基于负载特征聚类的节能资源调度算法

基础设施即服务(IaaS,Infrastructure as a Service)平台提供商为用户提供高性能服务的同时,必须考虑如何在不违反服务级别协议(SLA,Service Level Agreement)的前提下,节约云平台的能耗成本.采用基于负载特征聚类的方法,提出一种IaaS云平台上保证SLA的资源调度算法,最终实现降低SLA违反率和节约能耗的目标.具体采用能耗相关的负载特征提取和改进K-means聚类分析的研究方法,进行资源调度算法研究,对物理资源进行有效分配,以保证IaaS平台节约能耗的要求.实验验证方面,通过扩展CloudSim模拟实验平台,对本研究算法与改进BFD(Best Fit Decreasing)算法进行比较,得出本研究算法在SLA违反率和节能方面更优.      

建筑物行人高度风环境风洞试验研究

介绍了建筑物风环境的风洞模拟,行人高度风测量探头的设计、标定和数据处理。采用这种探头,在气动中心低速所４ｍ×３ｍ风洞的长１５ｍ、宽４ｍ、高２．２ｍ风工程试验段进行了比例为１∶３００的建筑群模型的行人高度风环境试验研究,结果说明这座新高层建筑物的落成,对其周围某些位置的行人高度风环境有严重的影响。     

考虑分布参数依赖的风险混合不确定性分析方法

在定量化风险评估中,针对变量分布参数存在依赖时的混合不确定性传播问题,提出一种考虑分布参数完全依赖、部分依赖以及独立传播情形的双层混合不确定性刻画与传播框架,内外层分布参数不确定性分别用概率分布与可能性分布刻画,采用蒙特卡罗模拟法与模糊扩展原则相结合的数值求解方法。针对认知不确定性分布参数依赖性,构建了统一的认知不确定性分布参数依赖性模型,并给出依赖性系数的概念。为实现认知不确定性分布参数独立性采样,设计了基于D-S证据理论与随机集相结合的不确定性传播算法,相比于概率刻画下的双层蒙特卡罗方法,计算代价有效降低。以某型氢氧发动机贮箱共底漏气率为算例,验证本文方法的有效性与可行性。     

模拟载人探月中航天员空间辐射风险评估

空间辐射是长期载人航天飞行任务中影响航天员健康的重要风险因素。为了探求载人探月过程中对空间辐射的合理防护方式,文章借助空间辐射场模型对"嫦娥三号"飞行任务在不同质量厚度材料屏蔽下的舱内空间辐射环境进行了仿真计算,并确定了航天员各器官接受的空间辐射剂量、剂量当量以及有效剂量等辐射防护量以进行辐射风险评估。结果表明,随着屏蔽厚度的增加,航天员的各组织或器官的吸收剂量和剂量当量以及有效剂量均明显降低;采用质量屏蔽的方法对低于100 Me V的质子具有很好的防护效果,但对高能质子或重离子的防护效果不明显。计算和分析显示,载人探月过程中,只要采取适当的防护措施,航天员的空间辐射风险是可控的。     

基于独立性的民用飞机研制保证等级分配方法分析

介绍了为民用飞机/系统功能和软硬件分配研制保证等级的基本原则和降级原则,确定了实施研制保证过程严格度的方法,分析了功能独立性和项目研制独立性对研制保证等级分配的影响,给出了基于独立性的研制保证等级分配方法。举例说明了该方法的实施步骤和有效性。     

虹桥机场障碍物碰撞风险分析

研究了最后进近及复飞阶段航空器与地面障碍物之间的碰撞风险的计算方法,结合航空资料汇编中上海虹桥机场的相关信息,利用碰撞风险模型对机场的主要障碍物进行了碰撞风险计算,并分析了障碍物宽度、障碍物高度、障碍物X位移和Y位移等四个参数的变化对碰撞风险的影响。结果表明虹桥机场的障碍物碰撞风险小于安全目标水平,超障高满足要求;在一定范围内,碰撞风险随障碍物高度增大而增加,但当宽度到一个临界值后不再增加;随障碍物宽度增大而增加;随X位移增大而减小;当Y位移为0时,碰撞风险值最大。     

天气因素导致的航班延误问题研究

针对天气干扰下的分季节的航班过站衔接时间优化问题,在对各个航班的潜在延误风险等级评价的基础上,通过历史数据研究天气因素导致的航班延误概率分布,求得各航班波及延误的期望,以优化前后总的波及延误之差最大化为目标函数,分别建立分季节优化松约束模型和紧约束模型,对航班衔接过站时间进行优化.最后以国内某航空公司的航班数据为算例,进行验证并比较.研究结果表明,分季节的松约束模型和紧约束模型均比原计划减少了波及延误的时间,且松约束模型的优化效果更明显.     

基于电阻法的工艺液位传感器测量系统及其校准装置的研制

介绍了一种基于电阻法的工艺液位传感器测量系统的设计与实现,该传感器测量系统包括利用液位传感器、点式液位传感器、耗尽关机液位传感器与剩余液位传感器及对应的变送器。设计了相应的半自动校准系统对传感器的精度进行标定,分析了测量结果的不确定度。经过测试,所有传感器各项指标均满足设计要求。该传感器的研制解决了现有容积计量及液压试验系统不能对贮箱各不同部位进行容积和高度监测的问题。     

基于支持向量机回归的电力负荷预测研究

不同于传统的基于经验风险最小化的回归方法,支持向量机回归方法基于结构风险最小化准则.与神经网络相比,该方法在解决学习精度和推广性之间的矛盾方面有明显的优势.本文以城市电力负荷预测为应用背景,对比研究了基于统计学习理论的支持向量机回归方法和神经网络方法.预测结果显示支持向量机可能是一种非常有前景的预测工具,其预测精度明显好于神经网络.     

基于UWB的运动场定位系统设计

针对现代体育运动中对运动员位置跑动及生理数据的监测需求,在简要分析了运动员定位及数据传输需求的基础上,将UWB定位及通信与MEMS传感技术相结合,提出了一种基于超宽带及MEMS传感技术的运动员定位训练系统解决方案,并对系统进行了设计。在户外对人员跑动及生理数据监测进行了测试,测试结果表明,通过所设计的运动员定位训练系统可以实时地追踪运动员的运动轨迹和生理数据,平均定位精度在25cm以内。