿真结果与产品的实际性能特征相吻合,能够为不同结构的伺服阀的设计提供可靠的依据.     

基于通信感知任务划分的异构系统低功耗优化方法

针对由通用微处理器和专用加速部件构成的异构并行系统,提出结合通信感知的并行任务划分和动态电压频率调节技术的异构系统能耗优化方法,该方法旨在将并行任务图划分并映射在异构处理单元,在满足性能约束的条件下最小化系统能耗.在目前典型异构并行系统中,主处理器与加速部件大都通过系统总线连接,必然引入不可忽略的通信开销,因此通信感知的任务划分技术是该问题的关键.提出了基于整数线性规划的静态最优能耗优化方法和基于遗传算法的动态能耗优化方法.并通过一个典型科学计算应用验证了本文方法的有效性.     

基于中国剩余定理的高动态图像可逆数据隐藏

针对高动态图像可逆数据隐藏过程中传输安全性与传输效率差的问题,提出基于中国剩余定理的高动态图像可逆数据隐藏方法。依据中国剩余定理及NTICE方法加密和压缩原理,将高动态图像划分单元格,计算各单元格内像素的高4比特位和低4比特位数值,求解两者的同余方程组,对求解得到的两个通解集进行排序。对同步加密和压缩后的高动态图像进行隐秘数据嵌入操作,划分为感兴趣区域和非感兴趣区域,将隐秘数据分为两部分分别嵌入到两个区域中;利用数据提取与图像恢复的过程将隐秘数据嵌入过程逆向操作,实现高动态图像可逆数据隐藏。实验结果表明:嵌入量越大,水印图像与原始高动态图像的相关性越明显,且峰值信噪比波动平稳。     

分布式虚拟环境中动态延迟的本地滞后方法

网络传输过程中固有的延迟会导致分布式虚拟环境中各节点执行操作的时间和顺序不同,从而产生不一致与实时性问题。提出一种动态延迟的本地滞后方法,各节点以操作的触发时间为基准,延迟一定时间再执行操作,保证执行的顺序和时间一致。使用基于二叉搜索树的数据结构,周期性地存储节点间的传输延迟时间,过滤其中的最大值以拟合出新的本地滞后时间,实现动态延迟。实验结果表明,该方法可以保证各节点的一致性与实时性。     

基于动态定价策略的数据中心能耗成本优化

当前,云数据中心的能耗问题已成为业界关注的热点.已有研究工作大多致力于从技术角度降低数据中心的能耗,或在能耗与性能之间寻求一种最佳的折衷.云计算作为一种商业计算模式,已有研究成果很少考虑到云定价策略对能耗管理机制的影响.文中提出了基于动态定价策略的数据中心能耗成本优化方案.建立起服务价格和能耗成本的统一模型,通过研究两者之间的关系.协同优化服务价格与能耗成本,使数据中心的收益达到最优.鉴于数据中心规模庞大、承载任务繁重等特点,论文采用基于重载近似的大规模排队系统来对数据中心建模,根据不同数据中心间的服务需求量和电价差别,设计了多数据中心间的负载路由机制,旨在削减数据中心的整体能耗成本.针对单个数据中心,定义了双阈值策略以动态调节服务器的各种状态(On/Off/Idle等),从而使数据中心能耗成本得到进一步优化.实验结果表明,论文提出的解决方案能够在满足用户QoS需求的前提下,较好地优化数据中心能耗成本,同时使数据中心的收益达到最优.     

时段划分的多向主元分析间歇过程监测及故障变量追溯

针对间歇过程的多时段特性,提出一种生产过程操作时段划分方法.该方法利用反映过程特性变化的负载矩阵以及主成份矩阵的变化实现了间歇过程子时段的两步划分.提出了基于加权负载向量夹角余弦的负载矩阵相似性度量以及基于加权奇异值变化的奇异值矩阵相似性度量方法,以更客观的反映负载矩阵以及奇异值矩阵的相似性,进而更准确的判断过程特性的变化.根据同一操作子时段的过程特性,其负载矩阵和奇异值矩阵相似性较大的特点,实现了生产过程的子时段划分.将基于子时段划分的多向主元分析(MPCA)建模应用于三水箱系统的在线监测和故障变量追溯,实验结果验证了该方法的有效性.     

分布式嵌入式系统的自适应能耗管理和分析

以降低分布式嵌入式系统整体能耗为目标,立足设备属性及其关系,从系统的启动设备集和设备动态供电电压两个方面着手,提出一种基于Agent的自适应能耗管理及其分析方法.在此基础上,给出分布式嵌入式能耗网(DE-Net),并利用DE-Net模型对系统的基本组件进行建模,根据组件间关系形成能耗模型,以刻画系统的执行流程和能耗属性.最后,利用CTL描述系统性质,并借助Petri网的操作语义来验证方法的正确性和有效性.具体实例应用及实验结果表明：该方法能够有效地降低分布式实时系统的能耗,正确描述能耗自适应调整过程,简化建模和分析过程,对开发具有低能耗DES具有重要的理论意义和实用价值.     

基于深度强化学习的生鲜产品联合库存控制与动态定价研究

针对生鲜产品的易逝性特征以及复杂多变的现实环境导致生鲜产品的最优订货和定价策略难以获得的问题,提出了基于深度强化学习方法的生鲜产品联合库存控制与动态定价方法,结合生鲜产品特性对问题进行建模并定义为马尔可夫决策过程,然后基于深度强化学习设计了生鲜品联合库存控制和动态定价算法。实验结果表明,基于深度强化学习的联合库存控制和动态定价策略收益表现最佳,因此,基于深度强化学习的联合库存控制和动态定价研究能够提高企业收益,有效促进强化学习在收益管理领域的落地,具有实际应用价值。     

PostgreSQL数据库在不同调节器中的能效比较

近年来,能效数据库系统成为数据库领域的一个研究议题.CPU动态电压频率调节(DVFS)是一种有效的动态功率节能技术.探寻PostgreSQL数据库在ACPI不同调节器下查询操作的性能、能耗、功率之间潜在联系,发现动态功耗管理与数据库系统的能效关系,通过运行TPC-H测试基准生成的数据库与相应22个查询,总结出调节器对数据库查询处理各种操作的影响.实验结果表明,DVFS可以对DBMS进行动态功耗管理是有效的,查询处理的不同操作具有各自特性,利用这些特性来设计效率更高的调节器是颇有前途的.     

基于差值的动态屏幕截取快速算法

分析了现有的屏幕截取方法在多媒体网络教学中所存在的不足,提出了一种基于差值的动态屏幕截取快速算法,并给出了该算法的具体实现。该算法通过对屏幕信息变化的区域进行分析,将屏幕划分为小块矩形区域,动态提取并进行判断,采用广度优先搜索算法、权重策略、循环遍历机制与随机点策略,能够快速、有效地获取前后两屏信息的差值部分。实验证明,当前后两屏幕间信息变化在一定范围之内时,该算法明显地提高了截屏速度,减少了对屏幕冗余信息的读取,提高了教学过程中屏幕信息交互的流畅性。     

乙二醇解吸和再吸收过程的动态模拟与优化

化工流程模拟软件不断发展,越来越多的化工装置开始采用流程模拟来优化装置的操作。本文分析乙二醇生产中解吸和再吸收过程的机理和动态特性,采用严格法计算解吸和再吸收过程,稳态和动态模拟其流程。模拟结果与实际工业过程数据相符,能够满足工业建模的要求。根据动态模拟的结果,探讨不同进料工况下的操作条件对解吸和再吸收过程的影响。在所建模型的基础上,针对进料的变化,再沸器热值的变化以及进料组分的变化,分析解吸塔的动态响应,并衡算系统的物料和能量,确认再沸器的热负荷。最后根据换热器的几何尺寸,核算塔釜再沸器换热面积,确认换热能力。本文动态模拟结果,可用于指导实际生产,仿真培训或先进控制方案的设计,也可以在操作条件进行改进时,为实际生产最佳条件的选择提供基本依据。     

面向密码流处理器的AES算法软件流水实现方法

针对轮函数在分组密码实现过程中耗时过长的问题,提出了面向可重构密码流处理器（RCSP）的高级加密标准（AES）算法软件流水实现方法。该方法将轮函数操作划分为若干流水段,不同流水段对应不同的并行密码资源,通过并行执行多个轮函数的不同流水段,从而开发指令级并行性提高轮函数执行速度,进而提升分组密码的执行性能。在RCSP的单簇、双簇和四簇运算资源下分析了AES算法的流水线划分过程和软件流水映射方法,实验结果表明,该软件流水实现方法使得单分组或多分组不同数据分块的操作并行执行,不仅能够提升单分组串行执行性能,还能够通过开发分组间的并行性来提高多分组并行执行性能。     

基于遗传算法的可重构系统软硬件划分

在考虑动态部分重构及重构延时等特征的基础上,采用遗传算法及其与爬山算法的融合实现可重构系统软硬件任务的划分,并采用动态优先级调度算法进行划分结果的评价。实验表明,在可重构系统的资源约束等条件下,算法能够有效地实现应用任务图到可重构系统的时空映射。     

基于演化博弈论的WSNs 信任决策模型与动力学分析

针对无线传感器网络（WSNs）节点间信任关系建立时的信任决策和动态演化问题,引入与节点信任度绑定的激励机制,建立WSNs节点信任博弈模型以反映信任建立过程中表现出的有限理性和每次博弈过程的收益.基于演化博弈论研究节点信任策略选择的演化过程,给出WSNs节点信任演化的复制动态方程,提出并证明在不同参数条件下达到演化稳定策略的定理,为WSNs信任机制设计提供了理论基础.实验表明了定理结论和激励机制的效果.     

板料多次拉深成形仿真过程关键技术研究

计算机仿真技术作为板料冲压成形的辅助工具，能够动态地反映板料与模具之间的相互作用以及板料实际变形全过程中的应力、应变及厚度变化及分布。文章针对多次拉深成形的特点和难点，分析了多次拉深成形计算机仿真的一般过程，阐述了多次拉深成形仿真过程中应注意的几个关键技术问题：几何模型的建立、网格划分、屈服准则的选用、板料与模具间干涉问题的处理以及工序间变形历史信息的传递等。文章所阐述的关键技术对于多次拉深这一比较复杂的板料成形仿真应用、研究有较大的参考作用。     

基于多重局部重构模型的连续过程故障诊断

为了提高故障诊断性能, 本文对故障特征随时间发展变化的多样性进行了探讨分析. 本文揭示了故障过程呈现时变特性, 即故障过程在不同时段反映出不同的变量相关性, 提出了一种故障时段划分算法. 该算法将故障划分为不同时段, 在每一个时段中, 故障特征被认为是基本类似的. 在此基础上, 针对不同时段建立了不同的故障分解模型, 并揭示了不同故障状态与正常状态的关系. 通过划分不同故障特征, 可以区分不同的故障特征, 建立更精确的重构模型. 该方法很好地阐述了故障的演变行为特征, 能够更精确地进行故障重构从而确定故障原因. 通过在田纳西伊士曼仿真过程上的应用验证了该方法的可行性及诊断性能.     

基于模型预测控制的数据中心节能调度算法

如今日益增长的数据中心能耗,特别是冷却系统能耗已日益受到重视,降低系统能耗能够减少数据中心碳排放.提出了一种基于模型预测控制（model prediction control,简称MPC）的节能调度策略,该策略可以有效地减小数据中心冷却能耗.该方法采用动态电压频率调节技术来调整计算节点频率,从而减少节点间的热循环;所有节点的峰值温度可被保持在温度阈值下,在任务的执行中稳态误差较小.该方法可以通过动态频率调节来抑制由于负载类型变化造成的模型不确定性带来的内部扰动,分析结果表明,基于模型预测的温控算法系统开销较小,具有良好的可扩展性.基于该算法设计的控制器能够有效地降低输入温度,提高数据中心能耗效率.通过在实际数据中心内运行的模拟网上书店,该方法与安全最小热传递算法和传统反馈温控算法这两种经典方法相比,无论是在正常条件下还是在扰动存在的情况下都能取得较好的温度抑制效果,系统性能如吞吐率也达到最大.在相同的负载条件下,该方法能够获得最小的输入峰值温度和最小的冷却能耗.     

基于基准假组分方法的石油分馏塔动态仿真

研究石油分馏塔动态性能优化问题,传统假组分方法在进料油切换操作的动态仿真中,造成模型输出振荡甚至无法运行,从而影响系统的稳定性.针对进料油切换操作问题,提出了一种基准假组分的原油特征化方法,采用轻质油品和重质油品作为两组基准假组分,各个假组分的质量分数根据原油的实沸点数据和密度计算得到.以工业生产数据为基础,经过对建立的分馏塔动态机理模型的仿真验证与分析,结果证明将基准假组分方法用于原油特征化表征方面是行之有效的,并且提高了分馏塔模型对原油品种和组成变化的适应能力,为模型动态性能的提高提供了依据.