基于B/S和SOA架构的LIMS系统设计与研究

为提升水质检测业务的专业化、智能化、系统化、自动化水平,针对新发展阶段下水利高质量发展对水质信息管理的需求,研究并开发基于B/S系统架构和SOA设计架构的新型综合性水质信息管理系统(LIMS),运用仪器谱图识别及数据提取、PHP与MySQL融合、仪器谱图与原始记录自动关联等技术,在一定程度上提高水质数据的电子化无纸化获取、处理、传输及应用等方面的管理水平,实现水质检测业务流程与资源的动态关联和闭环追溯,提升水质监测评价工作的管理效率和质量管理能力。基于B/S和SOA架构的LIMS在前沿高新技术中的应用研究,为水质检测和管理的各项活动提供智能、高效的数据支持平台,也为水利行业信息系统管理建设及水域功能监测监管提供技术支撑。

基于SOA架构的电炉企业财务与采购全链条数据管理平台设计

目前电炉企业财务和采购全链条业务数据管理平台没有对数据库进行实时更新处理,存在财务和采购业务数据管理整体耗时长、读取操作次数多和元数据迁移范围大的问题。提出基于SOA架构的财务与采购全链条业务数据管理平台设计,在SOA架构的基础上设计整体框架,并将平台划分财务与采购数据管理模块、采购数据基本信息管理模块、库存管理模块、采购信息查询模块以及用户登录系统模块五大模块。其次为加强数据管理效率,设计出数据处理软件系统,即可实现财务与采购全链条业务数据管理。实验表明,所提方法整体耗时短、读取操作次数少和元数据迁移范围小。

基于SOA架构的纯电动汽车电源管理系统设计

随着我国大力推进纯电动汽车发展,汽车制造企业对纯电动汽车相配套的电源管理系统提出了更高的要求。该文对纯电动汽车电源管理系统进行概述,基于SOA架构设计纯电动汽车电源管理系统,包括硬件及软件,并对电源管理系统功能进行测试。实践表明,基于SOA架构的纯电动汽车电源管理系统能够对电池充放电进行科学有效的管理,大大延长纯电动汽车的使用寿命,具有一定的推广应用价值。

一套SOA架构的高校人事信息管理系统分析与设计

首先对现有高校人事管理系统进行了分析,并基于SOA架构模型设计了一套人事管理信息系统,以此来提高人事管理者的工作效率。系统涵盖了教职工从入职到退休的每一个环节,并和现有的校园网数据平台集成,方便进行统一的信息化管理,满足了人事管理工作的信息化建设需求,提高了人事管理效率。

汾渭平原非采暖期和采暖期大气挥发性有机物的污染特征、来源解析及对SOA的生成潜势:以运城市为例

为探究汾渭平原非采暖期和采暖期大气环境挥发性有机物(VOCs)的污染特征差异及对二次有机气溶胶(SOA)生成的影响因素,本文以运城市为例在城区站点开展了为期5个月(2021年9月−2022年1月)的小时分辨率VOCs连续在线观测实验,采用PMF(Probabilistic Matrix Factorization)源解析模型、随机森林模型和SOA评估等方法,全面对比分析了运城市非采暖期和采暖期VOCs的体积分数、来源差异和对SOAP(SOA生成潜势)的贡献,同时量化了气象和排放因素对TVOCs(总挥发性有机化合物)体积分数整体变化的影响.结果表明:①运城市非采暖期和采暖期TVOCs平均体积分数分别为35.39×10^(-9)±17.79×10^(-9)和59.88×10^(-9)±31.56×10^(-9),表现出采暖期TVOCs体积分数升高的特征.②烷烃和OVOCs(含氧挥发性有机物)为两个时期VOCs的主要组分,燃烧源和工业源在采暖期是VOCs的主要贡献者,相比非采暖期其贡献率分别上升了13.3%和2.7%.③随机森林模型运行结果表明,排放因素对TVOCs体积分数的贡献高于气象因素,其对采暖期TVOCs体积分数的贡献为非采暖期的1.41倍,且采暖期不利的气象因素也促进了TVOCs体积分数的上升.④芳香烃虽然对非采暖期和采暖期TVOCs体积分数的贡献率分别为5.5%和7.0%,但对两个时期SOAP的贡献率分别达85.5%和87.9%,其中间/对-二甲苯、邻-二甲苯和乙苯是对SOAP贡献率较大的物种.研究显示,芳香烃及人为活动的燃烧源分别是运城市采暖期需要VOCs重点管控的组分和潜在来源.

基于Levy-SOA自适应阈值分割和改进引导滤波的NSST图像增强

针对电气设备红外图像对比度不高、含噪声等问题,提出了一种非下采样剪切波变换(non-subsampled shearlet transform,NSST)域下的红外图像增强算法。首先,通过NSST将图像分解为低频分量和高频分量。然后,利用基于Levy-海鸥优化算法(Levy-seagull optimization algorithm,Levy-SOA)的自适应阈值分割算法将低频分量分割成背景区域和目标设备区域,并分别对其进行直方图均衡化处理和线性增强;利用改进引导滤波算法对高频分量进行去噪处理。最后,对处理后的低频分量和高频分量进行NSST重构,得到最终的增强图像。实验结果表明,所提算法在一定程度上改善了图像视觉效果,保证了图像本身的质量,有助于后续电气设备的温度状态评估、异常分析、故障定位和诊断。

基于SOA的医院设备控制系统设计

SOA作为一种非常流行的系统架构设计思想,在各个领域的系统设计中得到了广泛使用;研究对象是一套基于SOA开发的医院设备控制系统;该设备控制系统具备了医疗设备实时监控功能,历史设备使用信息、状态信息、维护信息等的可视化展示功能,以及对医院全部设备的实时监控功能;该系统采用基于web service技术实现SOA架构思想,通过分布式的架构设计方法实现了对系统内部功能模块之间复杂逻辑关系的服务治理;此外,为解决医疗设备控制中关键的设备状态感知和故障预警问题,研究设计了一个基于actor-critic强化学习算法的设备状态感知和故障预警算法,实验表明,经过多轮迭代,该算法的预测准确率高达到97.9%,可以有效实现对医疗设备的状态感知和故障预警;经过对系统的部署、测试和验证,证明了该系统可以有效完成项目开始之初设定的功能性和非功能性需求,可以有效承担医院医疗设备管理的任务。

基于SOA-VMD-ICA的海水泵激励源特征提取方法

针对海水泵复杂多源激励特征提取问题,提出了一种海鸥优化算法(SOA)、变分模态分解(VMD)和独立分量分析(ICA)相结合的海水泵激励源特征提取方法。基于单通道测量信号,采用VMD算法与SOA算法选取信号平方包络谱峭度统计量作为适应度函数,寻优获取模态分解数量K、惩罚系数α及特征模态函数(IMF)分量。采用信号排列熵作为噪声检验函数,合理选取排列熵阈值,对IMF分量进行噪声筛选,获取非噪声IMF分量信号。将非噪声IMF分量与原输入信号组合,采用快速独立成分分析(Fast-ICA)算法计算得到激励源信号向量,从而实现激励源特征信号的提取。通过实船海水泵激励源特征提取试验及对比分析,验证了所提方法的有效性。研究结果表明,所提的SOA-VMD-ICA方法能满足单通道测量条件海水泵激励源特征提取准确性要求。

基于SOA-RF智能算法的深部巷道支护参数优化研究

强开采扰动作用下深部沿空巷道围岩稳定性控制是一项技术难题。为了研究深部沿空巷道在动载荷作用下位移及应力场的演化特征,以高家堡煤矿103工作面为背景建立数值模型。然后,利用FLAC 3D软件分析了动载作用下深部沿空巷道位移及应力场演化特征。最后,通过机器学习的方法,进行了巷道响应参数敏感性分析。结果表明:根据重要性得分,不同动荷载因素作用下巷道围岩对动荷载幅值响应最为明显;不同动载幅值作用下巷道最大变形速率达到17.5 mm/MPa,两帮最大变形速率达到16.1 mm/MPa,塑性发育最大速率达到3552.5 m^(2)/MPa。利用回归分析方法得到了动载荷条件下的经验方程。在此基础上,提出了“让压-支护”协同控制技术,以缓解沿空巷道围岩变形。数值模拟与现场监测结果验证了协同控制技术的可行性。

软件在环测试理念在基于SOA架构汽车软件测试中的应用探索

文章旨在探讨SIL在搭载了面向服务架构SOA汽车软件功能测试中的应用,并重点关注软件在环测试在早期测试阶段的优势,包括对软件缺陷的提前发现和解决,以及搭建SIL台架所能节省的成本等,期望能在实际工程应用中,可以进一步缩短整体软件开发周期,提高软件测试的效率,提升软件品质。

基于SOA的人力资源管理系统设计与实现

阐述通过将系统不同功能模块拆分为独立的服务,实现服务的可重用性、松耦合性和可扩展性。在设计过程中,采用适应性开发方法,结合业务需求和技术可行性,从而实现系统的高效运作和灵活性。

基于SOA的数字商务招商引资项目管理平台研究

招商引资是吸引投资引进先进技术和管理经验,促进经济社会全面发展的重要手段,数字经济背景下以市场需求为导向,精准定位招商对象,主动推介储备项目成为招商引资的发展方向。本文基于面向服务的架构,通过将功能模块服务化拆分与深度解耦设计,有效地应对了数字化招商引资过程中所面临的跨领域广泛、业务逻辑繁复,以及市场与政策需求快速变化等诸多难题。优化数字化招商引资的模式机制和流程,研发基于SOA的数字商务招商引资项目管理平台,实现招商大数据自动汇聚,招商过程精准匹配,签约项目全周期服务监管,提高了招商引资的成功率和时效性。

基于多策略ISOA优化SVM的变压器故障诊断研究

针对由支持向量机(SVM)参数难以确定而导致的变压器故障诊断精度低及海鸥优化算法(SOA)易陷入局部寻优的问题,提出一种多策略改进海鸥优化算法(ISOA)优化SVM的变压器故障诊断方法。首先,提出一种多策略的改进方法来全方面提升SOA的寻优性能;然后,利用ISOA对SVM内部参数进行优化,构建基于ISOASVM的变压器故障诊断模型;最后,将油中气体溶解分析(DGA)数据的特征提取结果输入到ISOA-SVM模型中进行变压器故障诊断。实例分析表明,所提ISOA-SVM模型诊断精度更优。

面向智能汽车的SOA架构及服务调度机制研究

面向服务的架构(service-oriented architecture,SOA)是软件定义智能汽车的核心设计理念。本文对智能汽车SOA软硬件层级进行了分析和归纳,并对影响SOA调度的关键环境因素进行了分类。基于此,本文提出了可拓展功能域的SOA架构,建立了SOA服务层级和服务响应参数模型,设计了SOA服务调度机制。该SOA服务调度机制以服务置信度为核心,综合考虑SOA子服务的服务能力、预计运行时间、负载能耗和运行稳定性等影响因素,实现了当前环境系统约束下的子服务最优选择。在高速路、拥堵道路、低光照隧道场景下,本文采用简化的双层SOA模型进行了模拟仿真验证,结果表明:与不进行服务调度方法相比,本文所提出的SOA架构及调度方法能够在保持相近的服务能力下,降低计算资源及能耗负载约36%,并降低约30%的软件预计服务时间。

一种应用SOA汽车音乐灯光秀功能实现方案

随着整车市场智能化的广泛应用,车辆休闲娱乐功能有了日新月异的变化,新功能的迭代和变更周期长短也影响了用户的选择,但在车辆已有功能设计上优化务必涉及到整车功能的升级和功能的变更,且经过可靠的测试验证,最终面向市场至少需要半年周期才能到达用户手中。本文针对当前用户市场中多功能的需求变更,应用SOA服务架构实现音乐灯光秀功能的快速迭代来满足市场和用户的需求。

基于SOA与模糊PID的恒温差热式流量计

传统流量计在低流量检测中存在启动排量不足、易受外界干扰、分辨率低等缺陷,无法满足低产液井检测需求。热式流量计以其结构简单、灵敏度高、适应性强等优势被应用于小流量检测中。设计了一种恒温差热式流量计的整体结构,从理论上分析了影响其测量的关键因素,并根据井下测量环境的变化,在常规热式流量计的基础上利用系统在线辨识确定了数学模型。采用人群搜索算法改进了模糊自适应PID,在不同持水率下进行了恒温差控制试验。测量结果表明,该算法不仅扩展了热式流量计的应用范围,而且提升了系统的稳定性。与常规PID算法相比,全水环境下系统的调节时间缩短了23%;全油环境下超调减小了78%,且稳态误差减小了21%。仪器在不同持水率下的检测效果良好,在井下低流量测量领域具有较强的实用性。所得结论可为低流量井下长置式产层动态监测提供新的测量方式。

SOA架构下多域物联网信息共享平台构建

由于物联网数据具有海量化、异构化等特点,对信息共享与传输提出了更高的要求,针对这个问题,研究融合SOA架构与物联网技术设计出多域物联网信息共享平台,并对其进行测试。测试结果显示,该平台各主要功能均能正常运行,且运行效率明显比基于SOA架构的平台和基于消息中间件的平台更高,具有一定应用价值。

基于SOA的跨平台物联网框架设计与实现

为拓展物联网技术在跨平台和即插即用等方面的应用,设计了基于SOA的开发框架.为了实现接口统一与服务封装,提出了服务模板概念,用以规范化生成服务及实例化服务实例;为了提高开发效率,设计了服务实例的发布、查询及订阅机制;以TCP协议为基础,提出了上层服务内容的传输编码规则,确定了服务在网络上的传输形式,并对会话层、表示层、应用层逐层设计,将上层服务内容转换为格式化数据对象;为了实现即插即用,设计了一套完整的生命周期管理系统,以实现物联网设备及所提供服务在整套系统中的动态管理;考虑到不同子网间通讯困难,框架中还设计了镜像服务,以实现不同子网间设备间接通讯;通过在不同平台设置服务提供者和服务请求者进行测试,验证其在不同应用场景下的通用性.结果表明:SOA架构实现了物联网系统的松耦合并提高了可重用性;SOA架构的自治性与可组合性得到了进一步提高.

SOA在音圈电机控制系统中应用仿真研究

针对传统的PID参数整定方法存在对音圈电机控制精度不足以及响应速度慢等问题,提出了基于人群搜索算法(SOA)快速寻找音圈电机最佳PID控制参数。选取音圈电机的数学模型作为被控对象,利用SOA算法随机生成初始搜寻者并将搜寻者个体的位置参数依次赋给PID控制参数,并计算音圈电机系统的性能指标,再通过循环迭代更新搜寻者的位置直到满足系统期望指标为止。仿真结果表明,相比于粒子群算法(PSO)、遗传算法(GA),SOA算法能够有效减小系统的超调量并缩短调节时间,同时具有一定的抗干扰能力,在音圈电机控制系统中具有一定的应用价值。

基于SOA优化LSSVM的气液两相流持液率预测

为准确预测气液两相流持液率,在筛选前人实验研究结果的基础上,采用海鸥算法(SOA)优化最小二乘向量机(LSSVM)模型对气液两相流持液率进行预测,并将预测结果引入Beggs-Brill压降计算模型,形成改进压降模型,用于现场验证。结果表明,与传统经验模型相比,SOA-LSSVM模型考虑的影响因素更加全面,实际值与实验值偏差较小,模型的均方误差(MSE)较传统经验模型缩小了85倍,R2提高了0.138;与其余机器学习模型相比,计算精度和收敛速度均有明显提升,证明了该模型在预测持液率方面的优越性;根据现场情况,利用管道沿程压力和低点排液量验证了改进压降模型的准确性。研究结果极大扩展了持液率模型的计算精度和适用范围。