面向航空数字化车间的新型工业数据处理架构及多场景应用

在数据驱动的智能制造车间生产环境下,数据的处理、存储及挖掘变得愈发重要。传统单一流向的数据处理架构延时严重、缺乏实时控制、调用效率低,无法适应航空加工多、快又好的制造特点。鉴于此,基于航空制造的环境特点,提出一种结合边缘计算和反馈控制的新型Phi数据处理架构。通过融合数据流处理和批处理,满足信息的实时监控和历史数据追溯功能;通过布置在设备层和中继层的边缘计算单元,满足生产现场数据的流量监控、快速反馈等需求;更进一步,借助Hadoop生态技术和微服务开发模式,使数据处理平台更适应于海量工业数据的存储、访问及不同场景下的柔性调用。最后,在实验室搭建的模拟车间进行了验证,结果表明新型Phi架构在数据监控、温度补偿和低延时控制等场景中均得到了有效应用,并提升了系统的稳定性和扩展性,为推动航空制造数字化车间向高质量、高效率和高稳定性发展提供了重要的平台支撑。

一种新型航管与识别一体化数据处理架构技术

针对军用二次雷达的航管和识别一体化设备的研制成功,通过对设备后段的数据处理进行研究分析,相比已有设备的数据处理模式,需要同时处理航管和识别不同种询问模式,并且不同的模式功能不同。针对如何进行多模式的融合数据处理问题,提出了一种新型的航管与识别一体化的数据处理架构,能够处理在航管和识别模式下同时进行数据处理架构的组成和工作流程,并通过外场试验,验证了该数据处理的架构和理性,为后续工程应用提供支撑。

高吞吐量基础设施检测数据实时处理技术

为满足基于5G传输的车地无线传输系统中检测数据实时处理需求,提出融合分布式流处理平台Apache Kafka(简称Kafka)和分布式处理引擎Apache Flink(简称Flink)的高吞吐量实时检测数据处理方法。基于Kafka构建实时检测数据仓库,实现对实时检测数据的有序快速读取与存储;以Flink作为实时计算引擎,实现高吞吐量数据流下对检测数据的实时处理与分析。为缩短实时检测数据关联台账数据的时间,提出基于时空索引的台账关联方法。通过对综合检测列车采集的实时检测数据的处理,证明了所提方法能确保高吞吐量数据流下数据处理稳定高效进行,且实时检测数据平均处理时间在1 min以内,能满足地面工作人员对综合检测列车检测设备状态的远程实时监控需求。

基于SpaceVPX架构的星上高速载荷数据实时处理平台设计

针对星上载荷数据速率提高,现有处理平台无法支持高速载荷数据实时处理、快速应用的问题,文章通过对卫星在轨处理需求的分析,介绍了基于SpaceVPX标准的星上载荷数据高速数据处理平台的设计方案,重点阐述了针对宇航应用的特殊需求所设计的自主容错和故障隔离方案,并在某光学载荷在轨图像处理系统中进行了应用验证,结果表明:采用该方法设计,系统处理速度高,可扩展、可重构性强,软件和硬件之间的关联度较弱,可为星上高速载荷处理系统设计提供参考。

运营商赋能大数据生态圈的数据资产管理运营体系设计与实践

移动运营商从技术、管理和应用3个方面,提升大数据资产管理运营能力。文章研究了通过优化基于流原生的大数据实时处理架构,低成本高效率进行海量数据处理和汇聚,沉淀企业级数据资产,构建统一的数据资产分类体系及资产应用;以DataOps理念为核心,建设数据资产运营管理平台,纳入九大资产管理能力,保障高质量资产赋能;构建中台能力服务体系,实现数据资产价值开放,支撑行业大数据产品和需求快速高质量落地。

探究计算机信息技术在人工智能发展中的应用

本文对人工智能发展中计算机信息技术的应用进行了研究。首先,介绍了计算机信息技术和人工智能的基本内涵。其次,探讨了计算机信息技术用于人工智能发展的具体原理。最后,从网络安全防护、智能机器人、网络管理、数据处理和共享、智能图像识别和模糊识别等多个方面,针对人工智能发展中计算机信息技术的应用进行研究。研究发现在人工智能持续发展的过程中,计算机信息技术逐渐在网络安全防护、智能机器人、网络管理、数据处理及共享、图像智能识别及模式识别中应用,且随着相关技术的持续发展,未来计算机信息技术在人工智能中的应用也会越发普遍。

轴承制造业生产数据实时集成系统设计与实现

为解决轴承制造业信息采集实时性差、数据集成度低等问题,提出一种基于边缘计算的实时数据处理方法。针对多源异构数据共享,构建了基于SOA架构的系统设计模型,以及一种利用Web Service技术的系统数据集成方法,实现了面向轴承制造的生产数据实时集成。开发了数据采集客户端和可视化集成云平台并将其成功应用于浙江某轴承企业,满足了生产进度可视化、生产数据实时性、异构数据集成性等需求,同时证明了方法的可行性。

多媒体应用处理器移动影音设备/数字家电展雄风

根据市场统计预测(见图1)，2003年DSP市场值为61．3亿美元，展望未来5年，随着传统DSP产品单价(ASP)下滑、及新一代DSP附加更多功能、强化效能设计的前提下，预期该产品在2008年前将保持平均23.2％的高年复合成长率。

沙吴路车路协同云管控平台架构设计

为提高高速公路运输管理效率,文章结合施工案例,运用互联网管理技术、数据管理技术,布置先进的管理设备,从智慧基础设施、第三方数据管理、智慧示范应用、支撑服务四大方面进行车路协同云管控平台总体架构设计,并从车路协同状态监控、数据管理、运营管理、信息交互、数据共享管理五个方面对系统应用进行阐述。通过车路协同云管控平台建设,可实时统计道路车辆运行信息、车辆信息、事件信息,大大提高运营管理和数据管理效率,更好地服务地方经济。

基于大数据技术的电力营销应用

在电力营销信息化应用不断深入、全社会用电量逐年攀升的背景下,如何加强电力监管,提升电力营销服务,成为新时代电网企业面临的重大挑战。借助于大数据技术等新兴IT技术,对电力营销用电数据进行多维度挖掘分析,并进一步对用户进行归类,可以帮助供电网企业了解用户用电的个性化服务需求,从而帮助供电公司进一步拓展服务的深度和广度,为电力需求侧响应政策和电力营销政策的制定提供数据支撑。

基于“嵩山”超级计算机系统的大规模管网仿真

供水管网仿真广泛应用于城市供水输配调度,是城市供水管网监测与维护的重要技术手段。由于在面向城市级的大规模管网中产生了海量的计算数据,因此在一般计算平台上无法满足管网仿真计算的算力需求。为提升城市级供水管网仿真的计算效率,提出一种有效的并行化方案。基于“嵩山”超级计算机系统采用中央处理器+数据缓存单元(CPU+DCU)架构,利用其在密集数据计算方面的优势,对“嵩山”超级计算机进行供水管网仿真。参照可移植性异构计算接口(HIP)异构编程模型,在“嵩山”超级计算机上实现供水管网仿真的异构计算,并结合管道数据分割方案,使用消息传递接口开启多进程以实现DCU加速数据通信传递。通过重定义数据类型解决计算过程中结构体传输问题,实现单节点内多DCU的大规模密集计算。在不同计算平台和多种计算策略仿真上的对比结果表明,与传统x86平台相比,该优化方案在小规模数据与大规模数据上的加速比分别达到5.269、10.760,与采用计算统一设备架构异构编程模型的传统GPU异构平台相比,计算性能有明显提高。