全球宽带卫星通信发展前景及我国的应对策略

文章论述宽带卫星通信的前景及发展趋势,包括宽带卫星的市场分析、宽带卫星的应用新热点和面临的挑战等,并对我国发展宽带卫星的应对策略提出建议。     

音频功率放大器功率传输及效率问题的探讨

讨论音频功率放大器功率传输及效率问题。通过分析和计算，得到传输功率、效率随负载变化的关系，认为在实际应用中，根据具体的功率要求，应兼顾传输功率和效率，合理地配接最佳负载。     

干式负载智能控制系统的设计与实现

干式负载广泛应用于发电机组的性能测试与维护保养领域。为了提高其智能化水平,设计并实现了基于西门子S7-200 PLC的控制系统,其控制策略是先用穷举法找出功率总和等于功率设定值的档位组合,再根据干式负载的故障情况,从找出的档位组合中剔除那些因为故障而无法实现的档位组合,最后按照“需要操作的档位数量最少”、“优先选择动作次数最少的档位”这两个指标,从剩余的档位组合中挑选出一个最优值用于最终输出,从而实现了降低操作人员的工作负担、均衡接触器的动作次数和寿命、在突发故障时最大程度保证试验正常进行的目的。     

基于加权改进的AR模型的负载预测研究

负载预测在故障管理中有着十分重要的作用,通过对CPU负载以及内存使用率的预测可以对系统进行实时监控,预知未来时间段资源的可用性,发出异常告警;文中提出一种加权改进的自回归模型,通过对最小二乘法求出的参数进行加权处理,结合时间序列分析理论,建立一个负载预测模型,用于CPU负载和内存使用率的预测;实验证明,对AR模型的参数进行加权的方法优化了参数估计,预测误差减小了60%~80%。     

基于大数据的高速列车气动载荷作用下迭代学习主动控制研究

列车在高速运行的过程中与另一列车相交会时,将产生剧烈的瞬态气动载荷冲击而引起车体瞬间横向振动加剧,导致列车横向平稳性恶化。为了改善列车运行平稳性,采用大数据方法及迭代学习控制思想,提出基于高速列车运行大数据的迭代学习主动控制算法,并进行多体动力学与控制算法的联合仿真,进一步研究控制算法对会车气动载荷幅值变化和会车时间变化的鲁棒性。结果表明：大数据迭代学习主动控制经过5次迭代后对会车气动载荷激扰下的车体横向振动峰值降低52.67%,且控制算法对会车工况变化有较好的鲁棒性。     

一种基于环缝高次模的双频段大频差天线

提出了一种基于加载环缝高次模的新型双频段大频差天线,其具体结构为在蝶形天线两臂上对称地加载一对闭合圆环缝隙。常规的环缝加载方式为开口环缝加载,该加载方式环缝工作在基模;而本文提出的闭合环缝加载,可使环缝工作在高次模。加载环缝高次模的利用,可使天线在实现大频差的同时确保其在高频段的性能。所研制的天线可实现超过3∶1的大频差,仿真和实测结果表明:天线在两个频段都具有良好的性能。新型天线结构的研制成功丰富了多频天线的种类,为实现大频差天线提供了一种新的思路和方法。     

网络竞价系统中负载均衡技术优化

在网络系统正常运行中,如何确保数据准确实时高效的传输变得越来越重要,在一些高并发、高吞吐的服务中,确保每个事务功能正常运转越来越重要;系统的负载是否均衡是确保整个系统能否完整工作的关键,现在有很多负载均衡算法旨在使得每个服务器的负载趋于相等,可以归纳为静态均衡方法和动态均衡方法;考虑到影响服务器的负载有多重因数,结合贪心算法作出相对合理的负载均衡策略,应用到本次竞价系统中对比以前的平衡策略,通过比较可以得出多衡量指标的综合考虑会提高负载均衡的性能,对网络竞价系统能够起到更优化的作用。     

Hadoop平台下自响应故障感知的检测技术研究实现

当今云计算环境下,Hadoop已经成为大数据处理的事实标准。然而云计算具有大规模、高复杂和动态性的特点,容易导致故障的发生,影响Hadoop上运行的作业。虽然Hadoop具有内置的故障检测和恢复机制,但云环境中不同节点负载大小的变化,被调度的作业仍然导致失败。针对此问题提出自响应故障感知的检测调度方法,对异构环境负载能力的不同,而做出服务器快节点和慢节点的判断,把作业分配调度到合适的节点上执行,调整任务决策来尽可能的防止任务失败的发生。最后在Hadoop框架下与基本调度器进行实验性能比较,结果显示该方法减少作业失败率最高达19%,并缩短了作业执行时间,同时也减少CPU和内存的使用。     

新陈代谢灰色模型在中国碳排放量预测中的应用

中国碳排放问题已经成为世界关注的焦点问题,预测中国未来的碳排放有助于实现2020年碳减排目标.通过选取2005~2011年中国碳排放数据,利用新陈代谢灰色模型对中国碳排放进行短期预测.模型检验结果表明:相对误差为二级,平均精度为一级,预测结果与实际值出入较小,到2015年中国碳排放量将超过31亿吨碳.针对研究结果,提出发展低碳经济提高能源效率和发展非石化能源来降低碳排放的策略.     

Improved time varying inertia weight PSO for solved economic load dispatch with subsidies and wind power effects

This article presents a new approach to economic load dispatch (ELD) problems by the considering the cost functions, impact renewable energy as wind turbin and subsidies. Economic dispatch is the short‐term determination of the optimal output of a number of electricity generation facilities, to meet the system load, at the lowest possible cost, subject to transmission and operational constraints. The main goal in the deregulated system is subsidies and analysis performance on government to minimize the total fuel cost while satisfying the load demand and operational constraints. The practical ELD problems have nonsmooth cost functions with equality and inequality constraints, which make the problem of finding the global optimum difficult when using any mathematical approaches. Accordingly, particle swarm optimization with time‐varying inertia weight (PSO‐TVIW) used for solving this problem. The effectiveness of the proposed strategy is applied over real‐world engineering problem and highly constrained. Obtained results indicate that PSO‐TVIW can successfully solve this problem. © 2014 Wiley Periodicals, Inc. Complexity 21: 40–49, 2016