基于隔离耦合的风洞群集中监测系统设计与实现

为打破各风洞及动力设备系统之间的数据壁垒,实现风洞群状态的集中监测、运行的统一管理,开展了异源风洞数据采集及现场隔离控制技术研究,提出了一种基于“耦合层—数据层—监控层”三层架构的设计方案,融合了Profibus现场总线技术和TCP/IP网络技术,采用“隔离耦合+统一数据访问”的方式,建立了分布式风洞群运行状态集中监测平台。在保障风洞设备本身安全运行基础上,实现了多源异构数据的采集与处理,为风洞及动力设备运行状态信息的共享和数据的综合应用奠定了基础。

风洞群真空泵组集中监测与智能故障诊断系统的设计

真空是风洞群开展试验必备的动力资源;作为风洞群动力保障之一,真空泵组具有数量多、分布分散、结构复杂、集成度高、运行噪声大等特点;为满足真空泵组设备健康管理和维修决策支持的需要,设计并研制了风洞群真空泵组集中监测与智能故障诊断系统;该系统采用PLC隔离通信、数据可视化、设备状态监测及智能预警、基于故障机理和规则推理的专家系统等技术,实现了真空泵组的集中监测和故障智能诊断,解决了风洞动力设备故障预判和提前预警困难、故障定位不易准确、缺乏专家知识库等问题;经实用验证,该系统实现了风洞群真空泵组故障智能预警和故障诊断分析,提高了综合诊断监测效率,值得推广。

风洞群高压空气资源调度系统设计

风洞试验的开展需要高压空气等多种动力资源的保障。针对风洞群试验用户多、资源冲突、需求不确定等特点,设计了一种风洞群高压空气资源调度系统。该系统以高压资源生产-消耗模型、基于粒子群优化算法的动力生产调度和自适应风洞试验实时调度为核心,根据试验任务高压资源预先需求计划、当前高压资源存量和高压空气生产能力,形成高压机组的启动计划,并根据高压资源消耗、试验耗时、电力峰值确定风洞试验任务的优先等级。实验结果表明,该系统较好地解决了原风洞群高压资源调度粗放、过度生产或保障不足的问题,并在风洞群动力资源调度中得到应用,性能良好,值得推广。

多QoS约束条件下的多目标网络优化

多约束、多业务、多目标的网络优化是一个复杂且涉及范围广泛的课题。文中在对该课题进行分析的基础上,提出了一种基于遗传算法的多目标网络优化算法(MOPGA)。该算法使用了多约束条件下的路径集预处理,使得每项业务能够获得所需的QoS服务质量,通过对所有业务的路由号进行编码,将问题的解空间转换到遗传算法的搜索空间,达到对全网业务的综合考虑。改进后的适应度函数刻划了网络的费用、链路利用率方差和最大链路利用率、爆破处理以及个体淘汰机制增加了种群多样性,挣脱了未成熟收敛。以求解精度作为算法终止条件,使得算法运行时间减少。仿真实验表明,所提出的算法能高效、快速解决实际多目标网络优化问题,同时在满足多QoS约束条件下可均衡各子目标函数。

基于SDN的试验任务网智能化管理研究

结合当前网络管理技术发展前沿,提出基于软件定义的试验任务网络智能化管理框架,将传统网络管理与SDN(Software-Defined Network)技术相结合,为试验任务流的QoS(Quality of Server)定制提供服务,运用深度强化学习算法以直接优化策略的总奖赏期望为目标,在QoS定制服务的策略空间搜索最优策略,从而实现试验任务流端到端的动态控制与智能化管理,确保网络带宽资源的灵活调度和合理分配,为后续即将建成和投入使用的与试验任务强相关的信息系统提供良好的网络运行环境。为试验任务网管理向一体化、智能化方向演进奠定技术基础。

基于蚁群系统的QoS单播路由算法

针对QoS路由算法中的QoS要求、资源的优化利用和负载均衡3方面问题,对原有的算法模型进行了改进,提出了相应的启发式信息和链路代价计算公式。对基本算法中的步骤进行改进,使算法能准确、迅速地找到全局最优解。实验结果表明,算法能在整网性能,尤其是网络负载均衡方面大幅优化了传统QoS单播路由算法。

基于数据对比分析的中外军校学员军事体育训练评估

为充分掌握军校学员军事体育训练效果,持续提高训练水平,分析美国、俄罗斯、加拿大和英国军校学员训练评估现状的特点,总结我国军校学员训练考核的发展历程,利用数据对比分析的研究方法,重点对比分析了中、美、俄三国军校学员训练考核评估项目的设置情况,剖析我国军校学员军事体育训练现状与不足,从训练项目紧贴实战需求、训练内容遵从训练大纲、训练方法对标世界强敌3个方面对我军军校学员军事体育训练评估提出对策建议。

数据中心IaaS层云化架构设计和应用研究

本文根据大部分数据中心IaaS层的建设现状,分析其基础资源管理存在的问题,以此提出云化需求。从计算、存储、网络3个层面来分析虚拟化技术在云化IaaS层中的应用,提出数据中心IaaS层云化架构的设想,并在基础资源虚拟化的基础上,搭建云管理平台,实现对异构的物理资源和虚拟化资源的统一规范和可视化管理,分析数据中心云化IaaS的应用成效。