微机平台上CAD/CAE/CAM/PDM系统集成方案探讨(之二)──企业是否需要CAE及COSMOS软件

一、现代化的企业离不开CAE现在，企业面临的最大挑战是怎样快速地推出可以信赖的高品质产品。达到这一目标的途径只有缩短产品的设计周期，降低产品的制造成本。问题是如何去缩短，怎样来降低呢？在一个现代化的企业中，CAD／CAM已经减少了不少设计者的负担，原来被视为CAD／CAM中配角的CAE（计算机辅助工程）已经不再是以前的可有可无了，现在已经是高品质设计中不可缺少的重要一环，CAE不仅可以减少CAM中制造实体模型的次数，还可以帮助设计者在CAD中合理建构几何实体模型。因此合理运用CAE可以缩短产品的开发时间，减少产品…     

MQM:一种用于Web服务查找的多维QoS模型

随着Web的发展,可供选择的功能相同或相似的Web服务越来越多,因此有必要为用户提供一种高效的基于服务质量(QoS)的Web服务查询机制.然而现有的Web服务QoS管理模型并不能很好的支持如动态查询等查询需求,其查询性能也有待提高.鉴于此,本文提出一种新的Web服务管理模型——多维QoS模型(MQM:Multi-dimensional QoS Model),并介绍了该模型的创建方法和相关算法.MQM通过多维模型来管理QoS数据,提供查询和OLAP操作.实验证明MQM能够使用户能更准确和快速的按QoS查询现有服务,很好地解决了传统查询方法无法确定查询条件、无法动态改变查询区间、查询性能不高等问题,进而改善了用户体验.     

排料算法优化

用计算机进行计算、优化排料是剪、冲裁等材料加工过程中非常值得关注的问题。对贵金属、特种材料和高档装饰材料等,提高它们的利用率具有明显的经济效益。 排料优化问题依照算法和材料的不同可分为矩形板排料和连续带排料两大类。在剪裁加工中材料大多为矩形板材,常采用矩形板材优化排料算法。有时还要把冲剪顺序、冲剪方式等作为附加条件考虑在优化过程中。这类优化过程中按工件形状又分为两类：复杂工件排料、矩形工件排料。矩形板材排料过程中工件种类多,尺寸各异。 在连续冲裁加工中材料大多为宽度给定的连续带,工件种类单一。按照…     

云数据管理系统能耗基准测试与分析

云数据管理系统是一种新兴的数据管理系统.为了研究云数据管理系统的能耗优化,实现"绿色计算",首先要定义能耗的度量模型和基准测试方法,分析系统的能耗特点.目前云数据管理系统的基准测试主要集中在性能方面,对能耗方面的评估和优化工作很少;对测量仪器、测试手段、测试用例以及能耗基本规律的研究存在空白.文中提出了一种能耗的度量模型和数学表达;定义了一组数据装载、查询和分析用例来测试云数据管理系统的能耗;设计了系统能耗的测量方法;分析了若干云数据管理系统在执行数据装载、读取、查询、聚集和连接等操作时的能耗特征,提出了通过降低"等待能耗"而进行云数据管理系统的能耗优化.大量实验数据证明,尽管云计算被认为是一种绿色计算,但文中测试的云数据管理系统在能耗方面差异较大,需要对部分系统进行进一步的优化.     

基于行为效果的服务可替换性分析

服务可替换性分析是服务无缝集成与协作领域的一个重要问题,通过形式化的分析方法验证替换前后服务组合效果是否一致,有助于实现服务的动态组合.现有研究针对服务内部的操作和操作序列是否一致对服务的可替换性进行分析,会缩小可替换服务的空间.基于服务执行时的触发条件和结果提出了服务可替换性的定量判定方法.该方法采用有色Petri网对服务行为进行建模,将服务执行时的触发条件和结果定义为服务的行为效果,给出了行为效果一致的概念,并结合Petri网变换理论实现对服务可替换度的计算.最后通过定理证明了方法的有效性,这种定量分析的判定方法对于服务替换的正确建立和替换后组合服务的可靠执行具有重要作用.     

基于临近空间飞行器的区域自组网优化部署算法

该文针对基于临近空间飞行器的新型区域自组织网络,提出一种优化部署方案。采用线性递减权值粒子群算法,对于临近空间飞行器节点,一个粒子代表所有飞行器节点坐标集合,以最大化网络覆盖空间的联合通信覆盖率为目标,进行节点的优化部署。对于地面骨干节点,一个粒子代表一个网络分区内骨干节点坐标,以最多覆盖节点数和最小平均跳数为目标,进行初始化。网络运行过程中根据任务区域内数据业务分布情况,以趋近数据量多、业务优先级高的区域为目标,动态调整更新地面骨干节点位置。仿真结果表明,所提方案能为上层协议的运行提供良好基础,使网络分组投递率、延迟和开销等性能得到改善。     

一种基于误差系统稳定性的混沌广义同步方法

该文在将混沌系统分为线性与非线性两部分的基础上,利用反馈控制及参数变换,提出了一种新的混沌广义同步方法。该方法基于线性变换,把系统广义同步问题转化为同步误差系统的稳定性问题,并给出了广义同步存在的条件。该方法可以通过配置同步速度,改善混沌广义同步的性能。且不受混沌系统线性部分稳定性的限制,扩大了混沌广义同步的通用性。通过对Lorenz系统进行仿真,结果表明该方法具有很好的适用性。     

数据密集型计算中负载均衡的数据布局方法

广泛用于数据密集型计算的MapReduce模型将计算部署到数据端并行执行,数据布局将不再只影响存储本身,还影响计算效率;节点上存储数据的特征决定该节点上任务的执行效率,负载均衡从传统的服务器管理或任务调度研究转变成为以提高并行性为目的的数据布局研究,为此,分析了数据密集型计算和MapReduce环境中数据布局的特点,提出了负载均衡的数据布局目标,并提出在特定环境下实现负载均衡的数据布局方法,最后通过实验证明了数据布局目标和数据布局方法的有效性.理论和实验结果证明,新提出的布局方法能有效地提高MapReduce应用的并行性,优化其执行效率.     

一种最优小波包基搜索算法

提出了一种最优小波包基搜索算法.信号奇异点的小波分解系数远大于其余点,利用这一特性构成有效的数据压缩方法.在小波包分解各节点中保留与信息有关的较大的系数,去掉其余干扰数据.由于有关的信息被保留下来,舍弃的是大量无关的干扰,一方面达到了消噪的目的,另一方面大大压缩了数据,便于数据的存储和传输.最后基于该算法给出了算法用例,并将该算法应用于分解压缩,得到了较好的效果,证明该算法在工程应用中具有一定的价值.