基于机器学习的智能化运维系统研究

传统运维系统存在三大难点:系统变化感知滞后、未来故障不可预测、故障响应成本高,主要表现为可维护性差、可重用性低、主机配置自动化率低等,而基于机器学习和神经网络的智能化运维系统有望解决这些难点问题。智能化运维系统通过对IT系统海量数据的采集和自动分析,能主动感知IT系统节点运行状态的变化;通过构建运维模型,可直观地显示各节点对IT系统的影响力、健康度和依赖性,实现对IT系统节点的三维感知;通过机器学习可预测未来各系统节点的潜在故障,真正做到防患于未然。

一种汽车动力传动系统试验场关联新方法

基于两试验场动力传动系统对标参数分布相匹配为原理,文章提出了动力传动系统试验场关联新方法。此方法基于车载CAN网络,采集襄阳试验场的某耐久试验规范动力传动系统的时域数据作为目标源,通过Matlab编程计算各对标参数(车速、发动机转速等)的分布,结合垫江试验场的路面情况及工况操作变化等进行分布的匹配,从而确立垫江试验场动力传动系统的道路耐久试验规范。文章提出的试验场关联新方法可以为动力传动系统的试验场关联提供重要的量化依据。

真空助力器失效分析及密封检测方法

某车型售后出现在持续轻制动情况下,偶发制动踏板发硬,制动无助力的故障现象,严重影响驾驶安全。经过多样本实车进行数据采集,原因分析,判断在轻制动情况下真空助力器存在泄漏,根据实车数据转化,在台架试验中进行故障复现,对故障件拆解确认根本原因为活塞内壁尺寸及表面处理缺陷。通过对该样件的失效模式,结合现有的验证方法,提出并改进零部件台架试验密封检测方法,在零部件级别识别故障,提升流入整车和市场的零件良品率,避免售后安全风险及对车企品牌声誉损伤。

基于无证书的P2PSIP可认证密钥协商方案

针对P2PSIP协议的分布式特点、低呼叫时延要求和面临的安全威胁,基于无证书公钥密码体制下的可认证密钥协商和签名,提出了一种高效的P2PSIP可认证密钥协商方案,并分析了该方案的正确性、安全性和运算效率。该方案实现了P2PSIP呼叫的可认证密钥协商,克服了使用公钥基础设施带来的缺点,方案具有较低的通信开销且无对运算,因此对比其它方案具备较高的运算效率,降低了呼叫时延并提升了用户体验效果。

面向密码系统的智能预测模型构建技术研究

随着信息技术的发展,密码系统在保障信息安全方面发挥着越来越重要的作用。针对现有公开网络系统预测模型仅能预测单一安全风险事件的问题,文章提出面向密码系统的智能预测模型构建技术,通过构建数据熵计算、风险评估、深度学习等多元化智能预测模型,提升密码系统安全性预测的准确性,以协助防御指挥人员和运维人员提前发现潜在的安全风险。

轻型商用电动汽车整车道路耐久验证体系

电动汽车产业蓬勃发展,相应的整车道路耐久验证体系开发迫在眉睫。以燃油汽车整车道路耐久验证体系为基础,充分考虑电动汽车和燃油汽车在整车结构、动力系统和传动系统、活动区域、温度敏感性、质保要求等方面的差异,为轻型商用电动汽车确立整车道路耐久验证体系,包括在整车道路综合耐久试验规范中,重点实施高速工况设计、工况覆盖、里程与周期控制和特殊工况设计;在整车道路专项耐久试验规范中,紧密结合电动汽车特点,保留传动、转向、悬挂类专项试验;在整车环境耐久试验规范中,将高寒耐久试验优化为低温耐久试验,并提出高温、腐蚀耐久试验要点,阐述了总体开发逻辑和具体要求。