基于云计算的服装贸易信息管理系统的设计与实现
这是一篇关于云计算,封锁算法,事务,一致性的论文, 主要内容为近年来信息技术特别是Internet和计算机软硬件技术的迅猛发展。电子商务的高速崛起,促使大量的传统的服装贸易企业开始转型采用以数据中心为业务运行平台的服务模式。大数据时代的到来,迫使服装贸易企业对管理数据的系统的要求已经不仅仅局限于功能的需求。它们对性能的要求比如数据的响应速度,一致性和完整性方面的要求日益升高。信息产业特别是软件应用必定将迎来一次新的技术升级和脱胎换骨的重新架构。大数据时代迫切要求一种新的技术能够满足互联网革命性的变化,具备大规模计算能力的云计算技术也就随之诞生了。云计算将所有的计算和软件应用放置在云服务器上,终端设备不需要安装任何东西。让用户在享有先进的云计算技术带来的方便与快捷的同时也大大节约了人力成本和硬件成本。本文依托《邯郸市冠豪服装贸易信息管理系统》实际项目需求,通过分析全球云计算技术的研究的现状,采用先进的云计算技术和J2EE技术在Ecplise平台上进行了开发。系统主要由采购、批发、库存、数据分析,资料管理六个主要功能模块以及各个子模块组成。论文对信息管理系统的并发性能方面进行了较为深入细致的研究。改进了2PL封锁算法,实现了对读写事务的分离。确保了系统高并发度下的响应速度和数据一致性。同时系统选用了MYSQL数据库和B/S架构。最后对系统功能和性能进行了测试,测试结果表明该系统各功能模块均符合用户要求,证实了该系统的可用性和高效性。最后将该系统发布至Google App Engine云平台并成功进行了部署。本系统具有以下特点:第一,对云计算环境下多用户协作访问进程并发控制算法进行了深入探讨和改进。第二,仔细研究了服装贸易企业整个业务流程和数据流程,建立了6大主要功能模块和各个子模块,保证了功能的完整性。第三,系统采用MVC(模型,视图,控制器)即传统的查看和控制模式来应对具体的结构模式的数据的设计模式。
动力电池生产工艺分析与配组工艺状态估计研究
这是一篇关于动力电池,工艺分析,一致性,状态估计,配组工艺的论文, 主要内容为动力电池作为新能源电车的主要动力源,是人类目前主要的绿色能源之一.动力电池以电池组的形式工作,组内单体电池差异带来的动力电池一致性问题会很大程度上限制动力电池的性能,甚至引发安全问题,因此中国极力推进提高动力电池一致性的相关研究.复杂的动力电池生产工艺会直接影响到动力电池一致性,但国内目前从生产工艺角度出发提高动力电池一致性的研究相对较少.针对这一领域空缺,本文对动力电池生产工艺进行分析,并以提高动力电池一致性为目的进一步深入作为关键工艺的配组工艺开展研究.本文具体研究内容如下:1.分析动力电池生产工艺环节和影响动力电池一致性的工艺因素.从生产角度将电池生产过程分为极片制备、电池装配、电池激活成组三个离散工艺阶段,并对所包含的工艺环节进行分析,研究每个工艺环节与动力电池一致性之间的关系,探究生产工艺中的动力电池一致性影响因素.2.量化分析工艺环节对于动力电池一致性的影响程度,筛选出对于电池一致性产生影响的关键工艺环节.针对工艺环节进行量化分析,提出截尾群智能模糊层次分析算法计算生产工艺的一致性影响权重.减少了反复修正矩阵的计算过程,提高了权重与专家决策之间的数学一致性.利用该算法求得了各个工艺环节对于动力电池一致性的影响权重,根据对比结果确定配组工艺是影响动力电池一致性的关键工艺环节.3.深入配组工艺环节实现SOC(State of Charge)状态估计,为配组提供可靠依据.配组工艺主要是根据单体电池参数对电池进行分组,参数相近的单体电池所组成的电池组会具备更好的一致性,因此准确的单体电池参数是决定动力电池一致性的关键因素.针对配组关键指标SOC,根据其不可直接测量的特性本文提出了轴对称盒空间体滤波算法实现动力电池SOC状态估计.考虑真实噪声为未知有界噪声和电池模型为非线性系统,轴对称盒空间体滤波算法利用空间体包裹线性化过程产生的误差,并根据轴对称盒空间体的空间特性提出新的状态更新方式,实现了更准确的状态估计,所估计的SOC状态集收缩性更好,区间范围更精确,可以为配组工艺提供可靠依据.4.以浙江某电池生产企业为应用对象,结合所参与科技部重点研发课题需求,将所研究内容与算法开发集成为动力电池生产工艺分析与配组工艺状态估计系统.系统采用主流前后端分离框架,利用Vue、Spring Boot、My Batis等框架完成了系统的开发.该系统可以提供工艺数据显示、生产工艺一致性影响分析与电池SOC状态估计可视化等功能,帮助企业实现电池生产过程的数字化、智能化.
基于非易失性内存的树型索引技术研究
这是一篇关于非易失性内存,索引,B+树,持久性,一致性的论文, 主要内容为非易失性内存(Non-Volatile Memory,NVM)是近年来新出现的新型存储介质。由于NVM可以像传统DRAM一样按位寻址(因此可以被CPU直接访问),同时还具有非易失性和大容量的优点,因此对当前基于“DRAM+磁盘”架构的数据库系统带来了新的挑战和机遇。计算机系统中引入了 NVM之后,传统数据库系统的核心组件,例如索引、缓存管理、存储管理等,均需要针对NVM的特点进行重新设计或优化。本文围绕NVM的存取特点以及对数据库系统带来的挑战,重点研究面向NVM的新型索引技术。具体而言,本论文将以当前数据库系统中流行的B+树索引为基础,研究面向NVM的B+树索引优化方案(包括索引结构以及操作算法),提出基于NVM的新型树型索引,使得B+树索引能够适配DRAM/NVM混合内存架构以及纯NVM内存架构,并能够获得更好的存取性能。总体而言,本文的主要工作和贡献主要包括以下几个方面:(1)提出了基于DRAM/NVM混合内存架构的索引FI-tree(Fast-Insert Tree):针对NVM的持久化特性以及读快写慢的存取特点,本文提出了一种面向DRAM/NVM混合内存架构下的类B+树索引结构FI-tree。FI-tree重新设计了存储在NVM上的叶节点结构,在不影响节点容量的基础上减少了每次写数据的缓存行写回次数,降低了单次插入操作的平均代价。FI-tree还通过改进分裂算法,减少整体分裂次数,从而优化了整体写性能。在真实的Intel Optane PMEM持久性内存平台上的实验结果表明FI-tree能够在保持读性能的前提下获得了更高的写性能。(2)提出了一种基于纯NVM内存架构的索引Burger-tree:本文探讨了纯NVM内存架构索引的现实和未来意义,并且提出了一种纯NVM内存架构下的B+树变体Burger-tree。Burger-tree将B+树解耦成三层结构,并面对每一层的访问特点单独设计cacheline友好的节点数据结构和算法,从而实现了整体的读写性能的提高。Burger-tree还维护了所有操作的一致性,使得Burger-tree可以在系统崩溃恢复后立刻投入使用。在真实的Intel Optane PMEM持久性内存平台上的实验结果表明Burger-tree的读写性能均优于已有的纯NVM索引结构。
基于版本控制的网盘研究与实现
这是一篇关于网盘系统,多终端文件自动同步,版本控制,一致性的论文, 主要内容为随着互联网和云计算的快速发展,人们的生活发生了翻天覆地的变化,视频、图片和文档等个人信息数量呈爆炸式增长。在此背景下,个人网盘得到快速发展。传统的网盘需要用户手动进行数据同步,这种操作方式在日益增长的终端数量和数据量面前已经力不从心。数据丢失、版本混乱、各终端数据更新不同步等诸多问题直接影响用户的工作效率。因此,个人网盘系统如何在多终端环境下对海量数据进行有效地管理成为一个新的需求。基于以上实际需求,本文通过分析现有个人网盘系统的实现方式,结合自动同步和版本控制等系统关键技术,设计和实现了基于版本控制的网盘系统。本文的主要内容如下:1、针对本系统中应用到的关键技术进行研究,主要包括多终端文件自动同步技术和版本控制技术。多终端文件自动同步技术采用客户端事件触发的方式实时监测本地同步文件夹的修改,监测到本地文件夹的修改后传递给服务器,服务器主动推送该修改操作至其他客户端,降低系统开销。提出多终端文件自动同步方法保证各终端数据的一致性,并定期对比元数据信息,对一致性进行监测。版本控制技术采用差量存储方式保存数据的不同版本,便于数据恢复和回滚。对多终端同时操作同一文件产生的冲突问题进行分析,提出冲突监测方法和解决方案。2、设计基于版本控制的网盘系统的分层架构,由存储层、控制层和表现层组成。存储层由MySQL数据库和Ceph分布式文件系统组成,其中MySQL数据库用于存储元数据,用户文件存在Ceph文件系统中,这种结构保证了海量数据的存储,提高了系统可扩展性;控制层和表现层采用B/S架构,基于SSH框架实现。控制层为Web应用服务器集群,保证系统性能,表现层为浏览器终端,提高系统普适性。3、根据本文对基于版本控制的网盘系统的分析和设计,搭建系统运行环境,对整个系统进行软件实现,并展示部分系统功能。通过多种测试用例对系统进行功能测试和性能测试,结果表明本系统不仅可以实现通用的个人网盘提供的文件存储和下载功能,并且实现了多终端文件自动同步和版本控制,提高了用户的使用效率。
私有云存储系统的设计与实现
这是一篇关于云存储系统,分布式处理,数据存储,一致性,容错的论文, 主要内容为随着信息技术的不断发展和普及,数据量迅猛增长,数据之间的联系也越来越紧密,这使得高能性能计算[23,24]和大数据处理[25-27]日益成为人们关注的焦点。如今,云存储技术因其高效的管理方式,高可靠性,高安全性等特点成为企业存储数据的首选解决方案。而在云存储系统设计之中,其高效性、可扩展性和安全性成为设计的难点和重点。在云计算业界,云存储系统的元数据管理单元和数据存储单元的设计和实现一直是整个难点问题。由于文章篇幅和时间的限制,本文重点研究数据存储单元的设计和实现。本文根据当前的存储系统和分布式文件系统的特点和应用,并结合企业存储服务的实际需求,提出并实现了一种具有高可扩展性和高可用性的云存储系统C-Store。本文先介绍已有的几种分布式存储系统和与云存储相关技术理论基础,接着介绍本云存储系统的总体设计思路和方法,重点介绍数据存储系统的设计和实现,最后通过对系统的测试来验证之前的设计思路。云存储系统C-Store的总体架构采用分布式构架,元数据部分和数据部分的数据采用分别存储方式,并分别用不同的、各自的资源管理单元(桶)来存储,这样有利于元数据和数据分别管理和进行性能优化,避免单个节点失效带来的风险;同时采用负载均衡技术使之各个节点负载均衡,使用数据恢复策略等来提高系统的可靠性和可扩展。本文实现了数据存储单元中的设计思路和设计要点。整个数据存储子系统实现是在Linux环境下使用C++来实现的;实现之后系统,用户可以通过客服端来上传、下载和删除数据;实现数据以键值对存储方式进行存储,据按照基于规则的资源定位策略(多层映射),定位到多个不同的数据存储单元;通过桶的扩展和迁移来实现系统的负载均衡机制;用多副本机制来实现数据的恢复和重建;总的来讲实现了一个具有高性能、可用性[22]和高可靠性的云存储系统。
无人机集群空基回收协同控制技术
这是一篇关于固定翼无人机,集群,空基回收,协同控制,一致性,三维可视化的论文, 主要内容为目前,很多国家都在争相发展无人机集群相关技术。本文以小型固定翼无人机集群为主要研究对象,针对无人机集群空基回收过程中的关键控制问题展开研究。首先将空基回收过程分为两个关键步骤——回收网的稳定控制与无人机跟踪回收网的协同控制;接着针对回收网的欠驱动特性,设计载机拖曳回收网的的运动控制律;然后分别从运动学和动力学角度出发,针对无人机的非线性特性、非对称输入约束、模型不确定性以及外界扰动等挑战,从状态估计、控制参数调节、构建数据驱动模型等角度开展无人机跟踪回收网的协同控制理论研究和方法验证;最后对无人机协同跟踪控制方案进行了半实物仿真并搭建了全流程三维可视化仿真平台。论文的主要工作及创新点如下:(1)针对拖曳回收网的欠驱动特性,建立“载机-缆绳-回收网”模型,分析了系统内部的状态约束,提出了回收网定高运动的控制方案;考虑了回收网阻尼系数的不确定性,设计了基于反步法的非线性控制器,实现了对回收网定高运动的控制,为无人机集群协同跟踪回收网提供了前提保证。(2)针对固定翼无人机模型中非线性特性与非对称速度约束,首先基于一致性协议定义了无人机的虚拟跟踪目标;接着基于Lyapunov方法设计了速度控制律,控制无人机跟踪目标,并通过调整控制参数使控制输入的约束得到满足;最后考虑了邻居无人机速度未知的情况下对邻居无人机速度状态的估计,并利用级联系统稳定性,证明了基于观测状态的速度控制律的全局一致稳定性。(3)针对无人机动力学模型中的模型不确定性部分,建立了数据驱动下的高斯过程模型,并设计了基于学习的分布式协同跟踪控制律;考虑了环境扰动对于协同控制的影响,并基于高斯过程回归的概率误差界,证明了扰动有界的情况下,无人机一致性跟踪误差的依概率有界性,从而保证了系统的鲁棒性。(4)基于Simulink的数值运算能力与Flight Gear的三维显示功能,设计了无人机集群空基回收的三维可视化仿真平台,使回收流程更加直观形象。
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