DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 4. 结论与展望 1) 为满足高锰耐磨铸钢工艺过程计算机辅助分析和设计的需要，针对常用高锰耐磨钢系列进行了数据收集、分类、整理，并通过试验方法进行了数据扩充，并建立了多种高锰耐磨铸钢信息的数据库系统。 2) 本系统可对多种高锰耐磨铸钢的热物理性能、力学性能、耐磨性能进行查询和处理，具有数据全面、浏览便捷、查询准确等特点。 3) 本系统的前台应用程序采用Java语言开发，后台数据库采用SQL Server 2008。SQL Server是微软的一个关系数据库管理系统，因此它可以很流畅地运行在Windows操作系统之上。SQL Server 2008是一个比较稳定的版本，因此选择SQL Server 2008作为本系统的数据库。 4) 我们将继续对本系统进行扩充，增加材料的热处理工艺及宏观、微观组织特征的数据管理功能等。
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user: 摘 要 某高烈度地区实训基地项目由于建筑方案原因，结构平面和竖向布置不规则，设计指标要求难以达到。通过布置屈曲约束支撑体系改善两个主轴方向的动力特性相差较大问题，通过布置粘滞阻尼器增加结构附加阻尼比，耗散地震能量，使得建筑物的层间位移角满足规范要求。屈曲约束支撑以及粘滞阻尼器在中震、大震时也具有良好的耗能能力，有限保护了主体结构，提高了建筑结构在大震时的安全性，降低了结构总质量，减少了基础造价，满足了建筑使用功能。 关键词 :高烈度地区，屈曲约束支撑，粘滞阻尼器，平面不规则 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 工程概况 1.1. 基本信息 某实训基地项目1号楼，工程所在地区，抗震设防烈度为8度，场地类别为II类，地震动峰值加速度为0.20 g，设计地震分组为第二组，特征周期为0.45 s。总建筑高度15.6 m，首层层高为5.0 m，其余层层高为4.5 m。建筑功能首层为展览厅、办事大厅，第二、三层为培训教室、多功能厅，其中多功能厅为两层通高，屋面为上人屋面，布置为室外露天影院。 1.2. 主要结构特点及难点 该项目平面不规则，长度方向与宽度方向相差很大。主出入口部位以及首层的展厅以及二层的多功能厅均存在跃层柱，框架柱计算长度较大。多功能厅的楼盖及屋盖跨度大，竖向构件不连续。每层的楼盖均开设了大量洞口，开洞面积占到了整个楼盖面积的20%以上。整个结构竖向布置和平面布置均不规则。
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user: 2. 结构选型 由于建筑方案布置的原因初步计算表明在地震作用下，两个主轴方向的周期相差较多，第二周期为扭转周期，且首层及2层的层间位移角较大，超过规范限值。各层根据建筑功能要求很多关键部位无法布置抗侧刚度大的剪力墙。整个结构竖向构件不连续，多处的跃层柱存在。基于以上原因本项目采用常规的钢筋混凝土结构难以满足抗震需要。通过分析研究认为本工程需要着力解决两个问题： 1) 由于长宽比较大引起的扭转效应较大 [ 1 ]。 2) 层间位移角较大不满足规范要求 [ 1 ]。 为解决上述问题拟采用消能减震技术的框架结构。屈曲约束支撑是一种无论受压还是受拉都能全截面屈服的轴向受力构件，较之传统的支撑构件，它具有更稳定的力学行为(英文简称BRB，以下均使用简称)小震下提供刚度 [ 2 ]，大震下通过轴向变形耗散地震能量。本工程的结构自有周期处于规范反应谱的曲线下降段，布置位移形的BRB支撑可以提高结构刚度，改善两个主轴方向的动力特性，避免扭转周期出现在第二周期。粘滞阻尼器则是利用粘滞流体和阻尼器结构部件的相互作用产生阻尼力原理设计、制作的一种速度相关型结构消能减振装置 [ 2 ]。当工程结构在荷载作用下发生振动时，使得安装在结构中的粘滞阻尼器的活塞与缸体之间发生相对运动，由于活塞前后的压力差使粘滞流体从阻尼通道中通过，从而产生阻尼力耗散外界输入结构的振动能量，达到减轻结构振动的目的。 通过在结构中布置BRB支撑+粘滞阻尼器组合体系，刚柔结合，可以充分发挥二者的优点，可以较好的解决普通钢筋混凝土框架结构遇到的问题。
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user: 3. BRB、阻尼器布置及计算分析 3.1. 选择BRB类型 根据试算结果本工程BRB支撑主要作用是小震下提高抗扭刚度减少扭转效应，同时要提高结构抗侧刚度，中、大震时BRB进入屈服耗能状态，保护主体结构，提高结构抗震安全性 [ 3 ]。 3.2. 粘滞阻尼器布置及参数 粘滞阻尼器布置时应在结构两个主轴方向均要布置，数量要通过试算和确定好的减震目标之间不断迭代计算直至满足减震目标。粘滞阻尼器技术参数及BRB支撑技术参数分别见表1、表2，阻尼器及支撑布置见图1。 Table 1 Technical parameters for viscous damper 序号 名称 数值 1 阻尼系数 100 2 阻尼指数 0.4 3 阻尼方程 F = CV ɑ 表1. 粘滞阻尼器技术参数 Table 2 BRB support technical parameter BRB类型 F (kN) U Ymm 屈服后刚度比 布置层数 方向 根数 1 1500 15 0.05 3 Y 8 表2. BRB支撑技术参数 图1. 典型楼层阻尼器及BRB布置位置 3.3. 减震框架计算结果及分析 3.3.1. 附加阻尼比7%的计算结果 经过多次试算，初步确定的减震目标为当结构总阻尼比为7%时，各项计算指标比较合理，层间位移角满足规范要求且阻尼器及BRB支撑布置的数量也较为均匀，各结构构件断面在合理范围内，经济性比较好。主要计算结果见表3、表4、表5。 Table 3 Cycle 振型号 周期 类型 总侧振成分 1 0.8630 X 0.96 2 0.8279 Y 0.97 3 0.8193 T 0 表3. 周期 Table 4 Interlayer displacement angle (X 层号 最大位移 层间位移 6 22.11 1/1982 5 21.00 1/1642 4 18.61 1/1030 3 14.63 1/765 2 9.53 1/648 1 1.84 1/1629 表4. 层间位移角(X) Table 5 Interlayer displacement angle (Y 层号 最大位移 层间位移 6 21.58 1/1796 5 19.56 1/1575 4 17.34 1/1143 3 13.83 1/838 2 9.45 1/669 1 1.98 1/1511 表5. 层间位移角(Y) 3.3.2. 多遇地震下的附加阻尼比计算 小震附加阻尼比计算采用弹性时程分析方法。根据《建筑抗震设计规范》第4.3.5条选取1条人工模拟的加速度时程曲线和2条实际地震记录的加速度时程曲线进行分析。 根据《建筑抗震设计规范》5.1.2条及条文说明选取地震波，时程曲线平均地震影响系数曲线与振型分解反应谱法所用的地震影响系数曲线相比在对应结构主振型的周期点上相差不大于20%。 限于篇幅仅给出了RH2TG040的计算结果。 结合《建筑抗震设计规范》和所选地震波，参数如下：主作用地震波峰值加速度设为70 cm/s 2 ，次方向峰值加速度为59.5 cm/s 2 。 查看RH2TG040 (人工波) Y向时程为主时粘滞阻尼器的工作状态，图2为每层典型粘滞阻尼器的滞回曲线。 图2. 各层粘滞阻尼器滞回曲线 由各层粘滞阻尼器滞回曲线图可以发现，粘滞阻尼器在小震时程工况下工作状态正常，滞回曲线饱满，消耗了输入结构的地震能。 根据所选择地震波进行小震时程分析，地震波能量图计算结果如下图3。 图3. 小震时程两方向能量曲线 根据能量图可以计算结构的附加阻尼比，弹性阻尼比已知且恒定为5%，附加阻尼比与耗能成正比，阻尼比计算公式如下： 阻尼器附加阻尼比 = (阻尼器耗能/初始弹性阻尼耗能) × 5%。 各地震波作用下结构附加阻尼比如下表6。 Table 6 Additional damping ratio of structures subjected to various seismic wave 地震波 作用方向 结构初始阻尼比(%) 粘滞阻尼器附加阻尼比(%) 人工波 X 5 2.7% Y 5 2.8% 表6. 各地震波作用下结构附加阻尼比 由表6可以发现，小震情况下粘滞阻尼器耗能消耗地震能量产生的附加阻尼比均大于2.0%，满足最初设计目标总阻尼比7%的设想。布置的阻尼器可以满足附加阻尼比的要求。 3.3.3. 大震下的计算结果及分析 根据《建筑消能减震技术规程》的要求布置有BRB支撑及阻尼器的结构需要进行大震下的结构计算以验证消能部件是否符合预期的减震目标 [ 3 ]。结合《建筑抗震设计规范》和所选地震波，大震设计参数如下：主作用地震波峰值加速度设为400 cm/s 2 ，次方向峰值加速度为340 cm/s 2 。 以RH2TG040 (人工波)为例，查看Y向时程为主时BRB、粘滞阻尼器的工作状态，下图4为每层典型BRB和粘滞阻尼器的滞回曲线。 图4. BRB、粘滞阻尼器大震滞回曲线 图5. 人工波两方向大震能量曲线 由图4可以发现，BRB、粘滞阻尼器在大震时程工况下工作状态正常，滞回曲线饱满。充分发挥了减震装置的耗能作用，有效消耗地震能量。 由上面图5的能量曲线可以发现，大震时程工况下，BRB、粘滞阻尼器消耗地震能量相对小震较大，结构构件弹塑性耗能产生的附加阻尼比增加较大。该工况下BRB、粘滞阻尼器耗能功能得到充分发挥，有效保护了结构主体构件。 由图6可以发现，大震时程工况下，大部分构件为轻度或轻微损坏，少数构件中度损坏，减震装置的布置确实起到了保险丝的作用，有效保护了主体构件。 图6. 大震时程工况下结构损伤图
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user: 4. 结语 1) 多遇地震下，BRB+粘滞阻尼器组合体系可以有效改善结构两方向的动力特性。 2) 罕遇地震下，BRB+粘滞阻尼器组合体系有效保护了主体结构。 3) BRB+粘滞阻尼器组合体系可以解决高烈度地区普通钢筋混凝土结构难以克服的抗震难题。
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user: 摘 要 为了使陶瓷砖表面花纹纹理缺陷检测适应实际生产流水线快速检测的要求，本文采用实时性强的ORB算法在纹理缺陷检测时完成特征匹配，并对其算法进行优化，同时将其与机器学习中数据挖掘KNN算法结合，增强其准确性以及各种环境下的鲁棒性。通过实验测试，该算法具有良好的实时性、准确性以及适应环境变换的鲁棒性，更能适应实际生产流水线的检测。 关键词 :特征匹配，ORB，KNN，算法优化 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 近年来我国城镇每年新增房地产开发面积高达1.5亿平方米，国民在房屋装饰的花费平均每年高达4000亿元以上 [ 1 ]。陶瓷砖作为重要建筑装饰材料，市场需求量巨大。因此，对缺陷产品进行实时监测加以甄别成为了生产中难点问题之一。虽然目前国内已有一些陶瓷砖表面缺陷检测设备，但这些检测设备基本用于小规模缺陷检测，大部分厂家仍沿用人工抽检。对于瓷砖纹理缺陷的检测也无法达到完全的自动化、无接触、无磨损，无法满足实际生产的实时检测。这已成为了国内瓷砖生产的重要阻碍，而特征点提取匹配算法又是瓷砖纹理视频检测的重要环节。 花纹纹理缺陷的检测是通过图像特征点匹配，将提取到的特征值和理想设计值进行比对，以其偏差值来确定缺陷的存在与否。图像特征点匹配简单来说就是根据图像中的特征信息，在两个图像之间既设计图与采集图之间找到有效的匹配点对。工程中常用的特征点提取匹配算法有SIFT (Scale-Invariant Feature Transform)、SURF (Speeded-Up Robust Features)及最新提出的ORB (Oriented Fast and Rotated Brief)算法 [ 2 ]。SIFT是一种对图像局部特征进行描述，拥有尺度不变性的描述算子，能够在不同尺度空间中检测提取极值点。对光滑表面以及特殊视角的特征提取效果较差。SURF相当于是SIFT算子的改进版 [ 3 ]，相较于SIFT的多维度计算，节省了降采样的时间，处理速度明显提高。文献 [ 4 ] 使用了SIFT算法，虽然其算法效率高，但是运算的复杂程度较高，不能满足瓷砖检测实际工程的实时性要求。文献 [ 5 ] 采用了Bay在SIFT基础上提出的SURF算法 [ 6 ]，虽然拥有尺寸、旋转不变性且鲁棒性较好，但运行时间过长不能满足实际工程对稳定性的需求。本文采用的ORB特征点提取匹配算法，为近几年提出适用于视频检测的新型特征点提取匹配算法。相较于传统的SIFT以及SURF算法，其运行速度快，更能适应视频实时快速检测的特征点提取，同时具有良好的稳定性，可以有效解决工业应用中实时检测的需求 [ 7 ] [ 8 ]。针对此次实验内容对特征点匹配准确率需求较高的情况，本次研究将对ORB特征检测算法进一步优化，主要增加描述算法、距离匹配算法和对优化配对好的特征点对进一步筛选。
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user: 2. 实验平台与流程 2.1. 实验硬件选型 为满足生产线的实时性要求，根据其较大的数据信号传输速度，以及较高的检测帧率，实验选用NTSC/彩色1.0 Vp-p/75Ω复合映像信号输出的CMOS传感器，其具有功耗低、图像信息输出快等特点 [ 9 ]。DSP芯片选用美国TI公司的第三代高性能视频处理器DM6437。其采用VelociTI长指令字(VLIW)结构，拥有C64x + DSP内核，是数字图像处理领域一个很好的选择 [ 10 ]。 实验平台的软件系统是通过CCS5.5进行编译搭建的编译器，以VS2010为开发环境在Windows系统下编译代码，兼容C语言代码程序，能够实时的进行图片结果显示和数据分析，并可设置程序中断，分功能执行程序的运行。 2.2. 总体检测方案流程 此次研究通过DM6437开发板与VS2010开发环境相结合构建实验系统。将编写优化完成的程序烧制到DSP中，并将优化后的检测程序代码关联到编写的上位机界面中，通过工业相机进行图像采集，完成图像信号的转码以及数据流转换，将目标图像发送给上位机进行数据流转换，根据图像尺寸生成合适的图像矩阵进行图像恢复，对恢复后的图像进行分析，验证ORB匹配算法的适用性(图1)。 图1. 整体检测方案流程
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user: 3. 算法部分 3.1. ORB匹配算法原理 ORB采用FAST角点检测算法进行特征点检测 [ 11 ] [ 12 ]，该算法加入了机器学习和ID3决策树机制，所以该检测算子最大的特点就是脱离了以往通过矩阵计算图像灰度积分的方法，矩阵计算需要运用卷积的运算，计算量较大，而ORB采用的FAST算子如图2，对于检测点定义一个圆形的邻域，通过待测点的灰度值与圆形区域内的圆周上相邻点的灰度值进行比较来判断出特征点，速度快，在工业应用中具有较好的研究价值。 图2. FAST检测原理 此次研究ORB采用的是FAST-9算子，若在任意一点周围邻域存在一定量的与该点处于不同区域的像素点，则该点被提取出作为FAST角点，角点响应函数如下： (2-1) (2-2) 式中： 指待测点周围任意一点的灰度值； 指当前待测点的灰度值； p表示待测点的坐标。 为设定的图片中任意一点与其临近圆周上的16个像素位置处的灰度值的差值，当计算差值大于设定阈值时，响应函数值变为1，当N大于9时则该中心点为FAST角点。 由于FAST角点不能适应尺度变化的特性，需要对提取出的角点运用Harris进行评价筛选出较优点，再运用图像金字塔进行图像压缩，得到同尺度图像，并针对检测出的角点生成描述符。 BRIEF描述符对检测到的角点进行描述，使得ORB特征点的检测具有了旋转不变性的能力。它的原理是选取相对较少的灰度值计算强度比进行邻域的特征的描述。 对于一个M*M模板的邻域矩阵P，定义一个测试准则 ： (2-3) 其中， 为 处邻域P的灰度值； 选取n个检测点 ，这样就可以将测试准则确定，生成BRIEF描述子： (2-4) 根据计算机性能和所需求的识别速度及准确率，本次研究选取的n值为256。 3.2. ORB匹配优化 对于ORB算法的优化，本次采用基于FLANN的描述符对特征点进行二次描述，以包含角点的局部区域计算出该区域内的灰度形心，根据形心给提取出的特征点标明主方向，局部区域矩的公式是： (2-5) 则这些矩计算特征点区域上的灰度形心为： (2-6) 则二次描述的FAST特征点的主方向为： (2-7) 最邻近KNN分类算法，是机器学习中一种有监督学习的智能分类算法 [ 13 ] [ 14 ]。本文利用KNN对已经配对好的特征点对进行进一步分类，提取出正确的匹配对。KNN最邻近规则分类算法的原理：如图3，根据有监督学习算法将一定已知分类的样本存放于容器中，图中不同类别的样本以不同形状和颜色标注，对于待测的未知分类样本 ，根据欧氏距离，选取距离最近的n个已分类的样本点，以投票准则，通过选中点中的多数类别来确定此点的分类。 图3. KNN原理 根据该原理我们通过KNN对已经配对好的匹配对进行正确配对的筛选，如图4所示，不同颜色的点为不同位置处的特征点对，白色为待判别特征点对，图4(a)为准确配对，图4(b)为误配对。设定阈值T，确定最邻近样本数为7，当d 2 与d 1 之差在阈值之内时该距离为准确距离，当最邻近中准确距离占多数，则判断此点对为正确匹配，对正确的匹配运用劳氏算法进行进一步的筛选，得到正确配对。 图4. KNN匹配优化原理 通过筛选出的特征点匹配对进行矢量运算，算出旋转和平移矩阵。运用CIELAB色差公式进行区域色差计算 [ 15 ]，采用两幅图像同一窗口区域的(L1，a1，b1)和(L2，a2，b2)值来计算对应区域的色差，公式可以表示为： (2-8) 其中，参数因子K L 、K C 、K H 是校正系数，L代表亮度，C、H为色度空间值。
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user: 4. 实验验证与分析 1) 不同亮度下的鲁棒性比较 在图像识别领域鲁棒性简单来讲就是当我们用正确的图像作为模型输入，是否能得到肯定的结果，以及我们采用非正确的图像作为模型输入，能否得到否定的结果。实际的陶瓷砖是全天不间断的生产，实际检测过程中光源强度受工作环境等因素的影响不可避免，由于陶瓷砖检测为室内进行，室外光亮影响较小，本次实验对早、中、晚不同时间段对算法的匹配效果进行了检测，实验平台如图5，检测平均结果如下表1。中午光强较大时对检测效果有一定的影响，SURF与ORB算法对光亮影响较为明显，SIFT以及改进后的ORB算法对于光亮变化有较好的鲁棒性。目前的检测光源亮度可进行人工调节。 图5. 实验平台 Table 1 Comparison of robustness in light variatio 算法 早晨 中午 晚上 SIFT 376 356 363 SURF 284 232 263 ORB 124 112 118 改进的ORB 36 34 36 表1. 光亮变化鲁棒性比较 2) 旋转变换下的鲁棒性比较 实际生产输送过程中，陶瓷砖不可避免的会有一定角度的旋转，各个像素点各方向的梯度关系会围绕旋转中心进行旋转，进行特征点提取时，原提取的特征点周围的各方向梯度幅值以及特征点的方向信息会随之发生变化，影响特征点主方向的检测以及特征点的匹配成功率。 实验选取5种不同的陶瓷砖样品进行图像采集，如图6，考虑到陶瓷砖样品通常呈现对称性，将其分别相对于原图进行0度、15度、30度、45度、90度的旋转进行采集，并对其分别进行特征点提取，与原图进行特征匹配，根据匹配结果分析匹配效果，平均匹配结果如下表2。 Table 2 Average matching result 算法 0° 15˚ 30˚ 45˚ 90˚ SIFT 386 372 358 366 374 SURF 264 254 242 244 251 ORB 122 114 96 83 96 改进的ORB 36 36 36 35 36 表2. 平均匹配结果 图6. 选用的瓷砖 图7. 旋转变化鲁棒性比较 通过表格数据转化为折线图，如图7，可以看出改进后的ORB算法在采集物体发生不同程度旋转情况下进行特征匹配的鲁棒性更好，图像相较于样图进行旋转后，特征点匹配对数都有下降趋势；根据数据对比可以看出：虽然原ORB算子的旋转变换的鲁棒性相较于SIFT、SURF算子较差，但改进后的ORB算法适应旋转变换的鲁棒性有较为明显的优势。 3) 准确性与实时性比较 实际生产检测影响检测结果最重要的因数即为特征点匹配的正确率与实时性，实验选取不同花纹纹理的陶瓷砖5种，以能保证识别精度为要求确定特征点数对，每张图片进行两次匹配，匹配平均结果如下表3。可以看出ORB的检测运行时间明显小于前两种特征检测算法，更能适应系统精确测量的要求。SIFT与SURF以及ORB算法的耗时对比，虽未能达到理论上的100:10:1，但可以看出ORB算法的实时性要明显高于其他两种算法。改进后的ORB算法检测完成一幅图片所用的时间虽大于原算法的检测时间，但增加的时间在容忍范围内，不影响陶瓷砖的生产检测，但优化后的ORB算法在匹配准确率上有了明显的提升。改进后的ORB特征匹配部分示例如图8。 Table 3 Comparison of accuracy and time of feature matching algorith 算法 特征点对数 正确匹配对数 花纹缺陷检测耗时(ms) SIFT 406 305 32，648 SURF 370 314 8384 ORB 382 293 4520 改进的ORB 360 359 7726 表3. 特征匹配算法正确率与时间对比 图8. 优化后的匹配效果
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user: 5. 结论 本文探究了如何确保对陶瓷砖表面纹理缺陷问题检测的实时性、准确性，针对硬件设置和编写好的检测算法进行完善和优化。采用ORB算法进行特征匹配，并为其特征点添加矢量方向，以及对机器学习KNN算法进行进一步优化。改进后的ORB算法能体现出良好的实时性、准确的鲁棒性，更能适应实际生产流水线的检测。由此检测出准确的特征匹配对并根据对应点的位置关系求出图片平均的旋转和平移向量，可为瓷砖表面缺陷检测的后期计算和缺陷的二次检测以及提高检测精度奠定基础。
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user: 摘 要 对某重型卡车的挡泥板支架进行了定频疲劳试验研究，并建立了相应的有限元分析模型。首先完成了悬挂有挡泥皮和未悬挂挡泥皮的模态计算，并将悬挂有挡泥皮的模态结果与台架扫频结果进行了对比；然后在模态结果对比的基础上，研究了不同阻尼对频响结果的影响，发现随着阻尼的增大，应力响应峰值逐渐减小；最后基于频响计算结果，完成了不同阻尼下的疲劳寿命计算，并结合理论分析确定阻尼为0.09时的寿命与试验结果是相符的。 关键词 :挡泥板支架，台架试验，有限元分析，阻尼，定频疲劳 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 重卡作为由车架、发动机、变速箱、车桥等组成的工业品，其运营环境相对乘用车及工程车辆更加复杂、恶劣。因此需要在整车开发阶段，进行大量的试验查找出车辆在运行过程中可能出现的问题，同时将每次试验采集数据进行积累，并结合大数据分析方法为后续整车的优化提供参考，国内专家方王永峰等已将基于大数据可靠性的计算应用于悬索桥可靠性的计算 [ 1 ]。支架结构(如油箱支架、挡泥板支架)作为整车的重要组成部分，由于在整车行驶中受到来自路面的振动激励，对附属件的耐振动性能提出了更高的要求。在大量的市场反馈中，出现问题较多的是支架类结构，常见的故障模式为振动疲劳断裂。目前除了可以结合整车耐久试验验证支架类结构的耐久性能，还可以通过台架试验或有限元计算的方式达到验证的目的。 振动台架试验虽然能够很好的验证支架类结构的疲劳特性，但振动台架及试验工装存在投资大，试验时间长的问题，有限元分析可以很好的避开台架试验存在的问题，因此用有限元手段取代台架试验成为了研究的主要方向。 台架疲劳试验根据载荷的不同可以分为随机振动、基于PSD的振动、定频振动等 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ]，需要根据实际工况选择合适的方法进行试验。鲍晓东等结合PSD振动疲劳试验与仿真计算方法完成了某商用车尿素箱支架的设计 [ 5 ]。杨志刚等将采集的振动数据应用于有限元模型计算，成功解决了某重型汽车后尾灯疲劳断裂的问题 [ 6 ]。张志远等借助试验与有限元分析的方法完成了某重型牵引车冲焊后桥结构与铸钢后桥结构的疲劳开裂分析与对比 [ 7 ]。刘文华等借助有限元分析方法解决了喇叭支架在振动疲劳中的断裂问题 [ 8 ]。 基于先前的研究，对振动疲劳的研究主要集中于随机振动或PSD振动较多，对定频疲劳振动的研究相对较少。本文以某重型牵引车挡泥板支架为研究对象，将台架试验方法与有限元分析方法相结合，对其定频振动疲劳进行了研究，通过试验了验证有限元计算方法的可行性，为后续用有限元方法替代台架试验提供了参考。
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user: 2. 试验 2.1. 定频试验 定频试验指在规定的固定频率点上进行各种振动参数不同量级的试验，用于验证产品在共振点或预定危险频率下承受振动的能力。在进行试验前需要通过扫频的方式确定试验件的共振频率点，若验证产品在规定时间、规定的频率下能够完成相应试验，则可判定设计是合理的。 2.2. 台架扫频 为了完成某重型卡车挡泥板支架的定频疲劳试验，特设计了相关的台架，模拟挡泥板支架在实车上的安装状态，在试验中将台架固定在振动台面上，如图1所示。重卡车辆在道路上行驶时的激励主要来自路面，在0~100 km/h的时速范围内，激励频率为0~9 Hz，同时在襄阳国家试验场，路面的激励频率在20 Hz以下(比利时路为18 Hz)。为了获取挡泥板支架的共振频率，在控制系统中设置扫频范围为0~100 Hz，沿垂向在台面上施加0.5 g的载荷，分别完成挡泥板支架两种状态的扫频，即在挡泥板支架上悬挂挡泥板和未悬挂挡泥板。 图1. 振动试验台架 两种状态的扫频结果如表1所示，未悬挂挡泥板时的一阶共振频率为25.78 Hz，悬挂挡泥板时的一阶共振频率为15 Hz。悬挂挡泥板会降低一阶共振频率点，使其下降了41.8%。 Table 1 Frequency sweep results (Hz 状态 第1阶 无挡泥板 25.78 有挡泥板 15 表1. 扫频结果(Hz) 2.3. 台架耐久试验 根据台架扫频结果，将定频疲劳试验的频率设定为15 Hz，同时在采集的襄阳国家试验场路谱中，挡泥板支架与车架连接端的垂向加速度在2 g~3 g之间变化，同时考虑一定的安全系数，决定在试验中沿垂向施加5 g的载荷。在试验进行至51分钟时出现开裂问题，且裂纹长度已超过圆管周长的一半，开裂状态如图2所示。在试验进行中，不定期的检查挡泥板支架的状态，根据记载试验进行18分钟时，在开裂位置无明显裂纹；试验进行至38分钟时，开裂位置无明显裂纹；试验进行至51分钟时，即振动45900次，出现明显的开裂，试验停止。 图2. 挡泥板支架开裂状态
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user: 3. 有限元分析 为了实现以有限元计算方法替代台架试验的目的，结合台架建立了有限元分析模型，如图3所示，其中两块挡泥皮的质量分别为2.365 kg，4.475 kg，材质为PP，挡泥板支架的材料为Q345。在仿真计算中，结合台架约束车架与工装焊接的位置。在建立的有限元模型基础上完成了有挡泥板和无挡泥板状态的模态计算及悬挂有挡泥板时的频率响应。 图3. 台架模拟有限元模型 3.1. 无挡泥板时的模态计算 为了验证有限元模型的准确性，首先对未悬挂挡泥板的模型进行了模态计算，前4阶模态结果云图如图4所示，具体结果如表2所示。第1阶模态频率为25.83 Hz，与扫频结果高度吻合，表明搭建的有限元模型是准确的。 图4. 未悬挂挡泥板时的挡泥板支架模态振型 Table 2 Results of modal calculation (Hz 第1阶模态 第2阶模态 第3阶模态 第4阶模态 25.83 33.98 37 37.83 表2. 模态计算结果(Hz) 3.2. 有挡泥板时的模态计算 在挡泥板支架定频疲劳试验中安装有挡泥板，为了验证扫频结果的准确性，对悬挂有挡泥板的模型进行了模态计算，第5到第8阶模态如图5所示，具体结果见表3。在呈现的4阶模态中，只有第7阶模态表现为挡泥板支架的振动，其余三阶模态表现为挡泥皮的局部模态，此时挡泥板支架的频率为16.0 Hz，台架扫频结果为15 Hz，误差为6.6%，误差在可接受的范围内，表明有限元模型建立的方法是准确的，为后续的频响计算及疲劳计算提供了有利的支持。 3.3. 悬挂有挡泥板模型的频响计算 在疲劳计算中，首先需要完成模型的频响计算，获取模型在不同频率下应力与频率的响应关系。为了完成后续的疲劳计算，基于上述悬挂有挡泥板的有限元模型，在约束位置沿Z向施加1 g (g为重力加速度)的单位载荷，并基于模态法完成了10~30 Hz的频响计算。由于挡泥板是一个柔性体，其阻尼对计算结果存在很大的影响。因此，在计算中对施加不同阻尼的频响结果进行了对比，在挡泥板支架上，应力相对较大的位置位于试验开裂位置。开裂位置节点137751的应力在不同阻尼下随频率的变化曲线如图6所示，应力峰值出现在16 Hz，具体的应力值如表4所示，应力随着阻尼的增大逐渐的变小，应力所在的频率与试验频率(15 Hz)基本一致。 图5. 有挡泥板时的挡泥板支架模态振型 Table 3 Results of modal calculation (Hz 第5阶模态 第6阶模态 第7阶模态 第8阶模态 13.2 14.07 16.0 20.3 表3. 模态计算结果(Hz) 图6. 节点137751随频率变化的应力响应曲线 Table 4 Peak stress of node 137751 at different damping (MPa 阻尼 0.02 0.04 0.06 0.09 0.1 峰值应力 220 113 77.8 54.3 49.5 表4. 不同阻尼下节点137751的峰值应力(MPa) 3.4. 疲劳计算结果 在nCode中搭建了疲劳分析流程，如图7所示，用于疲劳计算的载荷通过Vibration Generator产生，通过输入幅值、频率、循环次数，产生疲劳计算载荷，在计算中，根据频响计算结果以及试验载荷确定了如表5所示的疲劳计算载荷。 S-N曲线是疲劳计算的关键，在nCode中根据挡泥板支架材料Q345的材料参数(弹性模量、抗拉强度)自动生成计算需要的S-N曲线。根据挡泥板支架寿命计算结果，在试验开裂位置的寿命是最低的，图8为在不同阻尼下疲劳计算结果，代表着在振动这样的次数后，可能会有裂纹的萌生。在0.02、0.04、0.06 图7. nCode疲劳计算流程 Table 5 The load of fatigue calculatio 频率 幅值 循环次数 16 Hz 5 g 1 表5. 疲劳计算的载荷 注：循环次数设为1，表示以频率为16 Hz、幅值为5 g的正弦函数作用一次。 图8. 不同阻尼时开裂位置的疲劳寿命 三种阻尼下，挡泥板支架的寿命较短，甚至出现寿命为0的情况，与实际情况相差较大。在0.09、0.1两种阻尼下，寿命结果与实际比较均能够满足需求，但考虑到损伤是一个持续累积的过程，在阻尼0.1时其寿命与实际断裂时的振动次数比较接近，计算时取阻尼为0.09比较合适。在阻尼为0.09时，开裂位置的寿命为16，409 (17.09 s)，即17.09 s分钟有裂纹的产生。根据疲劳理论，金属疲劳破坏分为三个阶段，即裂纹萌生、裂纹扩展、失稳断裂 [ 9 ]，前两个阶段占据疲劳断裂的大部分时间。结合试验结果试验进行51分钟时，挡泥板支架已经出现很长的裂纹，在远小于试验时间的情况下，已经有了裂纹的产生。表明仿真结果与试验结果是比较一致的，为后续用有限元方法预判结构的开裂位置及失效时间提供了依据。
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user: 4. 结论 为了实现用有限元计算方法替代试验方法预判结构失效位置及失效时间的目的，对某重型卡车挡泥板支架进行了研究，将台架试验与有限元计算结合起来，通过结果对比得出以下结论： 1) 台架扫频结果与模型模态分析结果高度吻合，表明有限元模型建立的方法是准确的； 2) 频响计算结果应力峰值出现的频率与定频疲劳试验的频率误差为6.6%，误差较小，也验证了模型建立的准确性； 3) 在不同阻尼下，频响应力峰值随着阻尼的增大逐渐减小； 4) 将不同阻尼下的疲劳寿命与试验结果进行了对比，并结合理论，认为在频响计算中将结构阻尼确定为0.09是与实际情况比较相符的； 5) 通过以上的分析，可以得出用有限元计算方法评估结构在某一频率下的疲劳寿命是可行的。
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user: 摘 要 离散化算法将连续属性的取值范围划分为很多个小的区间，每个区间都对应着自己的离散化符号，合理的离散化能够更准确的表达信息。本课题研究并实现了一种基于信息熵的离散化算法，通过赋予断点信息熵来度量断点的重要性从而对集合S进行划分。首先计算连续的属性的候选断点属性集，其次从候选断点集合中选取一个使信息熵最小的断点加入到断点集合中，该断点把集合S分成了两个部分，之后对于每一个子集合确定断点直到对于集合S的划分足够表达不同信息，满足最小区分长度准则完成。本文最后用实验验证了此算法的正确性和有效性，并对多组数据进行了测试和比较。 关键词 :信息熵，离散化，断点 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 离散化是数据挖掘中非常重要的一步，它属于数据预处理阶段，是对连续属性数据进行的分析处理。具体离散化算法会把连续属性的数据取值范围划分为很多个小区间，划分的原则分为有监督和无监督，有监督的分为等宽度，等频率 [ 1 ] 等，而无监督就是指没有指定要求的情况下的根据具体算法具体分析。而基于信息熵的离散化算法即是其中一种无监督的离散化方法，它通过判断断点信息熵的大小来划分实例集，达到离散化的目的。
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user: 2. 信息熵基本概念 信息是个很抽象的概念，起初人们对信息的多少无法说清楚，直到香农在1948年信息论中提出的信息熵 [ 2 ] 这一概念才使的量化度量信息的问题得以解决。在信息论中，信息熵被视为接收到的每条信息种包含的信息量的平均值，也被称为信源熵、平均自信息量。 用X表示随机变量，随机变量的取值为( x 1 ， x 2 ， ⋯ ， x n )， p ( x i ) 表示事件x i 发生的概率，且有 ∑ p ( x i ) = 1 。定义事件x i 的信息量是它发生概率对数的负数，记为I(x i )，即： I ( x i ) = − log ( p ( x i ) ) 。 而H(X)为随机变量X的平均信息量，即X的信息熵。 H ( X ) = E [ − log P ( x i ) ] = − ∑ i = 1 N P ( x i ) log P (xi) 其中 P ( x i ) 表示事件x i 发生的先验概率，且 ∑ P ( x i ) = 1 。 另外，公式中的log的底和信息熵的单位有关。被广泛应用的是以2为底，它的单位是bit。当使用以e为底，单位为Nat。
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user: 3. 最小信息熵的离散化方法 在智能化信息处理中，经常遇到的技术难点主要是离散化问题和数据的不完整性问题。在应用粗糙集理论来处理信息决策表时，需要满足的是决策表中的值应该是离散的。不管是连续属性还是离散化的数据，都是需要进行离散化，连续属性在处理前必须进行离散化处理；对于离散化的数据，可以使用离散化方法将本来也就是离散的数据合并或者抽象得到更好的离散值。离散化算法应该满足： 1) 离散化后的信息系统的空间维数应该尽量少，即离散化后信息系统剩余的属性个数尽量少。 2) 离散化后的信息丢失尽量少。 1993年，Fayyad和Irani于提出最小信息熵离散化方法 [ 3 ]。离散的门限边界值由候选区间的类信息熵来选择。子集S 1 和子集S 2 的信息熵为Ent(S 1 )和Ent(S 2 )，则由断点T关于属性A的类信息熵可以表示为 E ( A ， T ; S ) = | S 1 | / | S | ⋅ E n t ( S 1 ) + | S 2 | / | S | ⋅ E n t (S2) |S|表示集合中元素个数。 对于给定的属性A，将使得E(A;T;S)值最小的点作为离散化的划分点，并将其记为Tmin。划分点Tmin将区间划分为两个部分，样本集合也被分为两个集合S 1 和S 2 。在分别计算S 1 和S 2 的所有划分点的时候，假设T 1 和T 2 分别为S 1 和S 2 的最好的划分点，而它们所对应的类信息熵分别为E(A，T 1 ，S 1 )和E(A，T 2 ，S 2 )；如果E(A，T 1 ，S 1 ) > E(A，T 2 ，S 2 )，就继续对S 1 进行划分，反之则是S 2 。也就是说，哪个大就划分哪个。然后递归调用他们，直到满足递归停止条件。停止条件是利用最小区分长度准则作为判断递归离散化是否停止，就是说集合S中的递归的划分区间，当满足下列条件时停止， G a i n ( A ， T ; S ) < log 2 ( N − 1 ) / N + Δ ( A ， T ; S ) / N 其中：N是集合S中的样本数量， G a i n ( A ， T ; S ) = E n t ( S ) − E n t ( A ， T ， S ) ， Δ ( A ， T ; S ) = log 2 ( 3 k − 2 ) − [ k ⋅ E n t ( S ) − k 1 ⋅ E n t ( S 2 ) − k 2 ⋅ E n t ( S 2 ) ] 其中k 1 和k 2 分别是集合S 1 和S 2 中的类别数量，即k = |S|，k 1 = |S 1 |，k 2 = |S 2 |。
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user: 4. 基于最小信息熵的离散化算法的设计及实现 基于信息熵的离散化算法有很多，比如文献 [ 4 ] [ 5 ] 等。本文采取的基于最小信息熵的离散化算法的主要步骤为：第一，计算一个连续属性的候选断点属性集。第二，从第一步得到的候选断点属性集中选取一个使信息熵的值最小的点，此断点把实例集合划分为两个部分，将此断点加入到断点集合中。第三，确定每个实例集合的断点，划分实例集合S直到它满足递归停止条件则退出程序，完成离散化工作。该算法是一个比较基础的算法，它每次仅从单个条件属性的候选断点中选择断点 [ 6 ]，得到的最终结果断点数目较多，但时间复杂度较低。但本文中是以针对该算法采用多组数据进行比较，实验结果表明此算法是有效的。 具体算法描述表示如下： 步骤1：计算连续属性的候选断点属性集。 步骤2：从第一步得到的候选断点属性集中选取一个使信息熵的值最小的点，此断点把实例集合划分为两个部分，将此断点加入到断点集合中。信息熵计算方法如下：对于一个给定的实例的集合S，一个属性A，一个分类的边界T（把S分为S 1 和S 2 两个部分），那么由分类边界T确定的分类的信息熵为： E ( A ， T ; S ) = | S 1 | / | S | ⋅ E n t ( S 1 ) + | S 2 | / | S | ⋅ E n t (S2) 信息熵计算公式为 E n t ( S ) = − ∑ j = 1 k P j log (Pj) 步骤3：对每个实例集合都调用步骤2中的方法进行划分，确定断点。递归停止条件为： G a i n ( A ， T ; S ) < log 2 ( N − 1 ) / N + Δ ( A ， T ; S ) / N 具体算法伪代码如下：
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user: 5. 结果分析 5.1. 简单例子 测试一个较为简单的例子，条件属性：4个；决策属性：1个；记录条数：75条；属性名称：A，B，C，D，E；属性类型：float，float，float，float，integer。离散化前后结果如图1~2所示： 图1. 离散化前 图2. 离散化后 测试结果表明，对于float类型的属性进行离散化后得到了离散化后的属性符号，并且该例中本是离散属性的Ｅ不需要再离散化。由于数据量小，离散化时间几乎为0。 5.2. 性能分析 本次测试主要测试了75~4000条数据，具体运行时间折线图如图3所示。 图3. 运行时间比较图 从图上可以看出，随着数据量的增大，离散化时间也在增大。但增长又不是线性的，这是因为离散化时间不但和记录的条数有关，还和断点的个数、需要离散化属性的个数以及属性的类型等有关。
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user: 6. 总结与展望 本文研究并实现了基于最小信息熵的离散化算法，它可以从这些含有连续属性的数据集中取得好的数据样本，得到简洁且有效的规则，如此可以方便数据在后续挖掘中的处理，并帮助企业及用户更有效的挖掘需要的数据。
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user: 摘 要 大数据时代背景下为满足工业物联网的高实时性需求，我们运用边缘计算和机器学习技术提出了一种工业智能边缘计算中基于数据流相关性的计算卸载方法。采用拓扑排序、决策树等方式寻求任务相关性，避免无关数据卸载、多任务场景下重复数据多次卸载及无序卸载导致的缓存过多，存储器容量不足等问题。本研究设计了两种调度算法，分别对应多任务决策所需特征数据重复率高和低的两种不同场景下所采用的计算卸载算法，保证了任务处理的实时性；此外本研究均严格控制在带宽约束下，保证了调度的可靠性。 关键词 :边缘计算，机器学习，工业物联网，计算卸载 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 随着大数据的不断发展，数字化的思想逐步渗透到工业制造业中。工业4.0趋势 [ 1 ] 就是将更多的物联网设备部署到工厂中，用算法取代人脑，用自动化设备取代人力，逐步实现工业智能化。然而，不可忽视的是随着联网设备的不断扩充，多用户多任务并行处理需求。传统集中式云计算已无法满足当下工业生产的实时性需求。边缘计算将部分计算卸载到边缘，在边缘端实现对数据流的简单计算或筛选 [ 2 ] [ 3 ]，减轻云端计算及存储压力。同时由于计算位置上的变化，边缘设备更靠近用户端，可实现短时间内的有效交互，大大降低传输时延。边缘计算的出现为时间敏感型工业生产带来福音。 据IDC数据统计，到2020年将会有超过500亿的终端联网设备，超过50%的数据需要在网络边缘侧分析、处理与储存。边缘服务器往往是由较近的路由器，基站等设备构成，虽然能为云端解压，但受其有限的计算及存储能力限制，无法满足大型任务需求。针对目前多用户多任务并行处理的现况，必须有一套合理的计算卸载方案来保证边缘服务器计算的可靠性。 现有方案中，Yaozhong Song [ 4 ] 等人基于QoS面向物联网任务提出了一种在边缘计算网络中定期分配传入任务的方法，增加了可以在边缘计算网络中处理的任务数量，然而其并没有考虑到任务之间的关联性，及任务之间的优先级关系。Feng Wei [ 5 ] 等人面向移动边缘计算物联网设备之间分配资源提出了一种选择最低能耗优先的算法，充分考虑服务器资源及无线信道分配，使用户端到边缘端的任务分配更加科学。然而其并没有讨论带宽对分配方案的影响，也没有讨论任务间的相关性。Zhang D [ 6 ] 等针对异构边缘计算设计了一种基于社交传感的任务分配方法，考虑了任务的动态性，然而其也没有考虑任务的关联性并且仅能用于某一单独的任务，无法满足多任务并存场景。Boutheina Dab [ 7 ] 等面向边缘计算的多任务联合分配及资源分配提出基于多用户WiFi的MEC架构，满足任务延迟约束下移动边缘端的能量消耗最小，他们默认服务器接收所有数据，但由于边缘服务器计算能力存储能力有限，这一想法虽然能短期内使时延及能耗最小化，但在大数据任务中将很难实现。 现有关于边缘计算的计算卸载问题大多考虑任务截止时间，容量，计算能力等限制，根据指定优先级进行任务分配。工厂往往部署多个传感器收集不同的特征数据，利用机器学习决策树思想发现，任务中常存在很多决策无关的特征数据流，放弃无关数据的处理不仅可避免决策无关数据的传输开销，而且能减轻边缘端计算及存储压力，同时由于先到的处理优先级低的特征数据必须进行缓存等待优先级高的特征数据流到达，所以按特征数据流的优先级进行传输，可避免边缘服务器缓存过多导致容量不足的问题。 本文将基于边缘计算框架，联系机器学习算法和多数据流思想，对问题进行深入研究。
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user: 2. 系统模型 智能边缘计算的架构如图1所示，考虑多个任务集合，每个任务都含有若干个特征数据流。多传感器作为用户端，各自接收数据组成一个特征数据流。云端根据多任务需求生成决策树，并将训练好的模型放置边缘服务器上 [ 8 ] [ 9 ]。各个边缘服务器依照自身计算能力和存储能力选择是否接收用户端的计算卸载请求。 图1. 工业智能边缘计算框架
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user: 3. 问题描述 为满足当下工业生产实时性需要，考虑任务相关性，在MEC (Multi-Access Edge Computing)多接入边缘服务器计算能力存储能力限制下，设计满足多个任务并存场景的计算卸载方案。应用场景图如图2。 本文以多任务平均决策时间为优化目标 [ 10 ] [ 11 ]，首先对基于数据流相关性面向工业智能边缘计算的任务卸载方法进行建模。考虑 A = { a 1 ， a 2 ， ⋯ ， a n } 为一个数量为n的任务集合，每个任务 a w 都含有 q n 个特征数据流，由 F m = { f 1 ， f 2 ， ⋯ ， f q n } 表示，每个 f i ∈ F m 。 B i 表示特征 f i 调度到边缘服务器e上所需带宽， d i 表示特征数据流 f i 的数据量， f i 常用 [ B i ， d i ] 表示。在不同计算调度方案中， f i 的卸载顺序不同，因此引入次序的概念，用字母m表示。 t s m 为第m个特征数据流传输开始时间， t e m 为第m个特征数据流传输结束时间。由下式表示： 图2. 应用场景图 t s m = { min { t e ( m − 1 ) } m > 1 0 m = 1 t e m = { t s m + d i B i } (1) 用 T n = { T a 1 ， T a 2 ， ⋯ ， T a n } 表示n个任务的对应决策时间，边缘服务器某一时刻j接收计算卸载请求的任务集合由 A j 表示。故由(1)可得多任务决策时间为： T n = max { t e m }       ( a n ∈ A j ) (2) 因此，优化目标多个任务各自完成时间的平均值为： T ¯ = 1 p ∑ a w ⊆ A j T a w         ( p = | A j | ) (3) 为保证调度方案可靠性，我们引入带宽约束， F b 表示并行计算的数据流集合： ∑ f i ∈ F b B i ≤ B (4) 因此，多任务计算卸载方法可以表示为： min T ¯ = 1 P ∑ a w ⊆ A j T a w ( p = | A j | ) st . ∑ f i ∈ F b B i ≤ B
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user: 4. 一种工业智能边缘计算中基于数据流相关性的任务卸载方法 一种工业智能边缘计算中基于数据流相关性的任务卸载方法，包括步骤：S1：MEC服务器依据不同任务的决策需求，生成相应的决策树，用户端收集特征数据，将同一任务对应的特征数据流归为一个特征数据流组；S2：用户端选择重复率最高的任务向服务器发送计算卸载请求；S3：服务器按重复率选择调度算法，接收任务所包含的特征数据组；S4：服务器计算任务的累积完成时间，以及计算此时多任务平均完成时间。 具体流程如图3： 1) 某一周期内用户端收集生产线数据并全部上传至MEC服务器上； 2) 服务器依据多任务的决策数据及结果，制定相应的决策树； 3) 将任务涉及到的特征编为一组； a w = { f 1 ， f 2 ， ⋯ ， f q n } 重复上述步骤，生成所有任务的决策树并整理。 4) 计算任意K个任务的特征数据流重复率。用u表示。 u = d q ∑ f i ⊆ A j d i − d q 5) 用户端选择重复率最高的任务向服务器发送计算卸载请求； 计算卸载请求为： [ B i ， d i ， u ] 6) 计算K个特征数据流组中各个特征数据流的预期最小传输时间 d i B i ； 7) 如果重复率高于阈值选择调度算法为重复优先算法，则将选定的K个特征数据流组中重复特征数据流按预期最小传输时间由小到大进行排序，依次排入调度表中(满足带宽限制的情况下可并行传输)； 8) 当并行计算的某个特征数据流完成传输，则选择剩余特征数据流中预期最小传输时间最小的特征数据流排入调度表中(满足带宽限制)。若不满足带宽限制则安排预期最小传输时间第二小的特征数据流排入调度表中，以此类推，直到该服务器要接收的多特征数据流组中各个特征数据全部传输完成； 9) 如果重复率低于阈值选择调度算法为TMF算法(Topological Sort and Expected Minimum Completion Time First 拓扑排序及预期最小完成时间优先联合算法)，则把服务器即将接收K个特征数据流组中的特征，依据决策树模型进行拓扑排序，依次排入调度表中(满足带宽限制的情况下可并行传输)； 10) 当并行传输的某个特征完成传输，则选择剩余特征中拓扑排序靠前的特征排入调度表中。注意当遇到同一位次有多个特征可供选择时，将这些特征中预期最小传输时间的特征数据流排入调度表中(满足带宽限制)。若不满足带宽限制则将该位次下预期最小传输时间第二小的特征数据流排入调度表中，以此类推，直到该服务器把将要接收的多特征数据流组中全部特征数据流传输完成。 图3. 算法流程图
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user: 5. 结果评估 用python对两种算法进行验证，随机模拟了10，000组数据，将重复优先算法和TMF算法和传统贪婪算法(预期最小完成时间优先)以及普通卸载进行对比(如图4)。实验表明(如表1)面向工业智能边缘计算多任务并存场景下，在服务器计算能力允许的范围内，考虑避免重复数据多次卸载的重复优先算法和TMF算法以及预期最小完成时间优先算法因为处理数据量的减少，都比普通卸载时间优化13.71%以上。 其中，在多任务重复率低于32.6%时，重复优先算法与预期最小完成时间最优效果相仿，都比随机卸载时间节省15%~17%。而TMF算法比随机卸载时间节省21.93%。故在多应用重复率较低时，我们可采用TMF算法进行计算卸载。在多任务重复率在67.1%~92.7%时TMF算法与预期最小完成时间最优效果相仿，都比随机卸载时间节省15%~16%。而重复优先算法效果较优，相比随机卸载时间节省22.32%。因此，灵活根据重复率选择重复优先算法和TMF算法在解决此类问题上具有更高的优化性，满足了工业生产的实时性及可靠性需要。 图4. 实验结果 Table 1 Comparison of algorithm 算法 最优解数目 平均优化率 预估算法最优区间(重复率) 普通传输 0 0 NULL 预期最小完成时间优先 0.05% 13.71% NULL TMF 46.29% 21.93% 0%~32.6% 重复优先 53.66% 22.32% 67.1%~92.7% 表1. 算法比较
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user: 6. 结语 本文运用边缘计算和机器学习技术，结合多数据流相关性思想。基于传统贪婪算法(预期最小传输时间优先算法)，提出了一种工业智能边缘计算中基于数据流相关性的计算卸载方法，避免无关数据卸载、多任务场景下重复数据多次卸载及无序卸载导致的缓存过多，存储器容量不足等问题。仿真结果表明该方法相比传统算法具有更高的卸载效率，满足工业场景的实时性需求和可靠性需要。
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user: 摘 要 在移动通讯领域，在用户进行电话投诉时，特别是对通信的质量进行投诉时，如何快速而准确的对用户的问题给予合理的和可接受的解答，并对用户问题在后端进行跟进和解决，提高客户满意度是每个运营商重点关注的部分。本文提出一种应用于用户投诉的快速检索和反馈系统，首先，利用基于测量报告、MDT最小化路测等数据利用基于指纹库的定位算法，进行栅格化的定位，汇聚出质差区域。接下来，将网络告警数据、断站信息进行聚合，利用栅格化覆盖评估算法，形成质差区域，将两个算法计算出的质差区域在栅格级别进行对比，重叠区域进行标记，最终形成查询库。在接到用户投诉时，话务人员可以根据用户投诉的地址描述，在查询库中进行查询，检索，系统会反馈回投诉区域的标签，就能够得到投诉区域的实际情况，给客户以解释。最后，本文通过性能测试实验，验证了本文提出的关键定位算法准确性，展示了该方法的实用性。 关键词 :检索，反馈，指纹库，定位算法，汇聚算法 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 随着移动通讯技术和国家经济的发展，移动终端的应用已经非常普及了。每天数以亿记得终端用户进行通话、上网、看视频等各类业务。由于通信网络不可能十全十美，总存在这样那样的问题，当用户遇到通信质量问题时，第一时间想到的就是向运营商进行投诉，但是由于接线话务人员非专业的技术人员，对网络中出现的各种问题并不能给用户解释清楚，而且对于用户的处理时限等诉求也不能进行有效答复，就容易给用户造成一种感觉，客服总是在推脱责任，并没有真正关心用户的利益等。 对于话务人员而言，他们对通信网络状态信息的掌握一般仅仅是某些站点拆除了、故障了、断电了等最基本的信息，而且这些信息也可能由于内部流程的滞后性，也可能不能随时掌握。所以当用户投诉时，客服人员一般都会答复用户所在的位置站点故障、没站等原因导致的问题。而实际上网络也可能因为外部干扰、网络内部干扰等因素导致信号强度无问题而信号质量存在问题，此时用户就会非常的不满，认为客服纯粹是进行搪塞，并没有真正的想为用户解决问题。