HLA中的数据过滤机制

高层体系结构HLA是分布式仿真的一种技术框架和集成标准,它提供了一种数据过滤机制来判断每个仿真应用可以产生、发送和接收什么样的信息。这种数据过滤机制可以有效的提高整个仿真系统的可扩展性,它的具体实现就是声明管理和数据分发管理。该文在对HLA中的数据过滤机制深入研究的基础上,详细分析了该机制的基本原理,并通过其典型算法的介绍．阐述了该机制的具体实现方法。     

HLA/RTI仿真平台的数据分发管理

在基于 HLA/RTI 的大规模交互仿真中,如何高效地实现数据分发管理的信息交互和传递机制是分布式交互仿真的重要内容。介绍了 HLA 仿真中的联邦开发和执行过程模型和数据分发管理,提出了一种新的数据分发管理算法,并阐述了该算法的理论和具体实现方法。通过分析采用该算法的数据分发管理仿真系统,证明该算法有效的提高了数据过滤效率,从而缩短系统仿真时间。     

HLA中数据分发管理的探究

HLA已成为了现代分布式仿真应用的通用技术框架的核心,而作为其六大服务之一的数据分发管理则提供了有效的信息交互和传送机制以满足系统可扩缩性的要求。文章介绍了HLA中数据分发管理DDM的过滤原理;研究并分析了目前几种实现DDM过滤机制的方法。     

基于网格的最优网格数据过滤机制研究及实现

该文总结了高层体系结构（HLA／RTI）中数据分发管理（DDM）目前常用的几种机制,并分析对比了它们各自的优缺点。在此基础上给出了基于网格技术的最优网格的数据过滤机制（Best—Grid—Based Filtering）的实现方法,给出了它的理论模型及其计算公式,并将这种数据过滤机制运用于森林协同灭火子系统中。通过试验验证,最优网格数据过滤机制实现了高层体系结构中数据分发管理在局域网上数据过滤的高效性,有效地减少了网络的冗余负载量提高了带宽的有效利用,进而满足了交互仿真的实时性与逻辑正确性。     

基于HLA的数据采集与重放模型

针对基于HLA/RTI结构的仿真框架中数据采集与重放的问题,研究该框架中交互机制、对象建模、数据存储模型、数据重放模型和过滤机制等关键技术,提出一种基于HLA的数据采集与重放系统。应用于某型分布式交互对抗仿真系统中的结果表明,该模型具有可行性。     

基于HLA的数据采集与重放模型

针对基于HLA/RTI结构的仿真框架中数据采集与重放的问题,研究该框架中交互机制、对象建模、数据存储模型、数据重放模型和过滤机制等关键技术,提出一种基于HLA的数据采集与重放系统。应用于某型分布式交互对抗仿真系统中的结果表明,该模型具有可行性。     

基于颜色Petri网和Lookahead的数据分发管理研究

对高层体系结构（HLA）中数据分发管理（DDM）的研究,主要目标是在符合HLA标准的前提下,提高数据的过滤效率,同时减少计算量,并提供较好的可扩展性适应于各种规模的分布式仿真应用。Lookahead是分布式模拟时间管理协议中的一个重要概念,各模拟实体使用Lookahead把自己产生事件的时间标记情况更早地通知给其它实体,以加快程序的运行。采用颜色Petri网和Lookahead的数据分发机制,能够很好地对数据进行过滤,提高数据的过滤效率,并能保证数据收发的成功率。仿真实验结果表明：基于颜色Petri网和Lookahead的数据分发机制是优于区域匹配方法的。     

一种基于最优网格的动态数据过滤机制

数据过滤机制是数据分发管理的核心,直接影响数据分发管理效率。该文提出一种基于最优网格的动态数据过滤机制,分析网格单元大小与更新区域网格数量、冗余信息数量的关系。实验结果表明,该机制可以提高数据过滤效率,降低系统开销并缩短仿真时间,实现了交互仿真的有效性、实时性和实用性。     

关于HLA中声明管理和数据分发管理的研究

HLA是一种构建分布式仿真应用的体系结构。其中的声明管理服务，建立了有效的通信连接．减少了发送给联邦成员的数据量。本文指出这种分发是面向全部联邦成员的．且贯穿仿真的全过程；当参与仿真的联邦成员增多时，还会发生数据堵塞。HLA中的数据分发管理可以更加具体地、定时地、针对特定的联邦成员发布／订阅数据，从而进一步减少了数据的传输。本文论述了这两者区别与联系，保证了在工程应用中正确地、合理地使用它们。     

基于路径空间层次划分的区域匹配算法

随着仿真应用在广度及深度上的发展,基于因特网的分布交互仿真成为未来的发展方向.其面临的主要挑战之一是系统可扩缩性问题.采用高效的数据过滤机制是解决问题的有效手段.首先讨论了分布交互仿真存在的可扩缩性问题,介绍了HLA(high level yarchitecture)框架下数据过滤机制的原理、实现及存在的问题.针对大规模系统过滤匹配计算量大的问题,提出了一种基于路径空间层次划分方法.该方法利用空间位置关系知识进行启发式搜索,从而排除大量不相关区域的匹配计算,有效地降低了过滤机制的计算复杂度.     

仿真生命周期管理在现实仿真工作中的意义

仿真生命周期的管理不仅仅实现对仿真具体工作细节的再现和数据对象的管理,还将仿真工作形成全方位的五维立体形式.这种革新方式,以数据、流程、管理、知识和安全5个维度,将现实中的仿真工作提升到真正的信息化高度.达索公司的仿真生命周期管理系统(Simulation Lifecycle Management,SLM)的架构符合这种立体模式,可将理论上的仿真生命周期管理成为现实.     

虚拟样机协同开发管理技术研究

虚拟样机仿真技术在汽车制造、航空、航天等多个领域中拥有广泛的应用和发挥重要的作用,然而仿真数据量和仿真工具种类的的迅速增加在简化仿真应用的同时业也带来了不小的麻烦,如何能够有效的管理和利用这些数据成为一个新的研究热点。文中通过对工作组级的项目仿真作业的分析,建立了仿真数据和过程管理系统(SD & PMS),通过管理和技术两种手段对仿真中的数据,关系、流程进行了梳理和优化。应用SD&PMS能理顺和高效地管理工作组的仿真数据,提高仿真开发效率,提升仿真工作的质量,将工程师从不重要的重复性的操作中解放出来。     

JADLib-科学计算数据高层I/O软件库

JADLib是为满足大规模复杂结构数据的存储与共享需求而研制的科学数据I/O软件库。其目标是设计并实现管理科学计算网格数据的数据存储模型,支持多种复杂结构数据的表示与操作,应用程序接口直观、易掌握,文件格式统一、可直接可视化,提供并行I/O、数居子集访问、压缩存储等高性能存储机制,支持多类科学计算程序跨平台使用,目前已应用到惯性约束聚变、高功率微波、计算流体力学、材料科学等多个研究领域中。实际应用表明,JADLib对于解决数值模拟软件数据存储及后处理分析所面临的I/O效率与组织管理问题具有很好的应用效果。     

基于索引排序的快速动态区域匹配算法

数据分发管理实现基于值的过滤,可进一步减少大规模仿真中盟员接收冗余数据的可能性和网络中的数据流量.数据分发管理实现的关键是区域匹配算法的实现,高效、精确的区域匹配一直是数据分发管理追求的目标.现有的区域匹配算法如直接匹配法、网格法、基于分类的算法等都不很理想,或者过滤效果不佳,或者耗时较大,难以适应大规模分布式仿真的需要.论文针对在区域比较多的大规模分布式仿真系统中,区域大都需要随着仿真的推进而频繁地被动态修改的实际特点,提出了一个基于索引排序的快速动态区域匹配算法--IOBM算法,该算法将范围的上下界分别各用一个节点表示,使用指针数组来索引每一维上的范围节点,数组元素的下标值表示对应的节点值,利用区域范围更新前后的信息,将匹配限定在移动区间之内,通过对移动区间之内的链表进行直接操作来完成匹配工作,因而大大减少了匹配计算的时间,实现了高效、精确的动态匹配.该算法尤其适合区域比较多的大规模分布式仿真的需要.     

VisDAMS：面向科学数据的可视化管理系统

在对大规模数值模拟的计算结果进行可视化分析的过程中，用户需要管理大量的科学数据。目前国内外有很多优秀的可视化分析软件，但是他们仅支持对数据的后处理，不提供对中间输出及最终结果进行有效组织和管理的功能。为了提高科学数据的分析效率，设计并实现了一种面向科学数据的可视化分析与管理系统，实现对数值模拟的中间及最终结果的实时监控，并且能对其进行规范化的组织管理。     

数据挖掘技术在客户关系管理系统中的应用

客户关系管理(Customer Relationship Management,CRM)是一种旨在改善企业与客户之间关系,提高客户忠诚度和满意度的新型管理机制,同时也是一种管理软件和技术.数据挖掘技术能对大量的数据及信息进行挖掘,从中发现潜在的价值高的关系,并利用模式或知识对客户需求进行预测,帮助企业做出决策.成功的数据挖掘是客户关系管理系统成功的关键.     

区间树在DDM区域匹配中的应用

数据分发管理（DDM）是降低网络冗余数据的有效手段,区域匹配算法又是数据分发管理实现的关键。当前的多种匹配算法如直接匹配法、网格法、排序法等效率都不够理想,或者过滤效果不佳,或者耗时较长。通过对数据过滤机制的深入研究,提出了基于区间树的区域匹配算法——ITBM算法,该算法将范围的上下界映射到一个区间内,使用区间树来存储区域范围,通过对区间树的直接操作来完成匹配工作。结果表明,ITBM算法大大减少了匹配计算的时间,有效地减少了动态DDM的维护开销。     

数值模拟网格数据模型设计与实现

在等离子体动力学、电磁学理论等物理问题的数值模拟中,各类数值模拟程序产生了大量复杂结构的科学数据.一方面,计算程序需要以高效率的I/O方式存储数据,另一方面,数据需要在各类程序间很容易地交换与共享.随着数据的规模与复杂度不断增加,传统数据管理方式的局限性日益突出.为此,设计了面向计算物理领域的数据存储模型--数值模拟网格数据模型(JAD),引入元数据管理机制,对数值模拟程序数据对象进行抽象与封装,在HDF5软件库基础上实现了高层I/O函数库(JADLib),集成先进的数据存储技术,提供直观、易用的应用程序编程接口(API),使得数值模拟数据以统一格式高效率地存储.目前,JADLib已推广应用于高功率微波、惯性约束聚变等领域多个数值模拟程序中,与元数据管理系统(JADIS)、并行可视化系统(JaVis)建立了耦合,使得用户可以直接利用这些系统进行数据的浏览、分析及可视化,促进了应用程序间的数据共享.     

基于MSA的SMIM实现机制

提出基于元数据存储访问的共享管理信息模型实现机制,以解决异构系统互操作问题,保证数据一致性。该实现机制基于已有异构系统和已有数据,使用分层的逻辑划分,将实现过程划分为数据应用层、数据访问适配层、数据访问代理层、元数据存储层及数据存储层5个层次,并介绍了各个层次的功能和相关算法。