LNG客车:迎来产业破局时

近年来,我国LNG燃料汽车已进入快速发展通道,在短短3年时间内,国内已经有新疆、山西、内蒙古等地的LNG重型卡车及北京、杭州、深圳、乌鲁木齐、昆明、海口、湛江、张家口等城市的LNG公交相继投入了运行,且这一城市群体还在迅速扩大。随着国家对发展清洁能源汽车的重点关注,以及人们对LNG汽车的逐渐了解,车用LNG市场开始呈现出欣欣向荣的一面。此外,《节能与新能源汽车产业发展规划(2012-2020年)》(以下简称《规划》)等近期密集出台的产业扶植政策也无疑也为汽车工业发展打了一剂强心针,"组合拳"的连续出击必将带动节能与新能源汽车及其相关产业的转型与发展。     

云处理环境下的海上军事资源管理关键技术

随着信息技术的发展,云处理被广泛应用于处理军事资源的管理中,通过云处理来提高数据处理的能力,本文在MapReduce模型的基础上,根据子节点的性能不同,通过设定阈值来进行分类检索,最后将任务分配到不同的子服务器上进行存储。通过对比实验可看出,本文改进的算法有效提高了数据存储能力和计算能力,为海上军事资源管理提供了有效的处理手段。     

高斯混合模型的船舶传感器网络在线定位算法研究

随着无线传感网技术在舰船中的大量使用,其定位功能也正在被充分挖掘。不同于传统的卫星定位技术,无限传感器网络的设备成本非常低廉,且组网迅速,具体功能通过软件编写可以轻松实现。本文在研究船舶定位需求的基础上,提出一种高精度的基于高斯混合模型的无线传感网在线定位模型,建立RSSI三点式定位模型。并在实验室模拟出船舶在海洋中的航行环境,采用Online-LEGMM仿真系统对此算法的定位性能进行验证,实验结果取得预期效果,该算法能够对船舶节点准确定位。     

港口综合管理系统中的云平台架构设计研究

港口作为重要的交通枢纽,其港口信息管理的高效与否直接影响区域经济的发展。为有效提高港口作业效率、提升港口竞争力,本文结合云技术给出一种基于云的港口综合信息管理系统的设计方案,通过利用云平台的计算与存储能力,有效解决当前港口管理系统信息化程度低、缺乏智能化等问题。     

高速铁路道岔异构数据在Hbase上的云存储方案

实现健康预测管理（PHM）可以提高信号设备的运行安全性、系统可靠性和可维修性，道岔设备的数据对其PHM的研究有重要意义。目前，高速铁路道岔监测数据存储架构难以满足PHM海量异构历史数据存储问题，结合道岔监控数据以及道岔缺口监测图像等异构数据，引入大数据技术中的Hbase非结构化数据存储理念，提出高速铁路道岔设备海量异构数据的云存储及查询管理方案。针对图像数据尺寸不一致的问题，提出基于MapReduce的优化图像分块存储算法，实现高速铁路道岔异构数据的Hbase云存储，在实验室环境搭建平台对方案进行验证。结果表明:从MySQL到Hbase迁移10 GB历史数据约为15 min，在数量到达20万条以上时Hbase查询性能优于MySQL。通过MapReduce优化图像数据分块算法，存储速度得到提升。该方案对高速铁路道岔设备PHM中海量异构数据的存储提供了理论和技术支撑。     

致命的电动车“安全”与“标准”

目前的国内电动汽车市场上,企业所生产的车辆大多靠政府采购和内部消化,还未真正实现市场化,电动汽车的发展还需要很长一段路要走。而安全最大,标准是保障。近几年,电动车火了起来。"电动车已经启动,你要不要上车,决定了你要不要投资未来。"7月3日举行的"2012(第八届)北京国际纯电动车、混合动力车暨新能源汽车及充电站建设展览会"上,一位     

简讯

业界企盼已久的《节能与新能源汽车产业发展规划（2012-2020年）》4月18日下发，按照规划，到2015年，纯电动汽车和插电式混合动力汽车累计产销量争取达到50万辆，到2020年超过500万辆.     

基于虚拟化云技术的路局中心地震预警监测系统方案及联动研究

通过研究铁路地震预警监测系统现状和建设趋势,从资源共享、重复性建设、地震联动触发信号系统停车、牵引供电系统断电等多角度分析存在的问题,结合实际需求,提出铁路局中心系统采用虚拟化云技术的建设思路,并提出地震预警监测系统通过路局中心系统与信号RBC、牵引供电中心接口的联动触发策略。文中论述了采用虚拟化云技术搭建的地震预警监测铁路局中心系统功能、系统构成、硬件配置,从而解决各条铁路接入路局中心增加大量服务器等所带来的资源浪费严重、重复性建设等问题,为建设项目节省投资;阐述了通过路局中心系统与信号RBC、牵引供电中心接口的联动触发方案,为安全提供保障的同时尽可能节省建设投资和维护成本,更好地为铁路安全保驾护航。     

云计算聚类挖掘算法在船舶海上信息平台中的应用

海洋数据量快速增长,如何获取有用的数据已经成为海上信息平台处理中的关键问题之一。本文在搭建的海上信息云平台上,利用Canopy算法实现海上数据的聚类分析,对云平台中的并行计算进行说明。最后进行与K-均值聚类的对比实验,从运行时间、加速比、聚类识别率等方面说明本文算法运行效率高,聚类识别效果好。     

海上通信中的云平台混合加密算法研究

随着计算机及通信技术的发展,基于数据通信的海上电子信息系统应用越加广泛,如舰船无线通信系统﹑卫星通信系统等,对这些通信数据的加密成为保障海上军事安全必不可少的组件之一。同时,随着云计算技术的发展,大量通信数据存储及算法通过云平台进行处理,现有的云处理平台大部分在用户认证级别提供保护措施,基于存储层的文件保密还不能达到要求。本文在研究海上通信加密算法的基础上,提出基于云平台的混合加解密算法。