智能软件张紧索及其关键技术研究

分析了张紧索的应用与研究现状,根据“软件机械”的设计理念,提出了设计与研究智能软件张紧索的设想,阐述了软件张紧索的内涵、结构和功能组成。同时又研究和探讨了软件张紧索的关键技术,并提出其应用与展望,从而在设计与制造方面使张紧索具有数字化、软件化和智能化的特点。     

MATRIXx仿真软件及其在冷连轧机仿真中的应用

介绍了具有多机协同仿真功能的大型仿真系统软件MATRIXx,并利用该软件建立了国内第一套五机架冷连轧机动态仿真系统。该仿真系统功能完善,精度高。利用仿真系统,进行了新钢种的开发研究并为轧机改造提供可靠的参考数据。     

城市供水调度事件系统的研究与开发

在实际供水系统中,调度决策系统除常规运行调度以外,还存在事故应急等处理决策。笔者通过建立调度决策事件系统,从日常事件、计划事件和突发事件三类来进行研究,根据发生事件的不同来源和性质,采取不同的对策。同时,在全面分析调度事件系统组成的基础上,对调度事件系统软件进行了开发。     

工业用X射线探伤机无损检测图像处理软件的研制

在无损检测中,由图像获取系统产生1bit×1bit×12bit（1bit×1.5bit×12bit）的数字图像,将其作为处理对象。应用VC 开发工具,在WIN98/WIN2000平台上建立了图像处理的通用软件枢架。本软件现已实现的基本功能包括:数字图像的滤噪、锐化以及图像的边缘检测。 软件中包括了以下几种处理方法:直方图均衡化、对比度拉伸、非线性中值滤波、低通滤波方法（理想频域、梯形、指数）、高通滤波方法（理想频域、梯形、指数）、理想频域带通滤波方法、差分梯度边缘检测、SOBERL边缘检测、LAPLACE边缘检测,还包括了离散傅立叶     

面向网络功能虚拟化的高性能负载均衡机制

网络负载均衡器是实现网络功能虚拟化(network function virtualization, NFV)的重要功能组件,通过其准确的业务负载分担,运营商可以灵活、高效地实现业务能力增强和容量扩展.基于DPDK技术框架设计实现了面向NFV的高性能4层网络负载均衡机制及系统HVLB,能够灵活部署运行于主流虚拟化平台.HVLB整体采用软件定义网络(software defined networking, SDN)思想设计,实现调度策略制订和数据转发的有效分离.在转发端基于用户空间实现多核多队列高效数据处理架构,同时保证各处理队列间的数据访问隔离和任务处理均衡;在控制端基于网络链路和计算相结合的综合能力作为NF选择和转发策略的制订依据,在实施业务数据准确分发的基础上保障了网络性能.基于KVM的原型系统实验结果表明：与现有LVS系统相比,HVLB极大地提升了数据包处理与转发性能,并实现了64字节UDP数据包的线速转发.     

基于虚拟拓扑的多级可信传输体系及路由计算

路由器及转发路径的安全可信一直备受关注.不同厂商的网络设备或处于不同管理环境中的同一款网络设备,都具有不同的安全可信度.人们期望为不同安全需求的流量提供相应可信级别的转发路径,实现网络数据的可信传输.设计了多级可信传输机制(credible transmission with multiple levels, CETML),提出了基本的可信管理策略.所有路由节点和IP前缀都被指定可信级别,网络流量也基于源、目的IP被设置可信级别.CETML为不同可信级别的传输网络构建虚拟拓扑,确保网络中的报文必须通过不小于其可信级别的路由器进行转发.路由器转发项要包含多个下一跳信息,会引入极少量的存储开销.面向SDN网络环境,分析多级虚拟拓扑的关联,基于Floyd算法思想设计了可依次迭代的多关联拓扑路由计算方法,计算时间相对典型的路由算法显著降低.     

平单轴跟踪支架东西向间距的优化研究

以陕西省某光伏电站为例,通过PVsyst软件模拟分析了该光伏电站采用平单轴跟踪支架时,支架东西向间距对光伏电站年发电量的影响及相关的变化趋势。在光伏电站全寿命周期内,对平单轴跟踪支架东西向间距不同时电站的投资总费用和年发电收益进行了计算,采用差额内部收益率法得出了最优的支架东西向间距。此计算方法可为工程建设中平单轴跟踪支架东西向间距的优化提供参考。     

机器学习在SDN路由优化中的应用研究综述

随着网络技术的迅速发展和新型应用的不断出现,网络数据的急剧增加导致网络管理变得极其复杂.传统网络中的设备多种多样,配置复杂,难于管理,而软件定义网络(software defined networking, SDN)这种新型网络架构的出现给网络管理带来了曙光,该架构摆脱了硬件设备对网络的限制,使网络具有灵活、可编程性等优点.一个好的路由机制影响着整个网络的性能,软件定义网络的集中控制特性给机器学习在路由机制方面的应用带来了新的研究方向.首先论述了SDN路由优化的现状,然后从监督学习和强化学习2个方面概述了近年来机器学习在SDN路由方面的研究,最后为了满足不同应用的服务质量(quality of service, QoS)以及不同用户的体验质量(quality of experience, QoE),提出了数据驱动认知路由的发展趋势.通过赋予网络节点感知、记忆、查找、决策、推理、解释等认知行为,加快寻路过程,优化路由选择,完善网络管理.     

基于对象特征的软件定义网络分布式拒绝服务攻击检测方法

软件定义网络(SDN)受到分布式拒绝服务(DDoS)攻击时,攻击方会发送大量数据包,产生大量新的终端标识占用网络连接资源,影响网络正常运转。为准确发现受攻击对象,检测被占用资源,利用GHSOM技术,该文提出基于对象特征的DDoS攻击检测方法。首先,结合SDN网络及攻击特点,提出基于目的地址的检测7元组,并以此作为判断目标地址是否受到DDoS攻击的检测元素;然后,采用模块化设计,将GHSOM算法应用于SDN网络DDoS攻击的分析检测中,并在OpenDayLight的仿真平台上完成了仿真实验。实验结果显示,该文提出的检测7元组可有效检测目标对象是否受到DDoS攻击。