基于移动设备云迁移的节能决策算法

随着云计算的兴起,云迁移计算开始成为移动设备获取计算资源和降低功耗的有效方式.云迁移的主要想法是将移动终端的复杂任务经由无线网络迁移到云端执行,然后再接收计算结果.然而,无线网络的不稳定性和数据传输的高功耗限制了云迁移计算在移动设备中的应用.不同于已有工作,本文通过引入数据压缩的方法完善了云迁移计算决策模型,并且基于对未来时段网络期望的预测,提出了一种节能迁移计算决策算法——EPVAD.基于实际的3G网络带宽数据和开发测试平台,实验结果显示:EPVAD算法的节能效果较同类算法平均优14.9%,并且算法自身的系统开销可忽略.     

面向晶体管级广义门电路的PTM可靠性计算

不精确的广义门电路可靠性映射到门级或高层应用时误差容易因规模效应等而被过度放大导致结果不可靠.本文选择了在门级电路可靠性精确评估中得到有效验证的PTM模型用以精确计算晶体管级广义门电路的结构可靠性;分析了晶体管级广义门电路结构的逻辑抽象并转换成了功能一致的门级电路结构的逻辑抽象形式;提取了电路各组成单元的故障点及主要故障模式,并构建了与之相对应的面向故障的概率转移矩阵;依据各组成单元间的串并联特点,在有考虑输入信号故障的情况下,通过门级PTM方法的运算法则计算得到了晶体管级广义门电路的结构可靠性.在典型的CMOS广义门电路上的实验结果验证了本文所提方法的有效性,还分析了广义门电路的可靠性与其各主要类型故障之间的关系,并获得了一些有意义的结果.     

双三相永磁同步电机谐波闭环模型预测容错控制

双三相永磁同步电机在开路故障后,谐波平面和基波平面发生耦合.基于正常解耦变换的谐波闭环控制策略在故障发生后,基波平面和谐波平面的电流控制器产生冲突,从而影响电机系统的容错性能.为此,本文针对单相开路故障,提出双三相永磁同步电机谐波闭环模型预测容错控制策略,利用降维解耦矩阵推导容错预测模型,消除不同平面电流间的耦合效应,避免控制器冲突.此外,推导故障后电压矢量的分布情况,并在此基础上重构开路故障情况下的虚拟电压矢量控制集.最后,为了抑制非线性因素引起的谐波电流,设计谐波电压扩张状态观测器,通过坐标变换快速获得需要补偿的占空比,注入修正后的电压矢量中,完成谐波闭环控制.实验结果表明,所提方法具有可行性和有效性.     

基于零和微分博弈的航天器相对位置容错控制

针对带有执行器偏置故障和失效故障的航天器相对位置控制系统,本文提出了一种基于零和微分博弈的最优容错控制方法.首先,利用线性二次调节设计反馈控制器以保证无故障时系统的渐近稳定性能;其次,将航天器相对位置容错控制问题转换为零和微分博弈问题,结合Hamilton-Jacobi-Issac (HJI)方程和极小极大原则设计最优控制律;最后,利用自适应动态规划方法设计评判网络对最优性能函数进行估计,构成自适应控制信号,保证了系统稳定性和状态最终一致有界.仿真结果表明了本文设计的容错控制律的有效性.     

一种对程序故障行为和失效行为的聚类有效性验证方法

分析软件自身故障在软件运行过程中的行为规律是分析＂故障—错误—失效＂链式效应的基础.但在研究软件故障行为特征时面临的关键问题是故障行为集合的庞大与复杂.因此,如何约简故障行为集合是研究故障行为规律的基本前提.＂当两个程序具有相似的基本属性时,其故障行为和失效行为也具有相似性＂这一推断为约简故障集提供了良好的依据,但尚未得到验证.本文核心工作即验证该推断的正确性.为此,首先提出一种针对程序基准行为、故障行为和失效行为的表征方法;其次提出一种考虑最佳聚类数的程序行为聚类方法;最后设计一组基于故障注入的程序行为聚类实验,用以验证前述推断的正确性.其中,实验分别以计算密集型程序（SPEC CPU2000和SPEC CPU2006基准程序）和I/O密集型程序（IOZONE、DEBENCH等）作为目标程序集.实验结果表明,（1）程序行为的表征方法和聚类方法具有合理性和有效性;（2）以程序基准行为聚类结果为依据的故障行为和失效行为的聚类质量良好,以此验证了推断的正确性.     

电子封装结构电源单元的热流耦合模拟及其优化设计

根据电子封装结构电源单元的产热与散热原理,应用傅立叶热传导方程、连续性方程及可压缩流体的NS方程建立了计算机电源单元的热流耦合模型,并研究PSU散热结构对铝制计算机电源单元内热流行为的影响。为降低计算成本和提高计算的可靠性,采用薄层特征对此类几何特征实体进行建模以减小薄壁几何的自由度,并定义了与栅板孔隙率相关的热损失系数。在兼顾避免电子元器件过热和防止空气粉尘吸入等前提下,采用关于孔隙率的参数扫描方法确定合适的栅板孔隙率范围。     

有限状态机的行为阶段聚类及其对测试的应用

提出了有限状态机的行为阶段和行为阶段聚类的新概念, 它是介于有限状态机的行为级描述和低层描述(状态表或状态图)之间的一种新的抽象级别. 给定一个有限状态机的低层描述, 可以对它的状态按某种规则进行聚类来简化对有限状态机的分析. 给定一个有限状态机的行为描述, 可以直接从中提取行为阶段, 并通过对行为阶段进行聚类来分析它的功能. 详细阐述了对状态或者行为阶段进行聚类的理论和方法. 行为阶段聚类描述可以应用于对有限状态机的功能分析、验证和测试中. 作为行为阶段聚类描述的一种应用, 建立了一种用于测试产生的新的故障模型——行为阶段转换故障模型, 并利用对行为阶段的聚类来加速基于此故障模型的测试产生, 实现了一个寄存器传输级的自动测试产生系统ATCLUB. 实验结果表明, ATCLUB与其他测试产生系统相比有很高的效率, 并且能够产生相当短的测试序列, 以达到对电路门级固定型故障的较高的覆盖率.     

孪生数据与特征增强融合驱动的装备小样本诊断方法

近年来,得益于新一代信息技术的快速发展,智能故障诊断技术在航空航天、海洋工程、汽车工业等领域得到了广泛的关注与应用.然而,一方面,智能故障诊断模型在实际应用部署时,面临着故障样本不足的难题,导致所构建的模型诊断可靠性较低;另一方面,现有面向小样本问题的智能诊断方法往往需要相关性较强的实测数据作为支撑,这极大限制了该方法的实用性.基于此,本文提出了一种孪生数据与特征增强融合驱动的机械装备小样本故障诊断方法.首先,构建机械装备的虚拟模型,并结合装备的运行机理知识和健康状态的实测数据对模型进行优化修正,以获取高保真模型,进而基于该模型获取高质量的孪生故障数据;其次,以孪生故障数据为输入,利用生成对抗网络进行装备孪生故障数据的特征增强,并将增强后的数据用于卷积神经网络模型的训练,从而实现装备的智能故障诊断;最后,以某汽车用变速器为研究对象,验证所提方法的可行性.该方法丰富了新一代工业人工智能与大数据分析理论,为现代装备的小样本智能故障诊断提供了一种新的解决思路.     

牵引供电SCADA系统故障树分析研究

应用灰门故障树分析方法对牵引供电SCADA系统的可靠性进行了研究。简要介绍了灰门故障树分析方法的基本理论和牵引供电SCADA系统的基本结构；建立了牵引供电SCADA系统的故障树；用概率灰数描述部件的故障概率，用灰门代替传统逻辑门来描述部件间的联系，用故障测度描述部件的故障程度。对所建立的故障树进行了定量的计算。结果表明，应用灰门故障树分析方法的计算结果是可行有效的。     

基于随机-区间混合不确定性的风机性能可靠性分析

针对抑制风机性能失效的工程问题,基于可靠性分析理论,将拉丁超立方试验设计、近似模型与计算流体动力学分析技术相结合,研究了一种基于响应面的风机性能混合不确定性分析方法.该方法通过引入区间不确定性,有效地解决了由于缺乏实验样本而导致的知识不确定性建模问题,极大地扩展了可靠性分析技术在流体机械研究中的适用性.引入随机和区间不确定性参数对风机系统进行描述,基于传统的一阶可靠性分析方法,建立了风机性能的随机-区间混合可靠性分析模型.采用重整化群湍流模型计算了风机的流量、压力、轴功率、效率等性能参数,得到了性能函数.由于计算流体动力学的计算效率较低,研究了响应面求解混合可靠性模型的有效迭代算法,并计算了风机性能失效概率区间.应用该方法对某轨道交通列车风机性能进行研究,分析了风机全压的失效概率和可靠性指标与不确定参数的灵敏度问题,甄别了不确定性参数对系统可靠性的影响,并从可靠性角度提出了提高风机性能可靠性的工程措施.     

面向云-端融合的移动互联网应用运行平台

与传统的互联网应用相比，移动互联网应用尽管也运行于Web技术栈之上，但移动设备的便携性和多样性，带来了客户端设备计算能力相对有限、数据存储随需而变、显示屏幕大小不一、本地应用与Web应用和服务难以交互等技术挑战．为此，本文设计实现了一种面向云一端融合的移动互联网应用运行平台．首先，提出一种符合移动互联网应用体系结构的构件模型，将客户端应用划分为数据、计算、界面和服务四个部分；其次，设计了一种实现云一端资源融合的构件运行框架，支持应用数据的按需存储、计算任务的云端迁移、以及用户界面的动态切分；再次，设计了一种实现云一端服务融合的组装框架，支持客户端本地应用和传统Web应用的服务封装、和基于总线的服务即时组装；最后，基于Chrome浏览器实现了平台原型，支持基于HTML5和JavaScript的移动互联网应用，通过多个Web应用基准测试集和热点应用的实验，验证了平台的有效性和可行性．     

可验证安全外包矩阵计算及其应用

矩阵计算在科学计算和密码学领域中都有着重要的作用.许多密码协议、科学和数值计算问题都涉及到了矩阵计算.然而,对那些计算能力有限的用户来说,独立完成矩阵计算并不是件容易的事情.云计算拥有强大的计算资源,它使得用户的计算能力不再受限于他们的资源约束型设备,他们可以外包工作量给云.本文围绕矩阵计算展开研究,针对矩阵乘积、矩阵的行列式以及矩阵的逆这3种运算,分别设计了切实可行的可验证安全外包协议.与已有的关于这3种可验证外包计算的协议相比,我们的协议在效率和安全性方面都有了改进,而且我们的协议不需要任何的密码学假设.本文中,还为我们的协议给出两个具体应用,即为＂大型线性方程组的求解＂以及＂基于纠错码的密码体制的实现＂这两个问题分别构造了高效的可验证外包计算协议.     

ConEntity：一种基于进程的自主并发实体编程模型及其实现

摘要本文在虚拟计算环境之上，研究支持具有自主能力、高并发的新型互联网应用开发方法，在已有的基于进程、面向并发的编程模型中引入实体建模机制，扩展出一种兼具进程和自主并发实体的程序设计模型ConEntity，并给出了形式化定义和描述．ConEntity模型具有表达性、并发性和可伸缩性的特点，能对虚拟计算环境资源高效、透明访问．通过扩展Erlang／OTP将其实现为Erlang语言设施UniAgent．本文的模型为在虚拟计算环境上快速直接构建具有自主、高并发能力实体的新型互联网应用提供了模型和语言上的支持．     

多企业产量策略多维博弈研究

根据现实社会经济活动中多企业多维博弈现象，首先探讨多个企业关于具有需求替代性产品产量策略的静态和动态多维博弈问题，然后求出其多维均衡结果，并通过算例对比多维博弈与单独博弈的均衡结果。分析表明：在产量策略多维动态博弈中，领头厂商将选择更高的产量策略，获得比尾随厂商更多的利润，即领头厂商具有先动优势；多维博弈下的多维Nash均衡策略优于单独博弈下的Nash均衡策略。     

基于模糊故障树的柴油发动机故障诊断方法研究

机车在交通运输领域有着不可替代的作用，提高机车的运用和维修的可靠性是实现其功能的保证。本文将模糊数学理论与故障树分析方法相结合，建立了16V240ZJ型机车发动机的故障树模型，对以发动机不能正常起动为顶事件的模糊故障树的模糊算子进行了分析计算；并对该模糊故障树进行了定性及定量分析。通过对燃油供给系统、空气供给系统、起动系统及其主要组成部件发生故障的概率分析，得到了机车不能正常起动的故障树顶事件发生的模糊概率隶属曲线及顶事件发生的概率可信区间。采用模糊故障树对发动机的故障进行诊断的方法克服了传统故障树分析中需要大量可靠性数据和部件失效精确概率值的缺点，同时为开展机车的运用和维修工作提供了一定的理论分析基础。     

基于ANSYS的二次优化方法的实例探究

基于有限元分析技术的优化设计是一种全新的优化技术，其中的有限元分析技术能够满足用户对零部件满应力分布的需要，结构优化技术能够为零部件的设计提供更合理的设计尺寸，用ANSYS软件对模型进行参数化建模、静力学分析、并在此基础上进行多参数同时优化的传统的优化设计方法，可以得到符合工程应力要求的结构模型、合理的结构形式和优化尺寸，实现了结构轻量化的目标，但是却并不一定是最节省材料的优化方法，使其在达到要求性能的条件下，最大限度地减少材料，为了更高效的节省材料，可以采用二次优化方法来解决这个问题。本文通过一个石油机械中马达座的优化例子来说明二次优化方法的优越性，它能有效提高建模速度，提高模型质量，对工程技术人员来说意义十分重大，结果表明，运用ANSYS进行优化设计问题的求解，可以很大程度上减少设计成本，使产品设计更为科学合理。     

An Inhomogeneous Hidden Markov Model for Efficient Virtual Machine Placement in Cloud Computing Environments

In a cloud environment virtual machines are created with different purposes, such as providing users with computers or handling web traffic. A virtual machine is created in such a way that a user will not notice any difference from working on a physical computer. A challenging problem in cloud computing is how to distribute the virtual machines on a set of physical servers. An optimal solution will provide each virtual machine with enough resources and at the same time not using more physical services (energy/electricity) than necessary to achieve this. In this paper we investigate how forecasting of future resource requirements (CPU consumption) for each virtual machine can be used to improve the virtual machine placement on the physical servers. We demonstrate that a time‐dependent hidden Markov model with an autoregressive observation process replicates the properties of the CPU consumption data in a realistic way and forecasts future CPU consumption efficiently. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.     

一种动态的客户端负载均衡机制

互联网应用的并发用户数量不仅多变并且这种变化常常不可预测．将系统容量配置为固定值的惯用做法在面临多变的请求时常常会导致两种结果，一种是因为配置过低而弓l起用户的不满，另一种则因为配置过高而造成计算资源的浪费．而通过运用云架构按需提供、按使用收费的能力，系统具有了实时地按需配置计算资源的能力．然而静态的客户端负载均衡方法作为一种主要的负载均衡技术很难适应云架构条件下更加易变的集群结构．本文提出了一种动态的客户端负载均衡机制．通过引入分布式的集群视图更新、控制流等技术，该机制在保持客户端负载均衡机制分布式、可伸缩性强的基础上，又为集群节点的动态加入与退出和负载均衡策略的动态调整提供了有效的支持．同时，本文分析了该机制在一个开源JEE应用服务器PKUAS中的关键实现问题，并通过实验从多方面验证了该机制的有效性．