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91.
92.
基于BP神经网络自适应PID的负载控制系统 总被引:1,自引:1,他引:0
针对常规PID控制器无法满足时变负载测试系统的快速性和精度要求,设计基于改进BP神经网络的自适应PID控制器;利用西门子S7-200 PLC实现PID算法和神经网络算法,成功实现测试系统对工具进行空载、轻载、重载、瞬间加载等测试;并在BOSCH的圆锯变负载测试系统中得到应用。 相似文献
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Analysis is conducted for slender beams with a varying cross-section under large non-linear elastic deformation. A thickness
variation function is derived to achieve optimal - constant maximum bending stress distribution along the beam for inclined
end load of arbitrary direction. Closed form solutions are derived for the large deflections that correspond to the various
loading conditions. The analysis is repeated for a beam with optimally varying width (for arbitrary end force) and the width
variation function is also determined. 相似文献
94.
黄曦 《数码设计:surface》2009,(11):84-86
社会多元化的发展,使标志设计的风格也趋于多样化。标志设计逐渐从原来的符号化、理性化的风格,向充满生机和自然活泼的人性化、个性化风格转变。而科技水平和印刷技术的进一步发展,使时尚科技风格的标志迅速漫延。此外,博大精深的民族文化仍是标志设计灵感的源泉,而经典现代主义标志仍长盛不衰。 相似文献
95.
AHMAD Aldarouich 《计算机辅助绘图.设计与制造(英文版)》2008,(2)
Motion control can be considered as the synergistic collaboration of mechanical and electrical engineering, computer science and information technology to apply a controlled force to achieve useful motion in fluid or soiled electromechanical systems. With the development of computer, electronics, and automatic control theory, motion control comes to a new stage. Great applications are based on the characteristics, stemming from advantages of electronics and modern control technology achievements, having a v... 相似文献
96.
Web系统的性能测试是Web应用开发过程中的一个关键环节,然而Web站点的复杂性及其用户行为的不可预见性使得对其性能测试极其困难,而且测试环境和用户使用环境的差异性使得Web系统性能测试数据不精确或不可靠。分析了Web系统结构和Web系统的性能特点,深入讨论了Web系统性能测试的内容和性能测试的原理,并比较了目前常用的性能测试工具,通过一个测试项目介绍了自动化测试的实施过程,总结出一套切实可行的Web系统性能测试流程。 相似文献
97.
98.
在集群环境中部署微服务已经成为微服务部署的重要方式.由于不同种类服务对于CPU、内存、磁盘等资源的需求不同,导致集群中的节点产生资源碎片、出现资源消耗倾斜.如何提高集群资源利用率、降低集群能耗,成为继保障服务级别协议(service level agreement, SLA)之后的重大挑战.本文以阿里巴巴集团2021年发布的近两万个微服务的详细跟踪为数据样本,从容器资源使用情况、节点部署特征和资源消耗偏好等多个维度出发,分析其集群资源消耗特征,发现集群中出现了资源消耗倾斜的情况.通过进一步分析节点中容器部署情况发现容器资源分配不合理加剧了这一现象.基于此我们提出了一种使用深度双Q网络的模型,依据上游服务资源需求的实时变化,对容器资源分配进行优化.对比实验结果表明该方法可以在保证服务SLA的情况下有效提高容器资源利用率,改善节点资源消耗倾斜的情况. 相似文献
99.
Faisal Bahadur Arif Iqbal Umar Insaf Ullah Fahad Algarni Muhammad Asghar Khan 《计算机系统科学与工程》2022,42(2):589-604
Scalability is one of the most important quality attribute of software-intensive systems, because it maintains an effective performance parallel to the large fluctuating and sometimes unpredictable workload. In order to achieve scalability, thread pool system (TPS) (which is also known as executor service) has been used extensively as a middleware service in software-intensive systems. TPS optimization is a challenging problem that determines the optimal size of thread pool dynamically on runtime. In case of distributed-TPS (DTPS), another issue is the load balancing b/w available set of TPSs running at backend servers. Existing DTPSs are overloaded either due to an inappropriate TPS optimization strategy at backend servers or improper load balancing scheme that cannot quickly recover an overload. Consequently, the performance of software-intensive system is suffered. Thus, in this paper, we propose a new DTPS that follows the collaborative round robin load balancing that has the effect of a double-edge sword. On the one hand, it effectively performs the load balancing (in case of overload situation) among available TPSs by a fast overload recovery procedure that decelerates the load on the overloaded TPSs up to their capacities and shifts the remaining load towards other gracefully running TPSs. And on the other hand, its robust load deceleration technique which is applied to an overloaded TPS sets an appropriate upper bound of thread pool size, because the pool size in each TPS is kept equal to the request rate on it, hence dynamically optimizes TPS. We evaluated the results of the proposed system against state of the art DTPSs by a client-server based simulator and found that our system outperformed by sustaining smaller response times. 相似文献
100.
电力负荷预测对电力系统的部署、规划和运行影响重大,但目前各输入特征对电网负荷情况影响的程度不稳定,且递归神经网络捕获负荷数据的长期记忆能力差,导致预测精度下降。提出一种基于双重注意力机制和GRU网络的预测新模型,利用特征注意力机制自主分析历史信息与输入特征间的关联关系,提取重要特征,并通过时序注意力机制自主选取GRU网络中关键时间点的历史信息,提升较长时间段预测效果的稳定性。在3个公开数据集上的实验结果表明,该模型在预测精度指标上表现良好,对比SVR、KPCA-ELM、DBN、GRU、Attention-GRU、CNN-LSTM、Attention-CNN-GRU模型预测精度分别提高了2.47、1.14、1.93、1.37、1.04、0.74、0.41个百分点。 相似文献