基于数据融合与单纯形遗传算法的管道损伤识别

为了提高管道损伤识别的准确率,提出了基于数据融合和单纯形遗传算法的两段式的管道损伤位置和程度的识别方法。首先将管道的柔度差曲率矩阵与广义残余力向量差两种信息源通过D-S证据理论融合算法初步判定管道损伤位置,然后通过单纯形遗传算法精确识别管道损伤位置与程度。考虑到基本遗传算法局部搜索不强、易发生早熟的缺点,提出了与局部搜索算法(单纯形搜索算法)相结合的改进策略。数值计算结果表明,考虑2%随机噪声影响情况,采用数据融合进行初步定位的方法大大缩小了可疑损伤区域范围,通过单纯形遗传算法能够进一步精确识别管道损伤位置及程度。本文提出的方法提高了管道损伤位置与程度识别的效率与准确率。     

基于非易失性存储器的存储系统技术研究进展

 非易失性存储器（NVM）主要包括两类,即适用于外存的、块寻址的闪存和适用于内存的、字节寻址的持久性内存。相比于传统磁盘,闪存具有性能高、能耗低和体积小等优势;相比于DRAM（动态随机存储器）,持久性内存如PCM（相变存储器）、RRAM（阻变存储器）等,具有非易失、存储密度高以及同等面积/内存插槽下能给多核环境的CPU 提供更多的数据等优点,这些都为存储系统的高效构建带来了巨大的机遇。然而,传统存储系统的构建方式不适用于非易失性存储器,阻碍了其优势的发挥。为此,分析了基于非易失性存储器构建存储系统的挑战,从闪存、持久性内存两个层次分别综述了它们在存储体系结构、系统软件以及分布式协议方面的变革,总结了基于非易失性存储器构建存储系统的主要研究方向。