航天产品可靠性信息云数据库平台构建技术与方法

为了解决航天产品可靠性设计与评估工作中数据备份和恢复操作效率低,无法快速有效地获得准确数据,整个数据的监控和安全机制无法统一调度等方面的缺陷,文中以关系型云数据库为着眼点,分析可靠性信息云数据库平台的系统架构,设计该模型下的数据访问策略,进行了海量数据存储、访问、分析和管理方面的研究。最后构建一种适应航天产品可靠性信息复杂性、海量性和多源性特点的数据库体系架构。为未来可靠性信息云数据库平台支持系统扩展、信息安全管理、海量数据存储和恢复备份研究提供思路。     

大数据下的结构性态监测信息管理系统设计与应用

论述了一种适用于处理海量监测数据的结构性态监测信息管理系统(MIMS)的设计方案.基于三层浏览器/服务器架构搭建软件系统,利用多服务器协同工作机制提升系统性能.应用大数据技术,充分考虑海量监测数据对数据管理系统的高要求,选用MongoDB数据库作为数据管理平台,论述了数据库结构和采用的数据格式.最后以宁波南站结构性态监测为例,展示了系统的实现效果.结果表明该系统具有很好的扩展性和通用性,每天可接收远程数据约10GB,能实现对海量监测数据的实时吞吐和高效组织管理.     

云计算环境下煤矿应急管理海量数据存储技术

随着物联网、无线传感器网络等技术在煤矿应急管理信息化建设中的广泛应用,煤矿大量监测、控制及自动化等实时系统产生的流式数据会形成相当规模的数据集,对煤矿企业现有信息系统构架的海量数据存储及处理性能提出了更大的挑战。为了研究应对此挑战的海量数据存储技术,通过分析煤矿应急管理海量数据的来源及其特点,设计了云计算环境下基于NoSQL的煤矿应急管理海量数据存储方式,并对煤矿应急云平台进行了Hadoop基准测试,同时利用陕西黄陵矿业集团一号矿井某段周期内的瓦斯数据,对煤矿应急云平台和DBMS系统的处理性能进行对比。实验结果表明,基于Hadoop构建的煤矿应急云平台在海量数据存储与处理时均有良好的性能表现。     

基于Hadoop企业私有云存储平台的构建

针对企业级用户面临文件和数据量的指数级增长,现有的文件存储设施不能适应业务增长问题,提出基于Hadoop构建企业私有云存储平台,通过采用Linux集群技术、分布式文件系统和云计算框架,实现海量数据存储和高速数据处理业务。比较了私有云存储和传统存储模式,分析了私有云存储技术优势和可行性,提出企业私有云存储架构模型。分析结果表明:企业私有云存储平台适用于关键业务应用、在线事务处理,满足企业对海量数据存储、数据规模易扩展性的要求。     

体育场馆空间信息云存储与服务技术研究

基于移动互联网的体育场馆管理与服务应用平台中需要海量的空间信息数据作为支撑.空间信息中包括海量的非关系型数据,传统的关系型数据库显然无法满足海量空间信息存储与服务的需要,而基于云计算的非关系型数据库与分布式文件系统却是有效的解决办法.针对体育场馆空间信息不同的数据形式,分别采用了不同的数据模型,同时为了提高数据的存储与服务性能,采用了集群技术.文章提出的体育场馆空间信息的存储与服务解决方案为体育场馆智能化管理与服务提供了有力的技术支撑.     

一种分布式冗余的实时数据存储检索机制

为解决传统集中式实时数据库吞吐量、容错性、可扩展性不足的难题,提出一种基于分布式架构、具备多重副本管理功能的实时数据存储检索机制.该机制结合一致性哈希算法与基于多版本控制的数据组织方案,从实时数据的存储、管理、查询三方面进行设计和优化,在保证数据存取实时性的基础上实现了备份同步、一致性修复等核心功能,从而有效提高了实时数据库的海量数据存储与处理能力,为实时数据库向分布式存储、多重冗余备份、系统规模动态调整等方向的转变奠定了基础.通过在原型系统中测试验证,结果表明该机制能够达到设计预期目标和性能要求.     

基于微服务与机器学习的煤矿安全监测系统

煤矿安全监测监控系统种类繁多、架构不一、信息不共享、功能无互助、监测数据难以得到有效利用,煤矿安全生产缺少可靠的数据支撑。为此,设计了一种基于微服务架构的安全监测系统,将信息管理与自动监测各业务系统统一,构建成一个灵活、稳健、高效的系统平台,以适应大数据分析与挖掘应用。通过基于Hadoop构建的煤矿安全监测大数据平台,实现对海量环境监测数据的分布式存储、选择性抽取和高效计算。通过对生产环境监测数据的集成和深入挖掘,建立机器学习模型,自动识别安全隐患并推荐相应的处理措施,起到对煤矿环境安全综合研判和科学决策的辅助作用,推动实现煤矿安全管理的智能化。     

面向飞机PHM的大数据分析与人工智能应用

针对新一代电子产品密集型的飞机,其系统结构和失效机理复杂、失效模式多样,传统的方法难以对其进行有效健康管理的现状,因此提出了基于海量数据挖掘的飞机PHM研究。首先从系统结构、服役环境、数据来源与存储方式等角度分析了新一代飞机对海量数据挖掘的应用需求;其次论述了基于海量数据挖掘的关键技术,包括数据的预处理、集成管理、聚类、分类、关联、预测等;最后提出了一种基于私有云的飞机PHM海量数据挖掘平台,详细阐述了该平台的总体框架和软硬件结构,该平台为飞机PHM提供了验证平台,对促进飞机PHM的集成与工程化实现具有重大的军事应用意义。     

江西省级海量卫星影像管理平台的设计与实现

通过收集、整理江西省多源、多时相、多尺度的遥感影像数据,提出了遥感与GIS一体化设计的理念,采用SOA(Service-Oriented Architecture,面向服务的架构)体系架构,在解决影像实时处理与分析、海量遥感影像镶嵌等关键技术的基础上,设计建立了海量遥感影像数据库,已形成一个比较完善的集数据管理、共享发布和应用服务为一体化的管理平台,将最大限度地发挥影像数据使用的潜在价值,为进一步开展江西省流域科学考察提供了基本的数据保障,也为江西省生态文明示范区建设提供重要的科技支撑。     

大数据存储技术在张衡一号卫星数据服务中的应用

随着张衡一号卫星监测数据的不断增加，目前的HDF5文件存储方式不仅在性能扩展性、读写并发性等方面凸显出劣势，而且无法实现对业务数据的精准时空查询，这给用户带来很大困扰。为解决对海量卫星数据的高效存储和读取，本文分析了HBase数据库和ElasticSearch搜索引擎的优缺点，提出了一种基于二者相结合的卫星大数据存储方案，并搭建了Hadoop架构的大数据试验平台，完成了对张衡一号卫星空间电场ULF频段数据的存储试验和对比测试。结果表明，该方案大大提高了对海量卫星观测数据的读写并发性能，达到当前文件存储方式的几十倍，并实现了对卫星数据的精准定位和快速查询，很好地满足了用户要求。     

基于建筑信息模型的地铁火灾监测信息集成与管理

针对传统地铁火灾监测信息管理模式存在的存储方式相对分散、可视化水平低等问题,融合建筑信息模型(building information modeling,BIM)技术与数据库技术,探讨了地铁火灾监测信息的集成与管理方法.以数据库作为存储后台,为结构混杂的监测数据提供标准化、规范化的安全存储坏境;同时借助Revit二次开发技术将数据库管理功能嵌入Revit平台界面,将BIM模型与监测数据关联,实现从Revit平台开展监测信息的存储、查看、分析等管理工作,进一步提高了监测信息的集成与可视化管理水平.以广西南宁创业路地铁车站的火灾监测信息管理试验为例,验证该方法的应用性.结果表明:本文方法可有效提高火灾监测信息的集成与可视化管理水平.     

大跨度空间网格结构健康监测系统设计及应用

为全面保障大型建筑在施工及运营期间的结构健康和安全,基于信息化和物联网技术设计并实现了针对大跨度空间网格结构的健康监测系统。该系统具备结构健康状态监测多源数据的实时采集与传输、数据存储与处理、结构健康评估、异常状态报警以及三维模型展示等功能,系统通过集成大跨度空间网格结构多维状态数据,实现建筑的关键部件和整体结构的异常与完整性的判别,以及建筑整体健康的有效评估,为建筑的安全施工与运营提供了可靠保障。目前该系统已应用于某大型体育场并稳定运行,提升了体育场馆等大跨度空间网格结构建筑的智能化和安全管理水平。     

航空电子系统的云计算模型研究

云技术是提高分布式系统灵活性和扩展性的关键技术,在航空电子系统中引入云技术可以降低产品研发周期和成本,但首先需要设计符合机载环境需求的云模型。在分析商用云的服务模型结构基础上,结合行业内的相关标准,给出了一种新型航空电子云模型。建立了层次化的云模型架构,包括物理资源层、本地资源管理层、资源虚拟层、平台管理层和应用功能层;采用虚拟化技术建立资源虚拟模型,隔离软件APP与硬件资源和软件环境;分布式的数据动态发布与订阅,提高应用部署的灵活性;分布式资源管理,实现资源池管理、健康监控和故障管理;分布式存储模型,提供分布式数据和文件共享能力。遵循行业标准,为应用软件提供面向服务的航空电子云计算模型,对工程实践具有一定的指导意义。     

基于微应用的多租户智慧云存储平台架构方法分析

当前云存储平台架构依据个人PC环境开发,交互性较差、使用率低、大软件系统占用内存大。为此,提出一种基于微应用的多租户智慧云存储平台架构方法。设计基于微应用的多租户智慧云存储平台架构。实现数据管理层时,按照数据冷热特性度,通过冷热数据区分方法对大规模数据进行区分,按照租户行为特征,求出单位时间数据价值,通过指数平滑法对此刻时间数据价值进行估测,提高数据访问命中率。完成冷热数据区分后,在保证服务的情况下,利用Gossip法把多租户监测数据迁移至当前平台架构。微应用在UAP平台进行开发,利用UAP微应用开发平台把微应用相关组件有效结合在一起,完成大规模微应用的自动集群规划。实验结果表明,所提方法因采用微应用,内存使用率和效率高。     

石油网格数据挖掘新技术研究

针对石油勘探开发中很多TB级和PB级的数据集在许多情况下分布在一个组织的不同地点或不同组织的多个数据源被集团内所有用户共享的特点,用网格数据挖掘数据集成技术和网格数据挖掘本体技术,作为石油勘探开发行业业务工作流程的信息处理基础设施,以满足石油工业对高性能计算技术的持续需求。提出了Web service与网格技术融合、网格与数据集成技术结合和本体与Web service合成,给出了基于Globus Toolkit 4、开放式网格服务体系结构和Web服务的技术实现方案。研究表明：网格计算中的任务管理、任务调度和资源管理等服务可以为分布式数据挖掘提供极大的便利。     

Mamdani型模糊推理系统在桥梁状态评估中的应用

以在线传感器监测信息为基础建立桥梁工作状态空间的表征 ,结合专家经验建立状态空间的评价体系 ,并用Mamdani型模糊推理技术建立基于语言量的桥梁工作状态的在线监测机制 ,从而为桥梁结构健康监测及智能桥梁结构的实现提供一个可行的技术手段 .以某刚构桥模型实验为背景 ,通过整个加载历程中目标点处的同步位移信息来识别整个模型的状态 .结果表明 ,该方法提供了一种建立基于语言描述的结构在线健康监测系统方法 .     

基于LabView的桥梁阴极保护监控系统研究与设计

设计了一种基于Labview的桥梁安全的阴极防腐保护监控平台,详细论述了该平台的系统结构、硬件、软件设计和通讯方式的应用设计。通过现场采集数据的网络化传输实现了远程数据采集、实时数据显示、分析和数据管理。本平台可以广泛应用于桥墩的防腐保护系统、大坝、输油管道、深海隧道等场合的远程健康状态监测。提高工程的使用安全和使用寿命,并能及时监测异常状态,为工程的运行提供了安全保障。