大型钢结构无损云检测的可信度融合评估

针对大型钢结构采用单一无损检测方法经常难以实现被检测对象的完整准确评估问题,利用多种无损检测方法进行综合检测是有效手段,其中综合检测结果可信度评定是关键.首先,设计基于Hadoop的大型钢结构无损云检测系统架构,分析大型钢结构无损云检测Hadoop架构的信息流;接着定义大型钢结构无损云检测数据可信度融合的D-S证据理论联合算子,提出基于D-S证据理论的多源数据可信度MapReduce融合算法;最后,建立大型钢管塔结构检测实验平台,对可视化内窥检测、涡流检测和超声波检测等多源数据可信度进行了融合评估实验.结果表明,云检测数据可信度MapReduce融合算法有效提高了各个单一检测手段的缺陷检出率,可满足大型钢结构无损云检测的实际需求.

多无人艇协同避障软件系统设计

针对多无人艇协同避障软件系统的需求,首先,提出多无人艇协同避障软件系统总体框架,并将总体框架划分为多无人艇层、岸基层和云系统层3个层级;然后,详细设计岸基层的岸基监控软件的数据处理与显示、自主航行路径规划模块;接着,建立Hadoop数据采集2层Flume架构,并基于HBase实现Hadoop数据存储,基于LSTM实现Hadoop避障预测;最后,验证该软件系统可满足多无人艇协同避障实际需求。

无人船测试多源数据HDFS存储优化

针对无人船测试过程中数据量大、数据源多、数据记录分散等问题,提出一种面向无人船测试的多源数据HDFS存储优化方法。首先设计基于Hadoop的无人船测试云平台架构,分析无人船测试云平台的信息流;接着提出无人船测试多源数据容错机制及重复数据删除策略,优化无人船测试多源数据HDFS存储;最后对无人船测试多源数据进行HDFS存储实验。结果表明,Hadoop集群优化后比默认系统存储效率提升约20%,可满足无人船测试多源数据的存储需求。