基于移动Web的伺服驱动器远程诊断控制系统的设计与实现
这是一篇关于远程诊断,远程控制,移动Web,Django框架,WebSocket的论文, 主要内容为在现代工业制造领域,生产设备正在向着复杂化、自动化的方向发展,设备的机械结构越来越复杂,维护周期越来越长。一旦设备出现故障,会严重影响生产效率,给企业带来巨大的损失。针对现代生产设备,传统的故障诊断和维护方式因为体系结构相对封闭,故障诊断与维护会受到人力、技术以及地域的限制,已难以保证设备的稳定运行和及时维护。为了解决传统诊断方式的弊端,建立远程设备控制诊断系统已成为现代工业制造领域研究的热点问题。本论文来自西门子中国研究院的开发项目,其内容是设计并实现基于移动Web的伺服驱动器远程诊断控制系统。该系统能够适配当前主流的移动终端,满足系统跨平台的需求,能够实现对伺服驱动器的远程诊断控制。根据项目的要求,该系统采用B/S(Browser/Server)结构设计,并应用基于MVC(Model-View-Controller)模式的Django框架完成开发。笔者作为该项目的主要参与者,参与系统架构的设计,实现系统后台服务端的搭建,完成系统信息管理模块、驱动器管理模块的设计与实现,并将系统与驱动器诊断程序连接,完成诊断中心模块的设计与实现,并基于移动Web技术针对移动设备进行适配和优化,实现响应式的系统界面。本论文按照软件工程的设计规范,对该远程诊断控制系统进行需求分析、总体设计、详细设计、具体实现和系统测试。本文首先根据公司当前伺服驱动系统的实际情况和需求,结合目前远程诊断控制系统在国内外的发展状况,详细论述了该系统所涉及的相关技术；然后对远程诊断控制系统进行需求分析,分析了该系统的功能性需求和非功能性需求,并详细阐述了每个模块的功能用例；接着进一步描述系统的体系结构设计和数据库设计；然后通过类图、流程图和时序图展示了系统各个模块的详细设计和实现过程,最后对系统进行功能性测试,确保系统各项功能都可稳定运行。该系统具有良好的跨平台性,能够降低公司控制和检测设备的成本；同时该系统能够提高公司对于设备的信息化管理水平,提高设备维护和修理的效率,减少设备当机时间,增加公司的生产收益,对公司的长远发展具有非常积极的作用。
基于Django框架的备课资源推荐系统的设计与实现
这是一篇关于推荐系统,标签,关联规则,Django框架,爬虫的论文, 主要内容为目前,人工智能的发展为教育领域赋能,从为教师服务的角度看,具有减轻负担、帮助教师更加关注学生个性发展、提高效率等优势。比如,人工智能的备课技术,可以满足教师个性化备课的需要,根据教师的不同需求为教师推送不同的教学资源,提供智能化备课的服务。研究发现,现有的备课平台主要存在两个问题。1)未能面向全体教师。现有的备课平台,大多面向K12阶段的教师,忽略了高校教师的备课需要。2)未能实现教学资源的个性化推荐。随着数据量日益增多,在海量资源中找到合适的资源变得越来越困难,并且用户也希望系统能够做到根据每个人的不同需求进行针对性的推荐。基于以上分析,本文提出了基于Django框架的备课资源推荐系统。本系统面向高校教师,由于高校中专业较多,且分类较细,故以计算机课程为例。设计思路如下。利用爬虫技术从网络中爬取与计算机课程相关的教学资源,并结合Django框架搭建起备课平台。其次,在平台中融入了基于标签的推荐算法和基于关联规则的推荐算法,实现教学资源的个性化推荐。这样做的目的是,利用标签解决推荐系统中的冷启动问题,新用户可以通过在注册时选择兴趣标签的方式,让系统快速的了解用户需求,以此避免用户在刚刚注册时,系统无法为其推荐合适的资源。同时,为了使推荐结果更为准确,在标签推荐中,运用了TF-IDF算法计算标签所占权重。再者,为了可以反馈给用户更加丰富的推荐结果,融入了关联规则,它可以分析出标签之间的联系,从而挖掘出用户潜在的兴趣标签,并把潜在兴趣标签下的资源也推荐给用户。本系统利用Python语言结合MySQL数据库来进行开发,开发环境为PyCharm。最后利用数据集和模拟用户的方式进行测试。
基于Django框架的脑磁共振图像的可视化平台的设计和开发
这是一篇关于脑磁共振图像,Django框架,可视化平台,图像处理,颅骨分割的论文, 主要内容为脑部疾病威胁着人类的健康,MRI技术能够提供人脑清晰、直观的三维解剖图像,是评估脑的正常以及异常病理的重要依据。随着计算机技术、数字化图像处理技术的不断发展,医学图像可视化技术也在不断更新,软件结构从原来的单机用户模式发展到C/S(Client/Server,即客户机/服务器)模式,再发展到现在盛行的B/S(Browser/Server,即浏览器/服务器)模式。搭建基于Web的脑磁共振图像的可视化平台来存储和管理大量的脑磁共振图像及病人信息,实现浏览器端对脑MR图像的加载、解析和处理,有助于信息共享和远程诊断,从而提高研究和诊断的效率。论文利用Django框架快速、简洁,非常适合构建数据库驱动的网站的特点,搭建了脑磁共振图像的数据库系统,实现了基于Web浏览器的DICOM图像可视化,设计和开发了一个可以存储、查询、可视化分析和图像分割全方位的平台。本文的主要工作如下:1.基于需求分析,确定系统的技术架构和设计功能模块,建立相应的数据库模型。采用前后端分离的开发方式,后端采用Django+Python+My SQL,前端基于Node.js+Vue.js+Webpack,实现用户管理模块、病人信息管理模块和后台管理模块,研究和实现大文件的断点续传方式,并从客户端、服务器端和数据库三个方面设计系统安全。2.对DICOM标准进行概述,并介绍DICOM格式文件的数据结构和编码方式。使用DWV(DICOM Web Viewer)开源框架和HTML5标准中的Canvas标签实现DCM(DICOM文件后缀名)图像在Web浏览器端的加载,并实现了DCM图像的解析。3.在DCM图像加载和解析的基础上,完成对图像的在线操作,包括测量感兴趣区域面积、阈值滤波、图像锐化、边缘提取等操作。基于Live Wire算法实现图像处理界面的交互分割和基于区域增长分割算法实现颅骨分割。通过对各功能模块的功能测试,本平台各项功能符合预期,真正实现了跨平台、免操作系统移植和远程操作。为研究人员的研究和医生的诊断提供便捷,为脑部患者提供个人信息和图像查询,为脑磁共振图像的进一步研究奠定基础。
基于Django框架的LED显示屏集中管理平台的设计与实现
这是一篇关于LED显示屏,Django框架,消息中间件,分布式数据库中间件的论文, 主要内容为LED显示屏作为资源信息发布的重要媒介,广泛应用于交通、商业、广告、金融等领域。显示屏设备的集中管理系统由C/S(客户端/服务端)架构、局域网管理模式向B/S(浏览器/服务端)架构、互联网管理模式转变。随着网点数量、设备规模的增加,需要设计开发一款LED显示屏集中管理Web平台,有效解决在设备使用高峰期吉(千兆)比特级上行数据量的吞吐瓶颈和数据库读写压力大的工程问题。针对上述问题综合研究并分析现有方案系统架构,本文提出以Django框架搭建后台服务器端,配合Kafka消息中间件和分布式数据库中间件Mycat的架构方案,旨在提升系统性能指标和简化现有系统复杂架构。针对设备使用高峰期时产生的巨大数据量,系统基于Kafka消息中间件,设计消息过滤分发策略、消息重投策略和同步刷盘策略来处理峰值数据,提高数据吞吐率,实现高可靠性和高性能的消息传递。针对海量历史数据的存储和查询,基于分布式数据库中间件Mycat从垂直和水平两个维度拆分数据库,提高数据库存储能力;使用一致性哈希分片规则替代哈希取模分片规则,提高集群伸缩性;使用主从节点复制技术保证读写操作分离后数据一致性,针对不同的数据表设计定制化的查询分片策略,减少数据库响应时间。使用kafa-perf性能测试工具,设置数据量为500万条,改变线程数、批处理数和分区数对消息生产端和消费端测试。生产端吞吐率达74MB/s,消息发送量每秒15万条以上;消费端吞吐率接近120MB/s,消息处理量每秒24万条以上。采用梯度提高读写请求并发量的方案,测试并发量对系统最大响应时间和平均响应时间的影响。当请求并发量达到2000时,系统写请求最大响应时间为503ms,查询请求最大响应时间为557ms,平均响应时间为461ms。结果表明本系统不仅能出色完成LED显示屏的集中管理工作,并且在大数据量、高并发数的情况下,拥有较高的系统吞吐量、较短的系统最大响应时间和平均响应时间。
基于Django的海洋环境数据管理系统
这是一篇关于Django框架,声学分析,海洋环境数据库的论文, 主要内容为海洋科学研究人员在对试验海区自然环境数据的收集和处理上一直使用的是传统的手工单一作业,急需一个自动化、智能化的平台来管理海区环境数据,这对研究人员来说将会极为便利,所以本文目的是为了开发一个智能录入,导出数据,并且含有数据处理与展示功能的海洋环境数据库系统。该系统采用B/S架构,主要包含后端处理部分、前端展示部分、数据库部分。后端部分主要包括控制层,业务逻辑层以及外部结构层,控制层使用Django框架来搭建Web后台服务,调用各个模块,管理并响应客户端请求;业务逻辑层包含各种数据处理模块,实现软件各种业务逻辑功能;外部接口层主要包括需要调用的各种外部数据处理工具包,要求对工具包进一步进行封装,实现所需要的数据处理接口。前端部分通过Vue框架实现数据可视化功能以及与用户交互的功能,用户通过浏览器以Web界面的形式访问软件,这样不需要对客户端环境有特殊要求,更加方便,前端界面通过使用Element UI框架搭建,通过ECharts工具实现各种图表展示。数据库部分采用MySQL数据库,主要包括数据访问以及数据存储两部分,数据访问主要是管理用户访问权限以及设计数据访问接口;数据存储部分主要包括设计数据库存储结构,即数据库表建立和他们之间的关联,还包括数据备份,来搭建可用性高的数据库。本文的难点在于关于Matlab声学数据分析工具包的集成,基于现有Matlab声学分析工具包,分析其文本数据编排格式,数据运算规律,通过python集成,主要的声学分析模型有Bellhop模型和Kraken模型,通过django框架下的统一规范管理,以便在后端方便的进行声学数据分析的预处理。本项目用以海洋科学研究人员进行海洋环境数据科学化的分析与管理,实现了数据录入,数据展示,数据分析的相关功能,具有很好的实用性,极大方便了研究人员对于海区环境的掌控,对海洋经济发张,海洋气候预警,海洋军事均有不可忽视的作用。
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