大规模流媒体服务间隔缓存策略的性能预测模型

静态分析模型能在负载固定的情况下预期不同因素对缓存算法性能的影响,为解决该模型在动态负载下预测精度不高的问题,结合实际用户访问行为研究,采用负载拟合的方法对此问题进行探讨,并提出了一种针对变动负载的间隔缓存类算法的动态性能模型。该模型可更准确估算系统实际性能,从而为用户控制等策略提供参考。实验结果表明,静态模型的缓存命中率预测结果比实际高70%以上,而该模型则能适应负载的变动,预测结果与实际结果差别在10%左右。     

基于局部供求平衡的P2P流媒体数据缓存

提出了基于局部供求平衡的数据缓存模型,并利用分布式一致性算法实现了模型的分布式求解.实验表明,在适当的邻居选择机制配合下,该模型能够有效提升P2P流媒体系统的播放性能,减少区域间的网络流量.     

凝固速度对CuZnAlMnNiTi形状记忆合金析出相形态的影响

凝固速度对ＣｕＺｎＡｌＭｎＮｉＴｉ形状记忆合金析出相形态的影响王世栋宋经章常凤莲张谨平（东南大学分析测试中心，南京２１００１８）快速凝固可以显著地细化Ｃｕ．基形状记忆合金（ＳＭＡ）的晶粒［１，２］，有助于克服其冷加工脆性．为了防止快速凝固薄带在随后...     

两种典型空间结构多维多点激励下抗震分析

采用三角级数法模拟生成满足给定的相干函数和考虑三维地震分量相关性的非平稳人造地震动,基于直接输入位移法建立了地震动多维多点激励时程分析模型.选取两种典型大跨度空间结构为研究对象,分别计算分析了两种结构在地震动一维一致激励、一维多点激励和多维多点激励下的反应,并对多维多点激励下不同视波速情况引起的结构反应进行了对比分析.分析结果表明:地震动多点激励下两类结构大多数杆件的最大受力大于一致激励作用,多维多点激励下杆件内力计算结果与单维多点激励下的结果变化规律基本相似,单维多点激励给出偏于不安全的结果,不同的地震波视波速情况多维多点激励作用对大跨度结构地震反应影响很大.     

多变量非高斯脉动风压模拟的非迭代法

基于多变量非高斯随机过程间的相关性,将发展的单变量非高斯过程的非迭代算法扩展至多变量非高斯过程的模拟.通过多变量高斯过程的相干函数来考虑多变量非高斯过程的互相关性,建立多变量非高斯过程的非迭代模拟算法.多变量非高斯风压的数值模拟表明:非迭代模拟算法能有效地模拟低、中、高斜度的多变量非高斯过程.     

基于视域剔除和图像缓存技术的复杂场景快速绘制方法

结合基于场景图构建的虚拟场景和仿真应用的特点,提出了一种基于视域剔除和图像缓存技术的复杂场景快速绘制方法。此方法能够有效地解决图像缓存算法中,由于未考虑视域不可见剔除,而造成的绘制元素复杂度计算偏差引起图像缓存误判断,从而降低绘制效率的问题。另外,通过对图像缓存有效性的判断,可以简化视域不可见剔除的判断,提高绘制效率。     

工程场地随机地震波动分析方法

研究了在随机地震波源激励下确定性介质工程场地的随机波动分析问题。基于随机振动理论与无限域波动有限元分析，提出了一条考虑随机激励的波动分析途径，从而将随机振动分析由一般能量封闭系统扩展到能量开放系统。利用这一方法，可以得到工程场地地震动的统计信息。所编制 的程序与相应的Monte Carlo模拟结果符合良好，表明了该方法的有效性。     

基于二维卷积的图像插值实时硬件实现

为了实时实现图像处理中的图像插值,提出了一种与具体插值算法无关的通用二维卷积器实现结构和一种使用两级缓存的图像数据存取结构。利用所提出的结构,设计了使用双三次插值的图像插值模块,在可编程逻辑门阵列上进行了实现。进行了图像实时放大的实验。实验结果表明:采用本结构,可以降低片上存储器的消耗,方便地实现比较复杂的插值,达到实时处理的目的。     

基于区域集中存储的CCN路由策略

针对在内容中心网络(content-centric networking, CCN)中如何结合缓存资源提高路由效率,优化网络性能的问题,提出一种轻量级的基于区域集中存储的路由策略(regional centralized storage routing strategy, RCSRS)。提出区域集中存储思想,以节点度中心性、紧密中心性、介数中心性和凝聚度为指标,选取区域中心度最高的节点作为核心节点集中缓存内容资源,剩余普通节点仅负责路由转发;并设计基于集中存储的路由机制,路由时快速引导兴趣包至区域核心节点以查找内容。仿真结果表明,与传统路由策略相比,该方案在较低网络开销下,平均命中率、平均请求时延和平均跳数减少率方面有明显提升。     

基于内容流行度的移动CCN缓存策略研究

近年来,为了适应互联网应用由发送者驱动的端到端通信模式向接收者驱动的海量内容获取模式的转变,并从网络体系架构层面提供对可扩展和高效内容获取的原生支持,研究界近年来提出以内容为中心的新型网络(content-centric networking,CCN)体系架构,它能够高效地支持未来互联网上的内容分发.随着移动用户数量的不断增加,未来移动用户也将访问CCN网络,针对内容中心网络中的用户移动性问题,提出了一种基于内容流行度的移动性缓存策略.该策略考虑用户移动性,利用半马尔科夫模型对用户移动性进行建模,同时采用多元线性回归模型对内客流行度进行预测,结合用户移动性与原有内容流行度提出一种移动性缓存策略.仿真实验表明,移动性的加入会对内容的流行度产生较大的影响,该策略能有效地提升缓存命中率.