网络切片可编程数据平面模型

可重构匹配表(reconfigurable match table, RMT)是一种可编程的数据包处理流水线架构。为了实现可编程数据平面对更多不同网络协议的支持,在该架构的基础上扩展逆解析器,使用扩展后的逆解析器以及两个RMT流水线组成一个协议无关的网络切片可编程数据平面模型。由于RMT架构中采用精简指令集,扩展后的逆解析器采用复杂指令集,因此称扩展后的架构为混合指令RMT(hybrid-instruction RMT, HiRMT)。HiRMT能够支持基于IPv6转发平面的段路由、SID(segment ID)的多语义、微分段技术、多协议标签交换技术,以及虚拟扩展局域网技术。该架构具有广阔的应用场景。在Corundum原型平台上进行了逆解析器模块的性能测试,结果表明扩展后的逆解析器能够使用较少的资源在数据包大小达到512 B时以100 Gbit/s的吞吐量进行处理。     

用于混合动力汽车的球形发动机热力学过程分析

作为混合动力汽车增程系统的一种新型动力源,球形发动机有着功率密度高,结构紧凑等优点。在介绍球形发动机工作原理及基本结构的基础之上,研究了发动机气缸容积变化规律,分析发动机燃烧过程,建立了发动机热力学理论模型。利用FLUENT开展了仿真研究,验证了模型的正确性,进而对于发动机燃油喷射过程进行了分析。结果表明：计算得到的气缸内部温度与压力曲线与仿真得到的结果基本一致,验证了理论模型的正确性。在燃油喷射的过程中,可能会出现涡团状的燃油喷射轨迹,使得局部富油发生,燃烧性能变差。     

多级电磁线圈发射器时序触发控制策略

为优化多级同步感应线圈电磁发射器性能,以提高发射速度和能量转换效率为检验指标,以影响上述指标的触发时序为优化对象,采用遗传算法建立单级同步感应线圈型电磁发射器触发位置优化数学模型,计算最佳触发位置,通过数值和有限元两种仿真系统对优化结果的正确性进行验证。采用该方法对两级以及十级同步感应线圈型电磁发射器的触发时序进行优化研究,并进行仿真验证。为解决仿真系统误差问题,提出采用动子线圈在各级的触发位置和速度作为控制因素的双控触发方式,并研究分析仿真过程中触发开关的随机抖动对出口速度误差的影响,得到最佳触发时序控制策略。     

机器人操作空间加速度信号应用研究

机器人力控制存在着动力学不稳定性问题,即系统响应速度和稳定性之间的矛盾。在操作空间一级引人加速度正反馈,既能使系统的响应频带变宽,又能提高系统阻尼。这种方法能有效地提高机器人对高刚度环境的适应性,使力控制的动力学不稳定性问题得到明显地缓和;另外本文研究了用加速度积分信号代替位置差分速度信号来消除差分噪声,提高力控制精度方法的应用前景。     

基于遗传算法与最大最小原理的故障模式特征选择

在诸如液体火箭发动机等复杂动力学系统的故障诊断中,监控参数组的优选问题一直受到工程技术人员的高度重视。本文提出了综合样本矢量方向离散度概念,以此作为故障特征参数的优选准则;然后利用经过改进的遗传算法,对某液体火箭发动机常见故障的诊断进行了特征参数组的优选。在改进的遗传算法中,采用了非常简洁而高效的染色体编码,针对特征优选的组合优化类问题专门设计了一种特殊的基因迁移算子,并引进了父本个体适应值的动态调整技术与共享函数。数值实验结果表明,该算法具有理想的效果。     

网络信息战——社交媒体武器化趋势及影响

互联网进入2.0时代后,以社交媒体为主要信息传播平台的新媒体已逐步变为相对独立的社会力量,成为新的战略制高点.社交媒体平台以其传播信息的速度与广度,对庞大的用户人群产生巨大的影响.各国政府和军队意识到社交媒体的飞速发展不仅让其成为新型战略传播工具,更在网络信息战领域成为强大的\"心理\"干预武器.本文介绍了社交网络通过舆论...     

云模型和混合Petri网相结合的系统可靠性评价

针对复杂系统可靠性评价中工作环境可变的情形,提出基于云模型和混合Petri网相结合的可靠性评价方法。首先采用云模型描述系统的环境适应能力指数,并将其作为混合Petri模型中连续库所的托肯值来控制该模型中变迁的变迁率,然后采用基于Petri网的蒙特卡罗方法对不同环境下的系统可靠性进行仿真求解,得到系统在不同时刻下的失效率。最后以一个C4ISR系统为例,验证了该方法在解决可变工作环境下的系统可靠性评估是可行的。     

基于遗传算法的无线传感器网络路由研究

无线传感器网络路由算法面临着节省能量、延长网络寿命、提高可靠性等方面的挑战。提出了一种基于遗传的无线传感器网络路由算法。对算法中的算子编码、适应度函数设计、编码方式及参数选取进行了细致研究。仿真结果表明,本算法减少了能耗、延长了网络生存时间并提高了网络的可靠性。     

分布式遗传模拟退火算法的火力打击目标分配优化

根据火力打击规则,建立了多目标函数的目标分配模型,提出了分布式遗传模拟退火算法对模型进行求解。分布式遗传模拟退火算法基于经典遗传算法进行改进:将单目标串行搜索方式变成多目标分布式搜索方式,适用于多目标寻优问题求解;采用保留最优个体和轮盘赌相结合的方式进行个体选择,在交叉算子中引入模拟退火算法,使用自适应变异概率,较好地保持算法广度和深度搜索平衡。最后,通过仿真实验验证了算法的有效性和可靠性。     

混合遗传算法在大型运输机装载问题中的运用

为解决大型运输机装载方案的制定问题,构建了考虑飞机重心、飞机载重量、货舱容积、货物摆放方向、承压能力、装载优先级、货物底置位置和系留等现实约束的装载方案数学模型,提出了一种新的融合整体退火选择方式和对交叉、变异概率进行自适应处理的混合遗传算法,并将此方法运用到两个货物装载算例中。仿真实例表明:该混合遗传算法方法为大型运输机装载方案制定选择提供了一种科学有效的决策方法。