云计算环境中面向DAG任务的多目标调度算法

为了实现任务执行效率与执行代价的同步优化,提出了一种云计算环境中的DAG任务多目标调度优化算法。算法将多目标最优化问题以满足Pareto最优的均衡最优解集合的形式进行建模,以启发式方式对模型进行求解;同时,为了衡量多目标均衡解的质量,设计了基于hypervolume方法的评估机制,从而可以得到相互冲突目标间的均衡调度解。通过配置云环境与三种人工合成工作流和两种现实科学工作流的仿真实验测试,结果表明,比较同类单目标算法和多目标启发式算法,算法不仅求解质量更高,而且解的均衡度更好,更加符合现实云的资源使用特征与工作流调度模式。     

浅析输油泵变频节能技术的应用

针对长输管道中输油泵的变频节能技术问题,对输油泵变频调速控制系统的节能原理及在实际运用中影响变频调速范围的因素进行了分析,并且对经济效益进行了估算。分析结果表明,输油泵变频节能技术在苌输管道节能降耗应用中具有优越性和重要意义。     

考虑内外圈不同配合精度对轴承温升的影响研究

轴承是传动系统的重要基础件,起着承受力与传递运动的重要作用。它的精度、性能、寿命等因素都直接关系到整个传动系统的运行状态及性能的好坏。本文主要通过实验的方法,从多角度研究了不同的配合精度对轴承在运转中温升的影响。通过测试轴承在不同配合精度状态下行时的温升,探讨轴承运行状态与轴承内外圈配合精度的关系,为传动系统设计过程中轴承的选用以及轴承内外圈配合精度的选择提供数据支撑。     

基于动态可配置规则的数据清洗方法

针对传统数据清洗方法通过硬编码方法来实现业务逻辑而导致系统的可重用性、可扩展性与灵活性较差等问题,提出了一种基于动态可配置规则的数据清洗方法——DRDCM。该方法支持多种类型规则间的复杂逻辑运算,并支持多种脏数据修复行为,集数据检测、数据修复与数据转换于一体,具有跨领域、可重用、可配置、可扩展等特点。首先,对DRDCM方法中的数据检测和数据修复的概念、实现步骤以及实现算法进行描述;其次,阐述了DRDCM方法中支持的多种规则类型以及规则配置;最后,对DRDCM方法进行实现,并通过实际项目数据集验证了该实现系统在脏数据修复中,丢弃修复行为具有很高的准确率,尤其是对需遵守法定编码规则的属性（例如身份证号码）处理时其准确率可达100%。实验结果表明,DRDCM实现系统可以将动态可配置规则无缝集成于多个数据源和多种不同应用领域且该系统的性能并不会随着规则条数增加而极速降低,这也进一步验证了DRDCM方法在真实环境中的切实可行性。     

基于多特征自适应融合的区块链异常交易检测方法

针对智能检测模型的性能受限于原始数据(特征)表达能力的问题,设计了一种残差网络结构ResNet-32用于挖掘区块链交易特征间隐含的关联关系,自动学习包含丰富语义信息的高层抽象特征.虽然浅层特征区分能力弱,但更忠于原始交易细节的描述,如何充分利用两者的优势是提升异常交易检测性能的关键,因此提出了特征融合方法自适应地桥接高...     

FLUX中负析取约束的研究与实现*

FLUX是基于流演算的逻辑程序语言,实现agents在不完全状态下对其动作和感知信息进行逻辑推理。FLUX利用不同的约束来编码不完全状态,但现有的约束并不能覆盖所有流演算状态公式,这势必影响FLUX的应用范围。针对以上问题,在FLUX中引入负析取约束,利用约束处理规则集（CHRs）加以实现,并基于流演算基础语义分析了负析取约束的正确性,从而提高了FLUX对不完全状态的表达能力。     

关于液压安全阀油封高度确定和复合型液封技术探讨

本文介绍了白于山联合站油罐液压安全阀油封高度的确定方法,通过制作简易钢丝标杆,使得油封液加注有据可依,在一定的程度上可保证油罐安全运行;此外,白于山联合站液压安全阀以15W-40CD长城牌柴机油作为单一液封油,液封底部冷凝水低温结冰容易使安全阀失效,选用50号乙醇防冻液作为液压安全阀的下层液封,15W-40CD长城牌柴机油作为上层液,用其取代单一式液封后,解决了液压安全阀底部结水结冰的问题,可在陕北低温环境中安全运行,增强的液压安全阀维护操作的安全性和工作效率。     

致密气藏水力压裂支撑剂运移规律实验研究

以苏里格致密砂岩气藏储层为研究对象,基于水力压裂支撑剂运移物理模拟实验,通过描述不同压裂液泵注排量、砂比、黏度、支撑剂粒径和密度等条件下砂堤的铺置形态,分析了支撑剂的运移展布规律。研究结果表明,单一粒径不能满足裂缝内导流能力的均匀分布,组合加砂的方式可有效提高人工裂缝的导流能力,同时采用满足携砂性能要求的较低黏度压裂液（≥10 mPa·s）与低密度支撑剂作为组合,可满足支撑剂远距离铺置的目标,获得较长的有效支撑裂缝,后续再采用高密度支撑剂或者降低施工排量使近井地带的裂缝得到有效支撑。研究结果可用于分析苏里格致密砂岩气藏水力压裂砂堤形态,确定合理的施工参数,提高该类气藏水力压裂的成功率。     

基于自适应惩罚函数的云工作流调度协同进化遗传算法

云计算为大规模科学工作流应用的执行提供了更高效的运行环境。为了解决云环境中科学工作流调度的代价优化问题,提出了一种基于协同进化的工作流调度遗传算法CGAA。该算法将自适应惩罚函数引入严格约束的遗传算法中,通过协同进化的方法,自适应地调整种群个体的交叉与变异概率,以加速算法收敛并防止种群早熟。通过4种科学工作流的仿真实验结果表明,CGAA算法得到的调度方案在满足工作流调度截止时间约束与降低任务执行代价的综合性能方面优于同类型算法。