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57 篇 南京南瑞继保电气...
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56 篇 北京理工大学
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作者

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控压钻井井筒压力控制参数设计及实时计算研究

控压钻井井筒压力控制参数设计及实时计算研究

引用

作者：郭忠明西南石油大学

学位级别：硕士

控压钻井技术能够安全、高效解决“窄安全密度窗口地层”钻井难题,目前该项技术在国外已经得到推广应用。控压钻井井筒压力控制参数主要包括钻井液密度、钻井液排量、井口回压及泥浆帽性能等,这些参数是影响钻井施工安全和作业成本的关... 详细信息

控压钻井技术能够安全、高效解决“窄安全密度窗口地层”钻井难题,目前该项技术在国外已经得到推广应用。控压钻井井筒压力控制参数主要包括钻井液密度、钻井液排量、井口回压及泥浆帽性能等,这些参数是影响钻井施工安全和作业成本的关键因素。国外钻井服务公司应用各种高精度水力模型和自适应控制系统进行井筒压力控制参数设计与实时计算,极大提高了井筒压力控制精度与响应速度,而国内在这方面研究尚处于起步阶段。为此,本文开展控压钻井井筒压力控制参数设计及实时计算方法研究,对控压钻井技术的推广应用具有重大意义。基于控压钻井工艺原理及井筒压力控制原则,开展了控压钻井井筒压力控制参数设计方法研究。在分析井筒压力控制参数与地层压力、设备承压能力关系的基础上,建立了安全钻井井筒压力控制数学模型,给出了井筒压力控制参数计算方法,并提出了压力不确定井筒压力控制参数调节方法。计算结果表明,压力不确定条件下,应用压力操作窗口作为压力控制参数调节指标,可以减少钻井液密度调节次数。此外,分析了钻井液流变模式、钻杆接头、钻柱旋转速度及偏心度、环空岩屑浓度等因素对环空流动摩阻的影响规律;为了削弱附加因素对压力控制参数的干扰,提高压力控制参数实时计算精度。基于卡尔曼滤波原理,利用有限差分方法对井筒流体连续性方程与动量方程进行离散化处理,建立了井筒压力控制参数实时计算模型,结合现场实测数据反馈校正模型参数。使用校正后的模型可以实时计算不同工况下井筒压力控制参数,为精确控制井筒压力提供依据。根据本文所提出的压力控制参数设计及实时计算方法,应用Visual Studio2013平台及SQL Server2008技术开发了一套控压钻井井筒压力控制参数设计及实时计算软件。该软件数据管理便捷,通过调用数据库数据及后台算法可以进行钻井液密度、井口初始回压、起下钻泥浆帽密度及高度设计;控压钻井过程中,利用该软件可以进行不同工况下井筒压力控制参数实时计算,解决了井筒压力控制参数人工计算困难的问题;同时支持Word文档输入与输出。利用所开发的软件进行了控压钻井井筒压力控制参数设计及实时计算模拟分析,模拟结果表明,该软件性能稳定,压力控制参数模型校正后的计算结果与实测数据吻合较好,克服了井筒压力控制参数计算精度不高的难题,同时能够预测下一阶段的压力控制参数,为控压钻井快速响应及参数实时优化提供支撑,有助于现场施工作业。

关键词：控压钻井技术井简压力控制水力参数设计实时计算

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基于SSM的实时计算任务管理平台的设计与实现

基于SSM的实时计算任务管理平台的设计与实现

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作者：陶涛北京交通大学

学位级别：硕士

随着移动互联网的兴起,人们面对的数据信息开始呈几何趋势增长,许多企业发现了其中的商业价值,想从海量数据中挖掘有用的信息以支撑商业活动。数据分析人员、企业管理人员趋向获得实时的数据变化,然而,面对大规模的流式数据,常规的分析... 详细信息

随着移动互联网的兴起,人们面对的数据信息开始呈几何趋势增长,许多企业发现了其中的商业价值,想从海量数据中挖掘有用的信息以支撑商业活动。数据分析人员、企业管理人员趋向获得实时的数据变化,然而,面对大规模的流式数据,常规的分析手段和分析框架对资源使用效率低下、计算结果不够及时准确、开发周期长。因此需要有一套不同于原有的基于Spark和Storm的计算平台,推动企业的数据业务高效运行。Flink计算框架在处理大规模数据时的高吞吐量和低时延特性以及对流式数据的良好支持使之成为了实时计算平台的首选框架,本文在基于Flink计算框架的基础上,使用Spring、Spring MVC、My Batis搭建了web端,对Flink的Table API进一步封装设计,简化了实时计算任务的配置操作和使用,为企业的数据流转提供了有效的解决方案。在该项目的设计开发过程中,作者首先参与了平台的可行性分析以及需求分析,在需求分析的基础上设计了实时计算任务管理平台的四大功能模块并分别实现:(1)Source管理模块:包括对Kafka集群管理,Kafka Topic管理,HBase维度表组织结构(Schema)管理。(2)Sink管理模块:支持将Kafka Topic,Hive表,Ti DB表,Hbase表注册到平台中,作为Sink端数据源。支持手动创建临时表或通过SQL语句在线创建临时表。(3)任务管理模块:该模块用于对实时计算任务增删改查,通过Rest API启动、停止计算任务。(4)任务监控模块:该模块用于监控平台中的实时计算任务运行状况,可以对任务的运行状态、运行时间等属性设置监控规则,查看任务运行日志,查看集群当前数据吞吐量,查看任务延迟时间。最后对系统进行了测试,测试结果表明在保证功能正常实现的基础上,新的实时计算平台相较于传统的手动开发模式加快了任务开发周期,减少了重复开发,实现了更高的资源利用效率和更高的任务吞吐量。

关键词： Flink 实时计算实时数据仓库

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神经网络实时计算关键技术研究

神经网络实时计算关键技术研究

引用

作者：李凯中国科学技术大学

学位级别：硕士

神经网络是智能信息处理的主要技术之一，它所具备的独特知识表示结构和信息处理的原则，使其在许多应用领域取得了显著的进展，如模式识别、函数逼近、智能控制和复杂信号处理等传统计算机极难求解的问题。\n 神经网络计算有其自身... 详细信息

神经网络是智能信息处理的主要技术之一，它所具备的独特知识表示结构和信息处理的原则，使其在许多应用领域取得了显著的进展，如模式识别、函数逼近、智能控制和复杂信号处理等传统计算机极难求解的问题。\n 神经网络计算有其自身非常鲜明的特点：大量、并行的乘加运算，超越函数的运算，网络结构和权重的可在线配置。这些特点使得神经网络计算非常庞大和复杂，需要消耗大量的计算资源，传统上一般采用计算机对数据进行离线处理和分析，这种数据处理方式在很大程度上限制了神经网络在实时系统中的应用。\n 本论文讨论了使用FPGA实现神经网络实时计算的关键技术。在对神经网络充分研究的基础上，根据神经网络计算的特点分析了多种可行的硬件算法，选择并行分布式算法和CORDIC算法，使用Verilog语言描述了一个用于函数逼近的多层感知器网络，并对算法和该实现的速度、精度、资源消耗和可扩展性进行了详细的分析和讨论。论文的主要内容包括以下六个章节：\n 第一章绪论，简单介绍了神经网络的软件仿真实现方法和硬件实时计算方法，阐述了实时计算对神经网络应用的意义，探讨了现场可编程门阵列(FPGA)技术在神经网络实时计算方面的应用。\n 第二章对神经网络的基本原理进行描述。主要介绍了神经网络的基本概念，神经网络的基本组成单元——神经元模型，神经元模型运算的特点，以及构筑于神经元模型上的三种基本网络结构。最后简单介绍了神经网络的学习过程，学习任务，泛化和应用。\n 第三章分析了两个典型的神经网络计算的FPGA实现：用于模式识别的GANGLION网络和使用CORDIC算法实现激活函数运算的RBNN网络。重点分析了上述网络所采用的易于FPGA实现的算法和资源消耗情况。\n 第四章详细介绍了RNS算法，Piecewise算法等适合硬件实现的先进算法，对它们的优缺点进行了系统的分析，对其在神经网络中的应用进行了探讨；本章还讨论了FPGA技术的最近进展，指出FPGA技术的不断发展为神经网络的实时计算提供了更广阔的空间。\n 第五章详细介绍了按照神经网络理论构造的用于函数逼近的多层感知器网络——PIONEER，给出了网络的Verilog语言描述，讨论了实现网络计算所采用的关键算法：并行分布式算法和CORDIC算法。\n 第六章通过Matlab仿真运算，研究了算法的参数选择对输出结果精度的影响，以及对整个网络性能的影响。对比了网络的Verilog描述在Modelsim平台，实际硬件平台的运行结果同Matlab实现的精确网络的差别，分析了网络HDL描述的性能。\n 第七章总结和展望，在总结论文工作的基础上，对使用FPGA实现神经实时计算的前景进行了分析，探讨了使用基本的神经元IP Core实现功能更强大，结构更复杂的神经网络的可能性。

关键词：神经网络实时计算网络结构网络计算现场可编程门阵列

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无源系统实时计算关键技术研究

无源系统实时计算关键技术研究

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作者：力晶鑫电子科技大学

学位级别：硕士

近年来物联网取得了快速的发展,如何为大量的物联网设备供能成为了当今物联网领域急需解决的关键问题之一。由于具有体积小,寿命长,免维护的优势,使用环境能量采集技术的无源系统在物联网中得到广泛应用。但是,由于能量短缺以及能量采... 详细信息

近年来物联网取得了快速的发展,如何为大量的物联网设备供能成为了当今物联网领域急需解决的关键问题之一。由于具有体积小,寿命长,免维护的优势,使用环境能量采集技术的无源系统在物联网中得到广泛应用。但是,由于能量短缺以及能量采集功率与计算功率不匹配的原因,无源计算系统目前在实际应用中仍然受到较高的任务响应时间的困扰。如果能够进行合理改造使其满足实时计算对于响应时间的要求,无源系统就可以快速响应网关,获得更强的环境感知能力,为万物互联提供新的发展动力。本文通过增加辅助储能设备存储非实时计算时间段内采集到的环境能量,为实时计算任务提供能量保障,并增加了能量管理模块实现能量源由能量采集器到能量存储设备的低功耗切换,解决了无源系统实现实时计算面临的能量短缺问题。为了保持无源系统寿命长的优点,提高环境能量利用率,在实现实时计算的过程中因尽量减少辅助储能设备的介入。为此本文基于检查点技术设计了两种保证系统实时性的运行时辅助储能设备介入策略。通过在任务执行过程中动态插入检查点判断实时性,既保证实时任务可以在截止日期前完成,又提高了环境能量在执行过程中的利用率。本文还对支持实时计算的无源系统进行建模,描述了任务截止运行的电压阈值与电池介入时间以及平均响应时间的关系。提出了电池介入时间的优化问题,通过解决该问题,提出了一种寻求最佳截止工作电压的方法,使得辅助储能设备的介入时间最短,从而最大化无源系统的实时性寿命。本文设计并实现了一种支持实时计算的无源设备。通过实验验证了能量源的低功耗切换功能,以及系统的实时计算能力。实验证明,相较于传统的负载循环策略,两种保障系统实时性运行时电池介入策略——最坏情况估计策略与工作量预测策略均能在实时任务截止时间前完成计算,并且计算时间相较于原有的执行策略分别降低了 32.26%和38.82%。在保证系统实时性的前提下,两种执行策略相较于直接使用辅助储能设备进行计算,电池介入时间分别减少了 47.54%与58.31%。相较于最坏情况估计策略,工作量预测策略的电池介入时间平均减少了 23.19%。本文解决了无源系统实现实时计算所面临的能量短缺、功耗不匹配以及响应时间不确定的问题,拓展了无源系统的应用范围,为万物互联提供了新的可能性。

关键词：无源系统实时计算辅助能量存储检查点能量管理

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基于出租车轨迹流的路段交通量实时计算

基于出租车轨迹流的路段交通量实时计算

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作者：葛慧玲武汉大学

学位级别：硕士

基于路段交通量分析城市路网实时运行状态是掌握城市交通状况的重要手段。出租车轨迹数据获取便捷、覆盖范围广、现势性强,是计算城市路段交通量的重要数据来源。目前大多基于出租车轨迹的研究均面向历史轨迹集数据,以批量方式处理轨迹... 详细信息

基于路段交通量分析城市路网实时运行状态是掌握城市交通状况的重要手段。出租车轨迹数据获取便捷、覆盖范围广、现势性强,是计算城市路段交通量的重要数据来源。目前大多基于出租车轨迹的研究均面向历史轨迹集数据,以批量方式处理轨迹数据并挖掘其中蕴含的交通信息。由于缺乏实时数据的支撑,信息存在较为严重的滞后性,难以有效支撑拥堵疏散、流量调度等时间敏感的交通应用。针对上述问题现状,本文面向实时的轨迹流数据,设计并构建了高吞吐、低延时的路段交通量实时计算模型,实现了面向流式轨迹的路段实时运行状态识别。主要工作如下:1、提出一种流式地图匹配算法。从静态隐马尔可夫地图匹配模型特征入手,分析地图匹配算法并行化的可行性;基于有状态的计算机制创新性提出流式地图匹配算法,并首次基于Flink流计算引擎实现。2、提出面向流式轨迹的路段交通量实时计算。基于实时匹配后的轨迹流,本文进一步研究面向流式轨迹的交通量实时计算。首先计算单轨迹流,分析载客/空载状态下出租车轨迹数据对路段交通状态的贡献区别,为考虑路口范围对跨路段轨迹流的影响,估计路口区域的延误;其次,研究路段平均行程速度并行计算策略;最后,定义适用于城市路网特征的实时交通状态指数RTSI及等级划分,并给出路段运行状态实时计算模型在Flink流计算引擎中的实现过程。3、实时计算原型系统设计及实现。基于分布式消息队列Kafka实现轨迹流数据高并发接入,为方便时空数据在流计算程序中的操作与计算,本文将原轨迹数据抽象为JTS对象并基于Avro序列化为二进制字节流,减小集群的数据流传输消耗。实时计算模块中Flink流计算引擎从Kafka中拉取轨迹流进行消费,结合Flink编程模型实现各个实时计算算子。为验证方法可行性,本文基于出租车轨迹流展开实验。流式地图匹配的过程是动态的,多种不同类型路网结构中的匹配快照说明了本文提出的流式地图匹配算法有效性;实验选取5条典型路段从工作日、周末、早高峰、中午时段、晚高峰等不同时段对实时交通量、路段交通流状态进行详细时空分析。通过多项实验测试,基于当前集群环境,本文系统接入吞吐量对比单机提高约2.7倍,计算加速比约为2.19;在相应的并行度设置下,实时计算系统模块吞吐量达到80万条/10min.实验结果表明,本文分布式系统能够解决大多数大规模轨迹流的实时匹配、交通量和路段运行状态实时计算场景,具有较高的计算性能。

关键词：实时计算出租车轨迹交通量地图匹配流式数据 Apache Flink

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社交网络热点话题公众情感极性实时计算研究

社交网络热点话题公众情感极性实时计算研究

引用

作者：黄军杭州电子科技大学

学位级别：硕士

随着互联网不断发展，如今数以亿计的网民可以通过微博、论坛、贴吧等社交平台对热点问题发表意见和建议，时刻都在产生海量的数据。这些数据具有增长迅速、结构多样、动态更新、范围广泛等特点，蕴含着社会各个阶层的公众情感信息。进... 详细信息

随着互联网不断发展，如今数以亿计的网民可以通过微博、论坛、贴吧等社交平台对热点问题发表意见和建议，时刻都在产生海量的数据。这些数据具有增长迅速、结构多样、动态更新、范围广泛等特点，蕴含着社会各个阶层的公众情感信息。进行公众情感信息数据挖掘研究，对于信息检索、电子商务、舆情监控等领域具有重要意义。社交网络公众情感信息挖掘已经进入海量数据处理阶段，并且实时性需求越来越迫切。目前针对海量公众情感信息挖掘通常采用非实时性的批处理计算方式，且挖掘研究较少涉及到实时计算业务及互联网短文本情感极性特征。因此针对社交网络公众情感极性实时计算课题，本文分别从文本情感计算和流式实时计算两个方面展开研究：（1）文本情感计算的准确性将直接影响社交网络公众情感挖掘效果。由于社交网络公众信息，通常具有语句结构不规整、上下文语境复杂多变、网络词汇及情感符号丰富等特征，于是文本情感计算容易发生较大偏差。通过研究文本情感计算构建情感词典及模板匹配方法，本文提出一种综合两者特征且结合其它情感极性影响因素的规则匹配方式短文本情感极性计算方法。首先，将情感本体词语区分为单极性词语与多极性词语。接着，单极性词语根据相应的情感词典进行情感极性及强度标注，而多极性词语则运用结构规则匹配与关键词规则匹配进行词语情感极性计算。在完成词语级别的情感极性值计算之后，然后结合修饰词、句子语气及表情符号情感影响因素，最后进行语句及短文本层面的情感极性值计算。（2）针对社交网络中公众情感信息实时挖掘的业务需求，且结合社交网络中流式短文本数据的特征，本文提出关于流式短文本数据的一种通用实时计算模型，即RUBP模型。其中RUBP模型的核心实时计算模块是依托于Twitter Storm框架实现，因此RUBP计算特征与Storm框架计算特征类似。基于通用实时计算模型，研究与业务挖掘相关的流式计算方法，其中包括顺序计算方法和趋势计算方法，并对于RUBP模型进行性能优化，提出基于拓扑结构和基于通信量的两种不同调度改进方式。（3）结合上述研究内容，本文进行了社交网络公众情感极性实时计算实验与分析。针对某一热点事件的微博数据，运用RUBP模型与基于规则匹配的短文本情感极性计算方法，进行模拟实时计算实验，并通过批处理实验进行比对。实验结果表明RUBP模型与基于规则匹配的短文本情感极性计算方法具有较好的可行性，且两者结合可以进行社交网络公众情感极性实时计算研究工作。

关键词：情感计算流式数据实时计算 Storm

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支持回算的大数据实时计算关键技术研究

支持回算的大数据实时计算关键技术研究

引用

作者：许四平中国科学院大学(中国科学院深圳先进技术研究院)

学位级别：硕士

大数据实时计算是为了解决大量数据需要实时的按照指定的业务逻辑计算出结果,并且计算结果能够实时存储,供外部系统调用。在实际应用中,业务逻辑并不是一层不变,需要根据具体情况做出调整。在某些场景下,需要对已经参与过计算的历史数据... 详细信息

大数据实时计算是为了解决大量数据需要实时的按照指定的业务逻辑计算出结果,并且计算结果能够实时存储,供外部系统调用。在实际应用中,业务逻辑并不是一层不变,需要根据具体情况做出调整。在某些场景下,需要对已经参与过计算的历史数据,重新进行计算,而事实上已经参与过计算的数据,不会再重新从源头产生,这就涉及到大数据实时计算的回算,也就是本文需要讨论的重要课题。本文以大数据实时计算需要回算历史数据的场景为背景,研究如何解决大数据实时计算回算问题,设计解决实时计算回算问题的方法。主要目标是在实时计算场景下,当业务逻辑发生改变时,能快速进行历史数据的回算。本文在前人研究基础上,吸取经验,结合当前所在行业,选取一种较为常见的业务场景作为研究对象,实现解决在复杂业务场景下实时回算历史数据问题的方法。本论文主要包括以下方面内容:1、提出了实时计算回算场景的分类以及处理策略:对回算的概念做了定义,并且明确何时进行回算,即回算时刻的问题,明确了怎么进行回算,即回算的策略问题。2、提出了数据源有变化时数据补偿的处理方法:在实际业务中,业务产生实时数据源,可能存在根据业务主键删除、修改,而不仅仅是新增,针对这类问题,提出数据补偿机制,对删除和修改的数据,进行数据补偿,再与新增的数据统一进行计算。3、研发了支持回算的移动实时报表平台:支持回算的移动实时报表平台,能够在业务逻辑发生变更以及在多源数据关联回算情况下,能快速进行回算,并且实时指标更新频率满足业务要求,对报表平台测试和分析,均达到了预期目标。

关键词：大数据实时计算回算历史数据

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基于流数据的实时计算平台研究与实现

基于流数据的实时计算平台研究与实现

引用

作者：倪文翰华北水利水电大学

学位级别：硕士

近些年随着众多领域对数据时效性有了更高的要求,大数据处理体系由离线批处理转向实时流处理,从而在数据产生后立刻对其处理并产生价值。通常的实时数据处理流程是使用实时计算框架提供的接口,实现数据处理的逻辑代码,再上传程序包到集... 详细信息

近些年随着众多领域对数据时效性有了更高的要求,大数据处理体系由离线批处理转向实时流处理,从而在数据产生后立刻对其处理并产生价值。通常的实时数据处理流程是使用实时计算框架提供的接口,实现数据处理的逻辑代码,再上传程序包到集群终端手动执行启动脚本。该处理流程,弊端较多,首先,程序编写成本高,对实时流数据的处理较为繁琐;其次,程序的部署存在大量重复的工作,并且无法精准监控实时计算任务的状态,出现问题不能及时感知。本文采用目前主流的Flink作为实时计算框架,使用Flink处理实时数据也存在上述问题,程序的编写、部署和监控流程复杂且繁琐,同时Flink在任务运行中无法根据实际资源使用情况调整集群所分配给的计算资源,需手动调整资源参数并重启任务。针对Flink引擎资源分配调度策略和实时流数据处理流程存在的局限性,本文主要通过以下三个方面来展开介绍。首先,针对Flink引擎资源分配调度存在的问题,本文提出DRAS-Flink动态资源分配策略。动态资源分配策略通过分析Flink任务过去一段时间资源使用情况,再根据设置的Ratio预留参数计算出Flink所期望的计算资源,最后通过Resource Scheduler服务进行计算资源的重分配调度,从而实现Flink任务在运行中进行计算资源的动态调整。其次,针对繁琐的实时流数据处理流程,设计并实现实时计算平台,将Flink任务的开发、部署、监控以及运维等操作集成在实时计算平台上。在平台系统设计上,设计并实现计算引擎模块、任务开发模块以及任务监控模块,降低Flink实时计算程序的开发难度,简化任务的部署、监控和运维操作。最后,在实时计算平台上设计实验任务,对动态资源分配策略进行实验验证。实验结果表明,对于计算资源不足或过剩的情况,动态资源分配策略可在Flink任务运行中进行资源的扩容或缩容,并且重分配后的资源使用率保持在健康状态,任务的稳定性和数据处理效率都保持在较高水平;同时实时计算平台功能完善,各项功能满足设计要求。实时计算平台的研究实现,显著提升使用Flink处理实时数据的效率,并且Flink任务稳定性和数据时效性均得到保证。

关键词：大数据技术分布式实时计算 Flink 资源分配策略

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舰船破舱稳性实时计算方法研究

舰船破舱稳性实时计算方法研究

引用

作者：杨帆大连理工大学

学位级别：硕士

舰船一旦发生破损，完善的抗沉辅助决策系统将有助于实时获取破损后的浮态和稳性参数，并提供最优的决策方案，使得舰船指挥员能在最短的时间内做出正确决策，及时采取有效的损管措施挽救舰船，最大可能地恢复舰船的生命力和战斗力;同... 详细信息

舰船一旦发生破损，完善的抗沉辅助决策系统将有助于实时获取破损后的浮态和稳性参数，并提供最优的决策方案，使得舰船指挥员能在最短的时间内做出正确决策，及时采取有效的损管措施挽救舰船，最大可能地恢复舰船的生命力和战斗力;同时，我国的抗沉辅助决策系统与发达国家的海军相比，还存在较大差距。因此，对舰船破舱稳性实时计算方法的研究具有十分重要的现实意义。舰船在设计阶段进行的破舱稳性计算只考虑了几种典型装载状态下一些假定破损舱组进水时的浮态和稳性。而实时破损稳性计算需要计算任意载况下，任意指定破损舱组进水时的浮态和稳性，并且要达到快速、准确计算，因此在舰船破舱稳性的实时计算研究中，需要探讨实时计算破损稳性的理论方法和软件实现方法。主要研究的内容有： (1) 针对舰船破舱稳性实时计算时需要使用的舱室要素，其中主要是舱室几何要素的数据，本文给出了一种描述舱室几何要素的方法：用一组封闭的横剖面曲线来表达舱室形状，其中任意的一条曲线是由一系列离散点表达出来的，同时，每条曲线还包括船体纵方向的信息，这样，就在三维空间中确立了舱室的几何要素。 (2) 开发了舱室定义参数化程序，针对油船、舰船等不同的船型，根据其各自的分舱特点，采用不同的数据输入方式，尽可能减少数据输入，只给出少量的参数，就可快速生成舱室形状数据。 (3) 在舰船破舱稳性实时计算方法的研究中，破损船舶自由浮态计算采用矩阵方法;破损船舶自由纵倾时的稳性计算采用最优化方法，本文以消耗在倾斜船舶的功为最小值这一条件，来确定总复原力矩(或力臂)曲线。 (4) 建立了舰船破舱稳性实时计算软件模型：使用液位测量仪实时读取液舱的液位高度，计算破损前全船的重量重心，即并确定当前的舰船载况，指定破损舱室，计算进水前全船的重量重心数据、破损进水后最终平衡状态的浮态和初稳性、大倾角稳性以及抗风能力，在此基础上，辅助决策者制定浮态调整措施。

关键词：舰船破舱稳性实时计算舱室定义参数化

来源：评论

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网络空间安全大数据实时计算平台关键技术研究

网络空间安全大数据实时计算平台关键技术研究

引用

作者：姚欣天津理工大学

学位级别：硕士

近些年来,接入设备的激增、网络应用的不断涌现和互联网流量的爆发式增长使得网络规模迅速扩大、网络环境日益复杂,开展网络安全分析工作的难度越来越大。与以往相比,网络攻击的隐蔽性更强而且更加难以防范,有针对性的大规模恶意网络攻... 详细信息

近些年来,接入设备的激增、网络应用的不断涌现和互联网流量的爆发式增长使得网络规模迅速扩大、网络环境日益复杂,开展网络安全分析工作的难度越来越大。与以往相比,网络攻击的隐蔽性更强而且更加难以防范,有针对性的大规模恶意网络攻击也愈发常见,网络安全形势依然不容乐观。当前,网络安全分析系统所面临的挑战不仅仅来自于攻击手段和技术的不断进化,计算速度以及横向扩展能力已成为制约基于传统架构模式的网络安全分析系统向复杂网络环境迁移的主要瓶颈,海量的数据规模已经远远超过了其处理能力的极限。本文首先从系统架构入手,提出了一种以开源大数据技术为依托的网络安全实时计算平台设计方案,该设计方案共包含七个层次,每一层都作为一个功能实体向上提供服务。平台架构中各层的实现都依赖于高性能分布式技术,如Storm、Spark、Kafka、Flume等,涵盖了集群资源管理、分布式协调、数据持久化存储、计算引擎等方面。该架构可以同时提供实时计算、离线处理、图计算等多种类型的数据处理服务,而且能够很好地满足海量数据存储需求。在这种以大数据技术为中心的架构模式之上,本文实现了一个面向天津教育城域网的实时流量监控系统。该流量监控系统在底层计算引擎上同时部署了多项数据处理业务逻辑,可以实现对多种类型DDoS攻击的预警与检测。本文所设计的DDoS攻击检测算法主要包括指数加权移动平均算法(EWMA)、异常流量区间定位算法和攻击类型判别规则这三个部分:EWMA算法按照指数递减的方式来为历史数值赋予权重并计算下一时刻的预估值,通过对比实际测量值和预估值就可以判别出网络流量的异常波动;与EWMA的分析结果相结合,异常流量区间定位算法能够实现对网络流量异常时段的准确定位;攻击类型判别算法则为不同类型的DDoS攻击提供了有针对性的判别规则。本文从系统吞吐量、Worker并发数、节点负载等维度对系统性能进行了深入的分析和讨论,而在验证DDo S攻击检测有效性的过程中,本文将天津教育城域网Netflow数据与绿盟抗DDoS系统(Anti-DDoS System)日志相结合,通过ADS日志压缩、数据处理、数据分析等操作步骤实现了对本系统DDoS攻击事件检测效果的评估。最后,本文借助多项网络负载指标对天津教育城域网流量变化情况进行了深入分析和探究。

关键词：网络空间安全大数据技术系统架构实时计算流量监控

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