LabWindows/CVI中的多线程及在液压伺服控制系统中的应用

多线程在对时间要求严格的任务中，以及在有慢速的输入输出操作设备的情况下是非常重要的。本文叙述了利用LabWindows／CVI实现多线程的两种机制：异步时钟和线程查询，并将它应用在某型直升机操纵系统中。     

航天发射任务三维可视化实时仿真

根据航天发射任务的特点和任务三维可视化实时仿真需求,灵活运用多种设计模式设计实现了一个航天发射任务三维可视化仿真软件框架。该框架具有通用性强、可复用程度高、代码质量优的特点,可方便地实现各类航天发射任务的三维可视化实时仿真应用。     

DECnet—DOS不透明任务—任务通信的实现

许多领域对 VAX 同 PC 的高速通信都有较大需求,笔者利用DECnet-DOS 开发的不透明任务-任务通信,使 Micro VAXⅡ同 Compam286的数据交换速率可以达到17K 字节/秒。本文首先简要介绍 DECnet-DOS;然后介绍了如何实现不透明任务-任务通信;最后给出了数据交换速率的测试及结果。     

多线程控制技术在面向对象实时仿真中的应用

随着实时仿真复杂性的提高,单个的处理器不足以完成所有的必需仿真计算任务。希望能在不同的处理器上完成实时仿真的不同任务,对称多处理器的机制需要软件支持,以使每个处理器通过共享内存进行信息交换。利用多线程控制技术,可以在非全进程开销或不使用共享内存的条件下,使用多处理器。其理由在于线程本身就蕴涵有共享地址的概念。一个多线程的实时程序,利用其中的主线程控制其它的辅助线程,每个处理器用于完成一个辅助的实时计算线程,主线程负责实时时钟的监控,当时钟到达时,启动相应的辅助线程,辅助线程利用图形用户界面(GUI)来监控仿真的进行。     

实现自动化任务操作的面向agent方法

在规划下一代卫星操作控制中心（ＭＯＣＣ）过程中，可望越来越多地利用新的、基于知识的技术。本文将介绍面向ａｇｅｎｔ（代理人）方法在实现卫星自动化操作中的率先应用。文中概述了此项技术，讨论了当前正在调研并制作样机的一些实用工作环境。目前的重点是开发一套简单的用户机制，使操作人员可以实时地建立软件ａｇｅｎｔ，以辅助其完成一些常见的、劳动密集型操作任务。这些操作任务包括：日常数据处理和信息管理功能；综合分     

用新技术支持未来航天任务

未来的航天任务操作将是什么样？未来航天任务将从目前开发的新技术中获得多少好处？从桌面个人计算机（ＰＣ）操作整个卫星、一个星座和一族卫星的可能性如何？本文就来探讨这些问题，作为对星上自主和Ｉｎｔｅｒｎｅｔ大型协议之类新技术将如何改变航天操作的前景预测。分析了“离岗”任务操作控制中心的设想及其在未来任务操作中的作用，介绍了从现有方案发展的类似情况，仔细研究了智能卫星的设想。这种智能卫星能监视自己运行状     

民机任务剖面性能的优化方法研究

讨论了优化民机典型任务剖面性能的特点，解决了大量剖面参数给剖面性能优化带来的复杂性。将典型任务剖面性能优化问题简化为四维静态优化问题，研究了民用支线飞机典型任务剖面性能优化的实现方法，并将其用于多种性能指标的优化。实践表明，所用的模型正确且方法省时，可靠，具有实用价值。     

面向突发任务的空间站任务重规划方法

针对空间站在轨运营出现突发任务的情况,提出一种基于启发式规则的任务重规划方法,满足了方案重规划的快速响应需求。根据任务执行的连续性特点和冲突状态,建立了空间站突发任务规划领域模型。考虑重规划过程中任务包含活动间复杂约束关系传播的影响,提出了时间回溯迭代冲突化解策略,同时依据任务执行时间间隔,提出针对间隔插空的时间冗余启发式规则。基于时间回溯迭代冲突化解策略和时间冗余启发式规则,对原任务执行计划进行实时重规划,实现了突发任务的快速响应。应用算例分析表明,提出的重规划方法可以成功地满足空间站突发任务规划需求,实现实时更新空间站在轨任务执行详单的目的。     

多星任务规划中的FFFS-DTMB与ADTPC-DTMB算法

 多星对地观测任务规划是一类典型组合优化问题,针对该问题中常见的时间窗口冲突问题,根据同一时间窗口内的冲突任务的处理方式提出了两种有效处理此类问题的规划算法：带有冲突任务时间窗口后移的先完成先规划算法(FFFS DTMB)以及冲突任务共存性判断算法(ADTPC DTMB),并给出了关键步骤的算法过程与伪代码。完整的卫星任务规划过程包括了约束检查、优先级检查以及任务规划,不考虑任务间关系与优先级,主要研究处理具有时间窗口冲突的任务规划算法。文中给出的两种算法优化目标均为最大化规划任务数量。算法的主要思路是通过采用一个冲突任务替换一个已规划的任务,并将替换任务后移至下一时间窗口或在同一时间窗口内部后移。最终的评价结果显示了两种算法的有效性。     

大数据高性能排序算法的设计与实现

针对大数据排序算法的需求,提出了基于任务驱动的并行排序算法。该算法采用任务驱动、AIO(Asynchronous Input/Output,异步输入/输出)和双缓冲区机制等技术充分利用系统资源;通过构造等价排序键,优化快速排序算法;并在算法实现上,采用多线程处理任务,通过控制线程个数控制并行度。综合利用这些技术,该算法使得大数据的排序性能接近理论极限值,在CPU(Central Processing Unit,中央处理器)资源充裕的情况下,利用异步压缩技术,还可以突破这一极限,最终实现的系统2 000s就可以对超过500Gbyte的磁盘数据做一次完整的排序。在数据库设计中充分利用此思想,将会实现连接和线程的分离,数据库将可以支持更大的连接数,从而提高数据库支持的并发度。     

基于贪婪算法的空间编目观测任务调度方法

针对空间监视任务过程中涉及的测站级编目观测任务调度问题,提出了一种基于贪婪算法的观测任务调度算法,并给出了算法可行的理论证明。在程序的功能设计上,考虑了实际中心任务对时间要求不同和测站工作等特点,并以提高设备时间利用率和中心任务完成率作为程序设计的主要目标。通过软件仿真,该算法可以给出可行的测站观测任务计划,计划中设备实际时间利用率提高到80%以上,中心任务当日完成率达到50%以上,基本满足测站日常观测需要。     

一种基于分枝定界法的串行测试任务调度算法

 目前的自动测试系统中,对于串行任务的测试一般是以整个任务为粒度,这就导致两个任务可能需要重复设置相同的状态或重复测试相同的内容,延长了测试时间,降低了测试效率。针对这个问题,建立了基于图论的串行测试任务时序模型,用“图”来描述串行任务的测试时间与测试顺序的关系,将实际工程问题转化为图论中的数学问题。在任务时序模型的基础上,提出了一个串行测试任务调度算法。对于多个需要串行测试的任务,利用该算法可以得到测试时间最短的串行任务序列。该算法是借助整数规划问题中分枝定界法的思想实现的,通过相关理论和具体实例对算法的正确性和复杂性进行了分析。在实际系统中对该算法进行了实验验证,结果表明给定任务的测试效率提高了40%以上。     

用EDF调度实时任务和GC

 在以往对垃圾搜集器（GC）的研究论文中,为了易于分析,在GC模型中人们一般都用单调比率时限调度（RM）算法来调度GC和实时任务。近年来,为保证GC调度中硬实时任务的时限,一些研究文献提出了基于时间的GC并发调度策略。通过对算法的描述及内存需求分析,提出了用最早时限优先调度（EDF）算法来调度GC和实时任务集的方法。对用EDF和RM调度任务的延迟抖动进行了比较分析,对用EDF调度GC给出了详细的分析,而且做了相应的仿真。对比结果说明,与以RM算法为基础的其他调度策略相比,基于EDF调度的系统可以调度硬实时的非周期任务,因而更具灵活性,并且在保证硬实时任务时限要求下对系统内存的需求更小,而在任务的延迟和抖动方面,事实证明EDF调度算法并不比RM调度差。     

风险驱动的安全关键实时任务调度

安全关键系统面临着日趋严峻的安全威胁,如何降低安全关键实时应用的风险成为挑战。通过结合风险评估与实时调度,给出一种风险驱动的任务调度方案。在分析非周期实时任务可调度性的基础上,提出一种基于处理器瞬态利用率、系统安全风险最小的在线调度近似算法。在不违背关键任务的时间约束和安全约束的前提下,该算法能够在低时间复杂度内得到安全性能确保的次优解。实验结果显示所提算法能明显降低安全关键实时应用的风险。具体来讲,最大安全风险可降低22.2%,并且在安全风险近似率上界为110%情况下,真实近似率最小为102.4%。     

知识作业的内涵辨析与界定

借鉴泰勒对工作（task）的定义，结合现代认知科学信息加工、问题解决等理论，在分析比较知识作业与操作作业、知识作业与脑力劳动以及知识作业与问题解决的基础上，适应知识经济时代生产率提高的要求，从管理工程与工效、信息加工、问题解决三个角度给出知识作业的内涵，分别为：知识作业是“一连串的动作”，心智操作是知识作业过程的“动素”；知识作业是人脑的信息加工和计算过程，心智操作是知识作业的“算法”；知识作业是根据作业目标所确定的心智操作序列，包括结果的规范化输出。     

航空电子系统混合实时任务的双层调度

针对航空电子系统的实时性需求,提出满足综合模块化航空电子(IMA)构架的双层任务调度算法.通过加权轮转调度激活分区,并为分区提供固定的时间窗口,增强了系统的可预测性;分区内部采用可抢占的固定优先级调度,减少了高优先级任务的响应时间.算法支持混合任务集的调度:对周期的强实时任务,建立具有任意时限的任务模型,增强了模型的通...     

面向对地成像观测任务的高空飞艇应急调度

针对应急条件下高空飞艇(HAA)对地成像观测任务调度问题进行研究,分析了问题中的主要约束条件,建立了以任务收益(TB)和巡航距离为优化目标的约束满足问题(CSP)模型。考虑飞艇侦察载荷具有侧摆观测能力,在构建视场范围约束模型和分辨率约束模型的基础上,对成像观测任务进行合成。提出了元任务与合成任务的概念,给出了任务合成的步骤与方法。将HAA应急调度问题转换为车辆路径问题(VRP),并进一步分解为任务排序主问题和路径选择子问题,分别应用改进粒子群(IPSO)算法和关键节点搜索(KNS)算法求解。详细介绍了算法中的编码、解码和移动等操作,以及采用的混沌初始化和禁忌搜索(TS)策略。通过仿真实验,对文中所提方法的有效性进行了验证。     

复杂异型零件小直径螺纹优质高效加工工艺研究与应用

复杂异型壳体类零件广泛应用于航空发动机控制附件,此类零件表面分布有大量小直径螺纹孔,螺纹孔加工是影响整个壳体生产加工效率和精度的核心工序。该类零件现有的加工工艺存在一致性差、加工效率低、专用夹具多、铣螺纹时易出现正锥现象等缺点。针对上述问题,提出并设计专用螺纹铣刀对小直径螺纹孔进行加工,通过宏程序编程解决刀具刃部缩短带来的编程问题,采用刃部长度为1～3个螺距的专用螺纹铣刀,同种刀具即可实现相同螺距不同规格的螺纹孔加工。通过对两个批次的零件进行实际加工验证,结果表明：工艺优化方案可使小直径螺纹孔加工质量及加工效率得到显著提升。     

Coactive design of explainable agent-based task planning and deep reinforcement learning for human-UAVs teamwork

Unmanned Aerial Vehicles(UAVs) are useful in dangerous and dynamic tasks such as search-and-rescue, forest surveillance, and anti-terrorist operations. These tasks can be solved better through the collaboration of multiple UAVs under human supervision. However, it is still difficult for human to monitor, understand, predict and control the behaviors of the UAVs due to the task complexity as well as the black-box machine learning and planning algorithms being used. In this paper, the coactive des...     

民用飞机计划维修工作决策支持方法研究

根据中国民航咨询通告的要求,以MSG-3REV2003.1思想为依据,采用逻辑向量的数学方法对预定维修工作的决策方法进行研究,进一步为决策过程提供参考,开发了类似机型数据库,实现对确定维修工作的参考和验证,不仅保证了维修工作确定的便捷,而且保证了维修工作的有效性和适用性,对于开发研究的新型飞机的维修大纲制订具有重要的现实意义和指导意义。