基于人工蜂群算法的航空电子系统负载均衡研究

针对航空电子系统中存在的任务请求多、资源利用率低、负载不均衡等问题,通过基于人工蜂群算法,设计并实现航空电子系统负载平衡机制.建立航空电子系统负载均衡数学模型,通过研究人工蜂群算法的四个阶段来求解航空电子系统的负载均衡,将待分配的计算任务指派给当前负载最轻的处理器.实验结果表明该算法负载均衡效果好.     

云存储环境下的负载均衡策略研究

云存储系统具有高容错性、部署在低廉的硬件上、易扩展性、提供高传输率访问数据的优点,但是在云存储环境下的HDFS架构中,原有的数据节点选择策略有可能造成大文件存储负载不均衡,从而影响整个系统的性能。针对这一问题,综合考虑多个因素对其进行改进,提出了设备选择策略算法,用以均衡系统的负载。并设计仿真实验,验证了算法的有效性。     

一种P2PMMOG带有负载均衡的事件分发算法

本文提出了一种支持P2P MMOG的带有负载均衡的分布式事件分发算法.对于区域内玩家交互过程中产生的事件,由该玩家通过多播机制发送给其兴趣域中的其它玩家和区域协调者,而协调者仅负责保存区域内对象的状态信息并周期性的进行更新.实验表明该算法能够适应游戏状态的一致性需求,并且能够在较大的程度上均衡协调者和普通节点负载,提高系统伸缩性.     

面向风险均衡的AFDX虚拟链路路径寻优算法

为确保综合模块化航空电子系统的安全性需求能够在全双工交换式以太网中得到一致性保证,提出了一种面向风险均衡的路径规化（RBPP）算法,以满足各航电功能间的安全隔离要求,同时分散风险,避免局部物理链路的风险集中,提高系统安全性。以民机失效状态类别划分为基础,建立了航电功能、分区、端系统、虚拟链路（VL）风险模型;RBPP以均衡各物理链路风险为目标,同时综合考虑网络实时性、链路负载能力等因素,采用粒子群算法进行优化目标求解。利用仿真优化方法对RBPP算法进行了实现,在典型工业航空电子全双工交换式以太网（AFDX）网络架构及A380AFDX网络架构下进行仿真分析,结果显示多播VL的简化处理的会使网络风险增加;在1 000条VL配置下与负载均衡（LB）算法和最短路径（SP）算法进行了分析对比,结果显示RBPP算法在满足各航电功能间的隔离需求的同时,链路风险均衡能力在两种网络拓扑下分别比负载均衡算法提高了10.7%和23.4%,比最短路径算法分别提高了35.4%和47.9%。     

控制器故障下的软件定义机载网络数据平面迁移策略

软件定义网络（SDN）为突破机载网络功能僵化所造成的瓶颈提供了新的契机。针对软件定义机载网络控制域内控制节点故障问题,提出一种基于时延和负载均衡的传输节点迁移策略,将故障控制节点所管控数据平面中的传输节点迁移至其他正常控制节点,恢复网络的正常管控。以迁移时延和负载均衡率为目标,建立迁移优化模型,提出基于时延和负载均衡的传输节点迁移算法,指导数据平面中的迁移动作,最终对两个性能目标进行综合权衡。实验结果表明,与距离就近迁移（DCM）策略和分布式逐跳（DHA）策略相比,所提策略在迁移时延和负载均衡率2个方面进行了合适的折中,避免出现迁移时延过大或控制节点负载失衡的情况,有效解决机载网络故障恢复问题。     

一种基于时空等级的LEO卫星网络路由策略

随着5G技术的发展和6G技术的研究，低轨卫星网络在未来空天地一体化网络中的地位越发重要，而作为网络核心技术的路由策略仍面临一些挑战，如卫星网络拓扑高动态变化、链路频繁切换、节点计算处理能力有限以及负载流量分布不均衡等。针对卫星所覆盖区域负载不均衡且与时间因素有关，以及星上用户多业务服务质量需求的问题，设计了一种基于时空等级的业务分类负载均衡路由算法。算法考虑了卫星网络流量的分布与时空等级的关系。卫星节点需先根据当前时刻及其所覆盖的地面区域计算其时空等级，并在路由算法的下一跳实时调整阶段加入时空等级作为选路条件之一，同时改进了阈值的计算方式，并在路由时考虑了不同的链路代价以满足多业务服务质量需求。仿真结果表明，相较于DSP、TLR和RMLBR算法，所提算法虽然在总吞吐量表现不及TLR和RMLBR算法，但在时延以及链路利用率方面有所改进，有效降低了平均端到端时延，较好地满足不同业务服务质量需求，均衡网络负载。     

有损链路环境下移动Ad Hoc网中一种具有能量效率和负载均衡的地理路由算法(英文)

由于地理路由的有效性和可扩展性,这类路由算法成为移动ad hoc网络(MANET)中的一个研究热点。然而,在真实不可靠的链路环境下,简单的贪婪转发会导致较低的投递率,并且缩短了网络寿命。因此在提高投递率的同时延长网络寿命是一个重要问题。在本文中,我们为有损链路的MANET提出了一种新颖的地理路由算法ELGR。它结合能量效率和负载均衡来做路由选择。第一,我们设计了一种基于数据包接收率PRR(packets reception rate)的链路估计方法,来提高能量效率。第二,每个节点通过了解邻节点的负载状况来达到转发时的负载均衡。我们的仿真结果表明,与几个典型地理路由相比,ELGR算法延长了网络寿命20%,并且显著提高了数据包的投递率。     

基于WKR结构片上多处理器系统任务分配策略

对现有CMP系统研究现状进行了研究，结合WKR结构模块性良好的特点，设计了基于WKR结构的16核CMP系统框架，在此基础上以提高任务的并行度为目标提出了静态任务层次分配策略。策略分为任务和线程两层分配过程，任务层分配定义任务的并行度，采用LDL胛算法将任务分配到以子WKR结构互连的内核子集上；线程层分配以减少核间通信和均衡核间负载为目标，通过TAGM算法完成任务内的线程在内核子集内的分配。仿真试验表明，静态任务层次分配策略能够实现负载较为均衡的分配，且与类似算法相比具有明显的时间开销优势。     

AFDX虚拟链路路径实时寻优算法

航空电子全双工交换式以太网(AFDX)使用虚拟链路(VL)进行消息数据流通信,为提高AFDX的网络实时传输性能,以VL路径配置寻优为基础,提出了一种基于遗传算法的AFDX VL路径优化算法(POGA)。POGA以提高网络实时性为优化目标,并综合考虑网络负载均衡,以VL的路径信息作为染色体,通过遗传算子进行遗传寻优操作,选择促使AFDX网络实时性能最优的VL路径作为优化结果。利用仿真优化方法对POGA进行了实现,在典型AFDX网络1 000条VL的配置下,与负载均衡算法和最短路径算法进行了分析对比,结果显示分别有76.4%和77.4%的VL的传输实时性得到了增强,网络的实时传输性能分别提高了13.2%和12.9%。     

基于蚁群算法的多路径QoS路由算法研究

针对现代网络通信量不断地增大以及蚁群算法在解决路由问题时存在的一些不足提出了基于改进蚁群算法的路由优化算法。该算法将蚁群系统的特点和流量工程的思想相结合对基本的蚁群算法进行了3方面的改进：将路由器的缓冲队列的利用率加入下一结点选择的标准;采用链路的利用率做为全局更新信息素;选择多条路径来进行数据传输。仿真实验结果表明该算法可以实现网络负载均衡,降低拥塞发生的可能性,提高了网络资源的利用率。     

基于预测的计算网格负载平衡研究

计算网格中负载平衡有着重要的作用和显著的效果.预测节点性能是实现动态负载平衡的关键,本文首先引入预测网格节点性能的指数平滑算法,讨论了平滑系数的选取方法.然后设计一个负载平衡实验,实验证明使用基于该预测算法的动态负载平衡与静态负载平衡和不使用负载平衡时任务执行效率有明显的提高.     

基于ARINC 615A的无人机地面站软件加载设计研究

当前无人机地面站软件升级缺乏标准，而地面站软件架构复杂、规模巨大，需要一套标准的软件升 级协议保证无人机地面站软件升级的安全性和高效性。本文在深入研究ARINC 615A 数据加载协议的基础上， 根据地面站领域的实际情况，对ARINC 615A 协议进行了裁剪和适用性优化，设计了一套适合地面站领域的标 准软件升级协议，用于保证无人机地面站软件升级的标准、安全和高效。     

Optimal trends in Manoeuvre Load Control at subsonic and supersonic flight points for tailless delta wing aircraft

Manoeuvre Load Alleviation (MLA) is the concept of redistribution of forces and moments on airframe through optimal actuation of control surfaces. The effect is to minimise the stresses near wing root and improve fatigue life of airframe components, such as, the frequently studied wing root fitting connecting wing to the fuselage. The configuration is a typical tailless delta wing aircraft having inboard and outboard Elevons (a combination of Elevator and Aileron) placed symmetrically on starboard and port side. The problem is formulated as minimisation of independent conflicting multiple objectives of wing root bending and twisting moments, with stability equations as equality constraints and actuator hinge moments as inequality constraints. Hybrid method is used as optimisation technique, which is evolved from the combination of heuristic based Elitist non-dominated Sorting Genetic Algorithm (NSGA-II) and calculus based Goal Programming methods. The primary objective of this paper is to bring out the structural benefits attainable for some of the combined critical manoeuvre load cases at subsonic and supersonic flight points. The combined critical manoeuvre load cases demarcate the limit to which airframe is loaded. The minimisation achieved is better for flight points at supersonic as compared to subsonic Mach numbers.     

直升机关键构件疲劳寿命监控中的核心技术

本文介绍了直升机结构疲劳寿命监控的技术和方法,指出了疲劳寿命监控的核心在于载荷谱的识别。并介绍了目前载荷谱监控的两种途径:直接载荷监控方法和飞行状态识别方法。最后根据我国实际情况,指出开展飞行状态识别研究,不适为一种适合我国情况行之有效的方法。     

基于两步优化策略的结构网格负载平衡

国家数值风洞（NNW）工程旨在发展完全自主知识产权的计算流体力学（CFD）软件,结构网格负载平衡问题研究是该工程中的一个重要组成部分。本文发展了两步优化策略以求解结构化网格的负载平衡问题。第1步优化采用传统的贪婪算法,完成对大块网格的剖分和以进程计算时间为指标的网格块分配;第2步采用遗传算法（GA）,目标函数兼顾进程计算时间和通信时间,在第1步优化结果的基础上,对网格块在进程上的分配开展二次优化。为准确计算GA的目标函数,构建了一套计算时间和通信时间的建模方法,包括样本生成、模型建立和模型验证,整体方法具有一定的通用性。根据负载平衡问题以及两步优化策略的特点,对GA的编码、交叉、变异和种群初始化进行了研究,详细分析了交叉操作的递归问题及解决方法。算例验证说明建立的进程计算时间和通信时间模型具有较高的计算精度,能够用于GA的目标函数计算;两步优化策略能够在第1步优化的基础上进一步改善优化结果,从而减少CFD问题的整体计算时间,对于计算量巨大的工程问题具有较大的实用价值。     

改进的极大似然算法及其在试飞数据处理中的应用

通过对一般极大似然辨识算法的分析,提出一种改进的极大似然辨识方法,使之更适合于飞机飞行试验数据处理。将其应用于纵横向耦合的六自由度飞机的飞行试验数据的协调性检验及重建。结果表明：这种方法使参数辨识的收敛速度得到大大提高,使参数初值更易于选择。     

基于改进蚁群算法的无人机侦察航路规划研究

蚁群算法是一种新的源于大自然生物界的仿生随机优化方法,在一系列组合优化问题求解中取得了成效。本文将蚁群算法引入无人机侦察航路的规划,对基本蚁群算法提出了改进,提供了一种新的有效的航路优化算法,并对无人机的侦察航路进行了仿真计算。仿真结果表明改进的蚁群算法克服了基本蚁群算法的收敛速度慢、易于过早陷入局部最优的缺点,仿真结果验证了该算法的有效性。     

荷载级位对接缝传荷能力影响规律的试验研究

接缝传荷能力的测试是机场刚性道面评价的重要内容。采用重型落锤式弯沉仪,研究了冲击荷载级位对于机场刚性道面道接缝传荷系数测试结果的影响规律。结果表明：采用的冲击荷载越小,测试结果出现异常的几率越大;随着冲击荷载的增大,传荷系数测试结果的随机性逐渐减小。结合目前国内机场刚性道面结构检测的技术状况并根据本次研究结果,当荷载级位取140kN时,传荷系数测试误差最大可达20％左右。