舰船云存储数据中心密文访问控制机制的优化技术

云储存的本质是一种建立在互联网和PC机的云计算系统,为用户提供随时随地的数据访问与存储功能,具有扩展性高、实用性强等优点。为了提高舰船数据的管理水平,本研究利用云存储技术改进了舰船的数据中心,并对数据中心的密文访问等问题做了详细研究,本文的重点是建立以Hadoop为基础架构的密文访问控制机制,探究了基于属性加密的舰船云储存数据中心的安全性能。     

基于CATIA的逆向设计在汽车内饰件设计中的应用

由于CATIA具有强大的自由曲面设计的功能,结合工程实例,从点云数据的采集处理、曲线和曲面的创建以及曲面的拼合等方面,介绍了CATIA逆向设计在汽车内饰件设计中的应用效果。研究表明,基于CATIA的逆向工程应用于汽车内饰件设计开发过程中,可以大大缩短产品的开发周期,保证产品质量。     

基于3D移动测量系统点云数据的钢轨信息自动提取方法

为实现铁路基础设施智能化管理运维,利用3D移动测量系统高效获取高精度点云数据,并对点云数据进行智能化处理。钢轨作为铁路基础设施中最基本的单元,是几何参数计算的基础,对其信息进行自动提取具有重要意义。因此,提出了一种基于3D移动测量系统点云数据的钢轨信息自动提取方法。首先利用点云数据中的角度信息快速实现道床区域的分割,有效减小计算量;然后利用精细栅格划分和动态阈值实现地面点与非地面点的分离;最后利用DBSCAN聚类算法与RANSAC算法完成钢轨点云数据的最终提取。为验证该算法的有效性,以国铁场景钢轨点云数据和隧道场景钢轨点云数据为试验对象,验证结果显示国铁场景和隧道场景的钢轨点云提取准确度分别为96.32%和97.54%,完整度分别为92.14%和94.87%,准确度和完整度均高于90%。试验结果表明:该方法具有操作简单,提取结果准确的优点。     

面向城轨交通系统灾害事件网络的构建与表征

本文首次提出面向城轨交通系统的灾害事件网络概念,主要介绍灾害事件网络的构建与表征问题,用于对城轨交通系统的历史灾害事件进行挖掘分析。基于事故案例,提取城轨交通系统运营过程中发生的各种灾害类事件,以事件为节点,事件的引发演化关系为边,构建城轨系统灾害事件网络。提出了该网络的关键表征参数,并通过算例,说明本研究对城轨交通系统安全及应急管理系统的建设具有一定的参考意义。     

基于改进TOPSIS法的舰船总体方案群决策方法

  目的  为处理舰船设计方案质量评估中存在的不确定性问题,提出云重心评估方法。  方法  阐述云理论的基本概念,对云重心方法的评估原理及基本流程进行总结分析。鉴于现有云重心算法不能有效反映质量特性与用户需求的匹配程度,通过定义质量匹配度改进云重心算法; 针对评估数据量小导致的评估结果精度较低的问题,借助云发生器对评估数据进行有效扩充,从而优化评估意见。在此基础上,结合某型舰的设计方案取舍进行示例计算和分析。  结果  结果表明:改进后的方法对此类问题具有较好的适应性,评估结果符合舰船设计方案的质量评估要求。  结论  \t\t 研究成果对云重心方法的应用具有较好的借鉴价值,为舰船设计方案的选择提供了一种新思路。     

基于IPSO-BP算法的城轨列车轮对故障率预测模型研究

为了提高城轨列车轮对故障率的预测精度,文章采用人工神经网络方法代替传统维修策略模型中基于经验的故障率分布显示表达式,以避开故障分布模型的选择;建立了IPSO-BP(improved particle swarm optimization-backpropagation)预测模型,并通过与常规的BP(backpropagation)及PSO-BP(particleswarmoptimization-backpropagation)预测模型进行对比来验证其高效性。仿真结果显示,IPSO-BP神经网络模型的预测误差范围为0～5.5%,输出值的相对误差百分比为0～10%,预测精度均优于常规方法,可为预防性维修决策提供理论参考和方法支撑。     

城轨车辆齿轮箱振动超差原因分析及例行试验台优化

为了提高城轨车辆齿轮箱跑合试验振动的合格率,对试验台振动超差原因进行分析和优化,结果表明,对试验台进行全方位的优化处理后,城轨车辆齿轮箱跑合试验振动超差率大幅降低,生产效率明显提高。     

关于Ceph优化企业云后端存储方案的研究

以Ceph为基础为企业构建数据私密程度较高的企业云分布式存储系统,同时支持对象存储,块存储和文件存储。研究一种在实际环境中可以使用的混合存储方案。通过尝试社区版本的Ceph与基于OpenStack的企业云进行融合,发现其在应用过程中存在诸多问题。因此,根据企业云自身的业务特点,优化Ceph对于企业云后端存储的支持,在Ceph原有的框架基础上,增加部分扩展,使得原生Ceph更加适合企业的生产环境。     

基于车载激光雷达的隧道内障碍物检测

采用激光雷达对隧道环境中的障碍物进行检测时,海量的隧道点云容易造成虚警。对此,文章提出了一种基于车载激光雷达的隧道内障碍物检测方法。其首先设计了背景点云的滤除策略,根据三维点云生成二维栅格图,并标记隧道边界栅格和地面栅格;对隧道边界栅格点云进行欧几里得聚类和边界曲线估计,根据估计曲线滤除隧道边界点云;对地面栅格点云进行平面估计,根据估计平面滤除地面点云。接着,对保留的障碍物点云进行欧几里得聚类并提取障碍物的尺寸和位置信息。最后,应用改进距离准则的全局最近邻算法和卡尔曼滤波算法对障碍物进行跟踪,并设计了基于生命状态转移的目标航迹管理策略。实验结果表明,本文所提方法不仅能有效消除背景点云的干扰,而且能稳定识别和跟踪隧道内的障碍物。     

基于城轨云的信号系统数据挖掘方法

信号系统的良好运转是城轨运营的重要保障之一,自1969年我国第一条城市轨道线路开通以来,信号系统技术革新的速度越来越快,同时也对专业设备的运营维护人员提出了越来越高的要求。因此,如何保证在技术快速发展的当下,维护技能和技术的同步提升变得尤为重要。