基于访问数据模式的Cache缺失预测模型

为缓解SMT上线程对Cache的争用，提出了基于访问数据模式的Cache缺失预测模型ADM。使用模型对线程访存轨迹进行分析和计算，以两个线程在下一个时间片的访存地址信息作为模型的输入，预测Cache缺失情况并以此作为线程间Cache争用指标。 ADM实现了针对共享数据访问和私有数据访问两种模式的缺失计算方法，对比分析表明，ADM加入了对共享数据情况的分析过程，分别计算针对不同模式访存序列，结果更为精确，仿真试验表明，Cache缺失预测模型结果与目前同类模型的预测结果相比，误差分布在合理的范围内，当两个访存序列中有较多共享数据时，使用SMM方法计算结果将更为准确，证明了对访问模式进行划分的必要性。     

蓝色国土的“守望者”——海洋二号卫星在轨运行三周年纪实

<正>截至2014年8月16日,海洋二号卫星在轨运行三周年,三年多的实践证明,该卫星观测精度达到国际先进水平;测定轨精度达到国际先进水平;我国星地激光高速数据传输达到国际先进水平,这些成果彰显了我国卫星关键核心部件自主研发能力,促进了我国卫星研制生产信息化水平的提升——     

PBT弹性体力学性能及低温脆性研究

采用一步法制备了热固性3,3-双(叠氮甲基)环氧丁烷-四氢呋喃共聚醚(PBT)弹性体,并对其氢键结构、应力-应变关系和动态力学性能及低温脆性进行了研究。结果表明,合成的PBT弹性体拉伸强度和断裂伸长率在DEG羟基含量为35%、R=0.97时,可达2.51 MPa和1 274%,玻璃化温度为-34.5℃。高DEG含量的PBT弹性体脆化参数较低,与常温力学性能变化规律相反。因此,引入低温脆化参数,对PBT弹性体的性能优化具有积极意义。     

基于时空轨迹信息的目标行为模式在线分类方法

在预警监视领域，及时地预测目标行为模式对于态势认知至关重要。首先，针对当前大多数目标行为分类器实时性不强、对离群轨迹不敏感等问题，提出了带有离群检测的归纳式一致性多类预测器（ICMP）。其次，针对目标行为分类算法仅考虑目标的空间位置信息，而忽略航向和速度信息的问题，基于轨迹的时间和空间2个维度的信息提出了时空Hausdorff距离（STHD），从而可以有效区分空间位置相似但运动速度和方向不同的行为。然后，基于定向时空Hausdorff距离和K最近邻思想构造了定向时空Hausdorff最近邻不一致性度量函数（DSHNN-NCM）；在此基础上，提出了带有离群检测的序贯时空Hausdorff最近邻归纳式一致性多类预测器（SSHNN-ICMP），能够在预警监视场景下对目标频繁出现的行为进行在线学习和分类。最后，分别在仿真军事场景和真实民用场景中进行实验分析，结果表明本文算法具备较好的准确性和实时性，在预警监视任务中有良好的应用前景。     

成功转型靠质量

9月7日,世界主要飞机制造商波音公司在北京发布其2011中国市场展望。今年的展望较之去年的更为乐观。根据波音的预测,在直至2030年的未来20年内,中国将需要5000架新飞机,价值6000亿美元。中国航空市场在未来20年将呈现长期强劲增长,客运量(RPK)将以年均7.6%的速度增长,货运量年均     

基于单平面双螺旋谐振单元新型左手传输线研究

对基于单平面双螺旋谐振单元的左手传输线进行了研究.对设计的单平面双螺旋单元结构的电磁特性进行仿真并与实际测量结果比较.用散射参数提取算法提取了该结构的折射率和相位常数,提取结果表明上述参数在特定频段同时为负,证明该结构具有左手特性.提出调整螺旋圈数控制传输线电磁特性的方法.通过仿真总结和检验了该参数的调整规律.     

基于雷达航迹的航空器质量估算

为保障基于轨迹运行的顺利实施,必须提高四维航迹预测的精度,而四维航迹的精准预测依赖于航空器质量准确估算。鉴于此,构建并分析了航空器能量模型;基于雷达航迹与航空器基础资料( BADA),提出了新型的航空器质量估算方法与步骤;利用最小二乘算法求解了航空器质量的估计值;分别基于预测航迹、雷达轨迹与QAR数据,采用相对误差作为评价指标,实施验证与分析。验证结果表明,提出的方法可将航空器质量估算误差控制在5%以内,从而能够有效地提高航迹预测精度。     

基于SP-ABC算法的数控铣削参数优化

针对铣削加工中成本最低的优化问题,采用一种改进的人工蜂群(SP-ABC)算法对铣削参数进行优化.在基本ABC算法的基础上,嵌入粒子群(PSO)算法,以提高算法的局部寻优能力.此外,不同于传统的单工序优化,建立的优化目标模型,在考虑实际生产过程中的各种约束条件下,可同时对粗、精两个阶段多道工序同步进行优化.计算机仿真结果表明,相较其他的基本算法,该算法能够找到更优的铣削参数组合,从而实现铣削加工过程的成本最低化.     

基于支持向量机和粒子群算法的钛合金铣削加工参数优化

钛合金材料在加工过程中受铣削力影响易于产生变形而影响加工效果,为保证加工质量,提高生产效率及降低加工成本,研究切削加工参数的合理选择非常重要.对钛合金材料Ti6Al4V铣削加工进行有限元数值计算,结合试验设计方法构建了基于支持向量机的切削力预测模型,以材料去除率为优化目标,提出了一种基于支持向量机和粒子群算法的优化方法,对钛合金铣削加工参数进行了优化.结果表明,该方法准确、高效、可行,为钛合金加工工艺参数优化提供一种新的方法,具有良好的推广价值.