车联网下大数据安全采集机制研究

现存的物联网协议不能够直接应用于大数据采集场景,并且常规动态网络结构和车辆节点的复杂性会随着数据量增多而加大,对安全性要求变得越来越高。本文针对于车辆数据资源传输的安全性保证问题,提出了一个新的大数据收集安全机制。车辆信息通过大数据注册中心连接到网络后进行联合,以“身份验证”和“单点登录”的方式实现大数据中心算法；提出新的安全的大数据收集方案,处理大型车辆数据结构与汇聚节点数据,进行二次登录再到数据安全收集存储,完成安全性能评估。研究结果表明：新的数据安全交换算法使消息和随机密钥开销降低,车联网中大数据的效率提升了21.67%,车辆节点方式可以提升26.41%。     

改进的遗传算法在汽车故障诊断中的应用

本文提出了一种基于遗传算法的自适应模型来预测发动机部件的特征图。将数值模型和测试数据的主要性能参数的区别函数作为目标函数,并且考虑了元件特性图的耦合因子作为优化参数,自适应模型和测试数据之间的主要性能的参数和过程参数差异范围显示在0.05％内。同时,该部分的总温度和压力控制在1％以内。此外,故障诊断模型是通过小偏差方程方法实现的,其中实现了气路分析和症状测量参数,代表发动机性能参数的变化。它表明了症状参数的选择值对故障诊断误差影响很大,最佳选择值为阈值的1/3。故障诊断模型的症状参数与实际故障之间的变量值的相对误差可以控制在5％以内,因而可以正确评估故障类型,并且在故障诊断模型的所有执行中都不存在误诊。     

云计算数据库在远程教学中的应用

随着云计算数据库越来越广泛的应用,远程教育得到不断推广。本文以云计算数据库为基础,在界定了相关概念后,对云计算数据库的现状以及技术进行了分析,最后给出了云计算数据库在远程教学中的应用。     

智能汽车非稳态纵向跟车行为滚动时域控制

为提升智能汽车非稳态纵向跟车性能并避免与前车发生碰撞,研究一种针对非稳态跟车行为的滚动时域控制方法.建立考虑动态延迟的自车运动学模型,并以车距误差、车速误差和自车加速度组成的误差向量为状态变量设计自车与前车纵向运动学关系模型.分析智能汽车非稳态跟车过程,并以解析形式给出非稳态跟车的可行性初始条件.基于跟车误差向量构建包...