自动部署和备份SQL Server数据库的实现

介绍了SQL Server的数据库部署和备份策略,用Delphi编程实现了自动部署和备份数据库的功能,并将备份保存在按日期命名的文件夹中.     

美国电力发展的能源战略概况

随着全球能源问题的日趋紧张,美国为确保能源安全,实现美国的“能源独立”,提出了新能源发电的长远规划.概述了美国新能源的发展现状、开发策略和发展前景,包括对风能、太阳能、水力、地热能、生物能等新能源发电的深入剖析.     

基于冗余删除的软件定义机载网络控制器部署策略

软件定义网络为弥补机载网络对多任务支撑能力的不足提供了新思路。为降低网络的部署成本开销,利用灵活易部署的无人机构成逻辑集中的控制平面,对高动态拓扑变化的有人机编队实施管控。针对基于无人机的控制器部署问题,为优化可靠性和部署成本开销指标,提出一种基于冗余删除的无人机控制器部署策略。首先,为实现任务区域的全覆盖以保证连通性,依据无人机的通信范围进行初步部署;然后,为判定和删除初步部署中的冗余无人机,依据部署约束和优化指标,提出了基于连接关系的冗余判定算法和基于网络连通的冗余删除算法。实验结果表明,与基于全域覆盖的控制器部署策略相比,所提策略在满足可靠性要求基础上,部署无人机的数量减少了25%,降低了网络的部署成本开销,能够适用于高动态网络环境下的控制器部署场景。     

云环境下面向能耗降低的虚拟机部署算法

为降低大规模数据中心的能耗,提出了一种虚拟机部署算法——三阈值节能算法(TTEA).该算法利用能耗与处理器资源利用率的线性关系,将负载过重和负载过轻主机上的虚拟机迁移到负载适度的主机上,而负载正常主机上的虚拟机不发生迁移.基于TTEA,进一步提出了4种虚拟机的选择策略,并通过实验对比选择HLGP策略作为最佳策略.仿真结果表明,与单阈值算法和双阈值算法相比,HLGP策略能有效降低数据中心的能耗,保持高的服务质量.     

自动部署和备份SOL Server数据库的实现

介绍了SQLServer的数据库部署和备份策略,用Delphi编程实现了自动部署和备份数据库的功能,并将备份保存在按日期命名的文件夹中。     

数据采集系统的网络寿命最大化

针对无线传感器网络的数据采集系统容易形成网络空洞的问题,对数据采集系统提出了一种新的使网络寿命最大化的策略．首先将网络进行环形分割,然后利用能量均衡公式确定每个环内节点的数量,以实现环间能量消耗均衡．提出了环内能量平衡路由算法,以实现环内节点能耗平衡．与能量均衡数据采集策略（EBDG）、非均匀部署能量均衡策略（NDEB...     

抗击巡航导弹的火力部署和射击策略分析

根据现代巡航导弹的特点，结合现有装备和技术水平，提出了抗击巡航导弹的最佳火力部署方案。在此基础上，引入了武器最佳射击策略的有关概念和定理，并对抗击巡航导弹的组合武器最佳射击策略的求取在理论和方法上进行了深入的探讨。     

面向矿井安全监测的无线传感器网络设计

无线传感器网络是矿井安全监测的一个新兴热点应用技术,但矿井巷道的特殊性使得无线传感器节点的部署成为值得研究的难点.本文根据巷道的主要特征,对几种典型巷道分别说明了网络传输的转发策略.通过实验测试,采用增强网络转发策略的节点部署可以有效提高网络传输的可靠性.研究结果对矿井监测的无线传感器网络部署具有一定的指导意义.     

基于BP神经网络负载预测的虚拟机部署策略

针对传统基于择优选择的虚拟机部署机制忽略了业务对负载指标要求的差异,并且对目标服务器的负载缺乏有效预测,易导致负载不均衡和虚拟机过度迁移等问题,提出一种优化的虚拟机部署策略.首先设计一种改进的BP神经网络算法对服务器节点的负载进行预测,然后实施虚拟机加权部署,使虚拟机部署在合适的服务器上.实验结果显示:该策略在基于时间序列的负载预测上具有较高的拟合精度,可提升虚拟机部署的稳定性.     

虚拟力导向多粒子群算法的WSNs部署策略

为了优化无线传感器网络节点部署性能,在粒子进化的多粒子群算法的基础上结合虚拟力方法,提出了一种虚拟力导向多粒子群算法的部署策略。该策略通过节点间的虚拟力影响多粒子群算法的速度更新过程,指导粒子进化,采用多个粒子群独立搜索解空间,有效地避免了＂早熟＂问题,从而最大限度地优化了网络的覆盖率。仿真结果表明,与虚拟力算法和多粒子群算法相比,该算法在覆盖率、迭代次数和部署时间等方面具有更好的性能。     

一种新的水下立体空间WSN覆盖增强算法

当前热门的三维立体空间WSN覆盖方法应用在水下空间并不具有普适性。针对应用在水下的立体WSN覆盖方法通常存在覆盖率不高、节点移动能耗过大以及由此引起的节点能耗值差异较大等问题,结合现有的水下覆盖策略,提出一种新的基于降低节点能耗、提高水下空间覆盖率的水下空间层次化覆盖增强算法(underwater hierarchical space coverage-enhancing algorithm,UHSCA)。理论分析及仿真结果表明该策略对水下节点的精确性部署进行了性能优化,在改善节点部署过程中能量消耗均衡性的基础上降低了节点的整体耗能,水下空间覆盖率也有相应提高,对应用在水下侦察、水文监测等水下立体空间的WSN具有较强的实用性。     

基于模糊度量的质量功能配置系统设计

质量功能配置(QFD)是用于产品开发设计的一种系统化方法,但是近来关于QFD应用软件的开发较少。传统的QFD的质量屋中各目标值的确定主要依靠人们的主观经验,存在一定的局限性。该文提出一种基于模糊度量的质量功能配置系统,该系统通过引入适合于度量值映射的模糊度量质量屋模型,运用模糊度量、模糊关系矩阵、模糊转换矩阵对质量屋进行四层展开。然后对系统进行分析,阐述了整个基于模糊度量的质量功能配置系统的设计思想和功能模块,最后使用先进简便的基于.NET平台的开发技术,实现了整个基于模糊度量理论的质量功能配置系统。     

多目标优化最低代价无人机机巢选址方法研究

无人机巡检作业中，因为功能与续航距离不同，常面临异构无人机协同和机巢选址问题。无人机机巢的最优部署位置策略，可以看作新的选址优化问题，相对于传统设施选址问题，无人机机巢部署问题面临更多新挑战。笔者综合运用地理信息系统、优劣解距离法对候选点位做预筛选后使用贪心算法和拉格朗日松弛优化的p-中值覆盖问题优化方法，在综合考虑布点原则、飞行任务、飞行半径、功能性冗余等目标因素，提出一种多目标优化最低代价的无人机机巢选址法，将机巢分布问题定义为限制因素预选址前提下的p-中值最低代价问题，设置原则性约束，实现多目标优化最低代价的机巢布点，从多个角度考虑降低巡检成本。实验结果表明：多目标优化后机巢布点在建造、维护、巡检和综合成本上比传统选点方法有9.2%以上的成本节约。     

绳系释放时的航天器耦合动力学分析

本文研究了绳系释放对于航天器刚体姿态的影响.基于离散的系绳黏弹性模型,建立了航天器和系绳间刚-柔耦合的时变非线性动力学模型.以Kissel释放控制律为例,研究了系绳自由释放及受控释放时航天器姿态动力学问题,揭示了绳系释放对于航天器本体姿态的影响规律.结果表明,系绳自由释放末的冲击可致航天器旋转,而受控系绳释放使航天器产生绕其局部平衡位置的振荡.航天器初始姿态对绳系航天器的释放动力学具有显著影响.     

多层反导体系火力部署优化

研究了多层反导体系火力部署优化问题。首先介绍了多层反导体系的概念及火力组成,分析了反导体系发展的趋势;其次分析了组成多层反导体系火力系统的反导拦截平台部署的基本要求;再次,由于反导作战是一个攻防对抗的过程,因此从博弈角度出发,建立了多层反导体系火力部署min-max模型,并对求解min-max模型的求解算法进行了分析。最后针对实例,应用多层反导体系火力部署min-max模型对多层反导作战部署进行了优化分析,仿真结果表明:只有合理部署各种反导火力平台,构成一体化反导作战部署,才能达到体系的最优化。研究结果可为多层反导体系反导拦截平台协同部署提供有效的方法和途径。     

遗传算法在WSNs多Sink节点布局中的应用

无线传感器网络应用一直受到有限资源及能量的约束,sink节点布局算法是长时期内需要研究的一个关键问题.实际情况下,由于节点资源受限或无线链路的问题,sink节点经常存在服务失败的情况.因此,提出一种无线传感器网络中多sink节点的P中值布局模型,同时使用遗传算法对属于NP完全问题的sink节点布局模型进行求解计算,并对算法的计算精度、效率进行了分析.仿真实验结果表明,基于遗传算法而提出的布局模型能够有效降低无线传感器网络的能量消耗,提高网络服务效率,延长网络的生存期.     

Application research of wavelet neural networks in proces control

非线性过程的建模和控制问题尚无通用的模型结构和方法可用于过程控制。结合小波和神经网络方法进行过程控制的通用模型和方法的研究,提出了一种仅用尺度函数逼近的小波神经网络模型,并用它来实现非线性预测控制方案。该模型能用线性最小二乘方法进行拟合,因而具有易于实现和通用的优点。由于简化了在线优化方法,所提出的非线性预测控制方案已在线实现。用该方法进行了两个非线性系统的模型辨识和一个双线性系统的控制仿真,模型的通用性、辨识和控制方法的简单易用和仿真结果表明,所提出的方案对过程工业和非线性、高阶系统有很好的实用性,有着比标准ＰＩＤ控制器好得多的控制效果。     

小波神经网络在过程控制中的应用研究

非线性过程的建模和控制问题尚无通用的模型结构和方法可用于过程控制.结合小波和神经网络方法进行过程控制的通用模型和方法的研究,提出了一种仅用尺度函数逼近的小波神经网络模型,并用它来实现非线性预测控制方案.该模型能用线性最小二乘方法进行拟合,因而具有易于实现和通用的优点.由于简化了在线优化方法,所提出的非线性预测控制方案已在线实现.用该方法进行了两个非线性系统的模型辨识和一个双线性系统的控制仿真,模型的通用性、辨识和控制方法的简单易用和仿真结果表明,所提出的方案对过程工业和非线性、高阶系统有很好的实用性,有着比标准PID控制器好得多的控制效果.