“电力机车与城轨车辆产业群信息系统集成”项目通过科技部验收

2006年4月18日，由中国南车集团株洲电力机车有限公司承担的国家863项目“电力机车与城轨车辆产业群信息系统集成”顺利通过了科技部组织的验收。该课题主要研究了数字化设计、数字化管理、数字化制造、整体信息集成与推广5个方面的内容，重点研究了CAD，CAPP，PDM，OA，ERP等应用系统间的异构数据集成和功能集成，并且将成功经验引入产业群其他企业，     

资料库：上海桑塔纳LX型乘用车维修数据（三）

4曲轴与飞轮。(1)曲轴为整体式结构型，其材料为球墨铸铁；有五道主轴颈的全支撑式：主轴颈和连杆轴颈表面经高频感应加热液淬火。深度为3．0-4．5mm曲轴上带有平衡块。见图2。     

电子海图数据更新及对航行安全的影响

通过对电子海图数据更新机制以及更新过程中存在的不足的分析,说明广泛应用电子海图系统依然有影响航行安全的隐患,航海者以及航运管理者应重视电子海图更新管理。     

基于IPV6协议的海上移动通信网中SDN的数据转发技术研究

海上船舶移动通信是指船舶电台之间、船舶与基站电台之间的通信,目前应用范围最广的海上移动通信方式是VHF天线,尽管VHF具有成本低、结构简单等优点,但同时存在着信号传输质量差、抗干扰能力差等问题,因此,有必要对海上船舶的移动通信网络进行升级。IPV6协议是新一代网络通信协议,本文基于IPV6协议,研究船舶移动通信网络中SDN网络体系架构,并重点研究了通信网络的报文格式和数据转发等技术,对改善海上船舶移动通信网络的通信质量、抗干扰能力、数据传输能力有重要意义。     

云计算下海上通信网络异类入侵数据实时检测系统设计

为解决目前广泛使用的通信网络异类入侵数据实时检测系统应用船舶海上通信监测时,存在检测精度较低的不足,提出了云计算下海上通信网络异类入侵数据实时检测系统设计。基于系统架构设计,以及异常数据采集与检测模块设计,实现实时监测系统的硬件设计,依托软件设计,完成了提出的云计算下海上通信网络异类入侵数据实时检测系统设计。试验数据表明,在海上通信环境下,提出的入侵检测系统较目前广泛采用的入侵检测系统检测精度提高37.73%,适合于船舶海上通信网络异类入侵数据实时检测。     

水上通信网络海量多维数据弱关联识别方法

随着网络通信技术的发展,水上通信数据呈现出多元化与复杂化,多维数据交互并行,造成海量数据中部分多维数据出现关联程度差,无法及时被调度交互,致使网络冗余数据量增加,影响网络数据交互识别效率。对此提出水上通信网络海量多维数据弱关联识别方法。首先,通过引入多维聚类算法对网络中的数据进行聚类中心量的计算;然后,根据得到的聚类规则,引入弱关联挖掘算法,对海量数据进行多维度关联计算;接着,通过引入的弱关联定位算法对挖掘出来的数据进行识别定位计算,实现海量数据中弱关联多维数据的精准识别;最后,通过仿真对比实验对提出方法进行验证,证明提出方法具有较强的识别能力,且识别准确性高、稳定性好、可行性强。     

基于SOM的水声数据可视化算法优化研究

传统的水声数据算法存在算法结构计算不够明确,在数据计算中,无法准确对数据进行环节清晰展现,导致数据结果无法进行反向验证的问题。因此提出基于SOM的水声数据可视化算法优化研究。通过引入SOM神经水声数据分析算法,对水声数据进行神经元数据分析,完成对水声数据的预分析;接着,引入水声特征直方图分类算法,对完成预分析计算后的水声数据进行直方图特征分类计算,清晰数据类别;最后,引入可视化算法的引入与执行计算,将分类后的水声数据进行可视化转换计算,完成对传统算法整体优化;通过设计的仿真实验,证明提出优化方法的有效性与可行性。     

基于边缘计算的水面无人艇通信数据分发机制

为了提高水面无人艇(Unmanned Surface Vessel,USV)通信的实时性和数据分发效率,本文提出一种基于边缘计算的无人艇通信数据分发机制(Communication Data Distribution Mechanism,CDDM)。首先,本文设计了一种基于边缘计算的USV通信架构,解决了多USV与多边缘服务器接入与匹配问题。其次,该方法通过最优数据分发和最优压缩数据逐步提高网络实时性,采用贪婪算法对数据压缩率构建的最优数据分发方程进行求解,得到全局最优数据压缩率和最优数据分发矩阵。仿真实验结果表明,CDDM比传统云计算机制的实时性更好。与现有2种先进算法相比,提出的CDDM在实时性和信息交付均有较大提升。因此,本文提出的算法具有更好的USV通信数据分发能力。     

船舶网络入侵信号取证过程破损数据恢复研究

传统针对船舶入侵信号取证过程中,破损数据的恢复方法忽略了系数矩阵,导致数据恢复精确度较低。对此提出以船舶破损数据评估模型为核心的船舶破损数据恢复方法。将船舶破损数据所对应的对数函数作为模型建立所使用的目标函数,引入遗传算法,建立破损数据评估模型,评估破损数据并分别作为数据训练样本以及数据测试样本,建立系数矩阵,使用正向规则化因子范数作为惩罚目标系数,对系数矩阵进行稀疏化操作,完成数据恢复。实验数据表明,设计的破损数据恢复方法重删率提高27%,破损数据轻磁数提高19%,可以证明数据恢复效果精确度更高。