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 基于全自主區(qū)塊鏈的危固廢智慧監(jiān)管平臺(tái)

基于全自主區(qū)塊鏈的危固廢智慧監(jiān)管平臺(tái)[通信與網(wǎng)絡(luò)][物聯(lián)網(wǎng)]

“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)+區(qū)塊鏈”智慧環(huán)保平臺(tái)趨于成熟,在“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)+大數(shù)據(jù)”的工業(yè)環(huán)境下,工業(yè)數(shù)據(jù)面臨著很多數(shù)據(jù)安全問(wèn)題,借助區(qū)塊鏈技術(shù)的“不可偽造”“全程留痕”“可以追溯”“公開(kāi)透明”“集體維護(hù)”等特征為工業(yè)數(shù)據(jù)保駕護(hù)航。重點(diǎn)介紹危固廢智慧監(jiān)管平臺(tái)利用區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)、GIS、人工智能等先進(jìn)技術(shù),實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)鏈上各單位共享數(shù)據(jù)、協(xié)同管理,打破“信息孤島”,提供便捷高效的可監(jiān)控、可預(yù)警、可追溯、可共享服務(wù),實(shí)現(xiàn)“存證不可篡改、路線(xiàn)全程追蹤、明確企業(yè)范圍、異常數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)”,推動(dòng)數(shù)字產(chǎn)業(yè)化。

發(fā)表于:2023/4/7 11:29:00

 面向模糊測(cè)試的工業(yè)控制協(xié)議逆向方法研究

面向模糊測(cè)試的工業(yè)控制協(xié)議逆向方法研究[測(cè)試測(cè)量][工業(yè)自動(dòng)化]

模糊測(cè)試是傳統(tǒng)的漏洞挖掘方法之一,在工業(yè)控制領(lǐng)域,針對(duì)一些不公開(kāi)協(xié)議規(guī)范的私有協(xié)議,由于無(wú)法獲取協(xié)議格式及語(yǔ)義信息,模糊測(cè)試在對(duì)其脆弱性分析上存在用例冗余度高、測(cè)試效率低等問(wèn)題。通過(guò)將協(xié)議逆向與模糊測(cè)試相結(jié)合,提出了應(yīng)用動(dòng)態(tài)污點(diǎn)分析的協(xié)議逆向方法,從函數(shù)和指令級(jí)分析工業(yè)控制協(xié)議報(bào)文在程序運(yùn)行中的軌跡信息,依據(jù)軌跡日志構(gòu)造協(xié)議語(yǔ)法樹(shù),生成語(yǔ)義信息,指導(dǎo)測(cè)試用例生成,并使用Peach模糊測(cè)試框架進(jìn)行測(cè)試,證明了該方法能有效減少測(cè)試冗余,提高測(cè)試效率。

發(fā)表于:2023/4/7 11:06:38

基于殘差網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)的入侵檢測(cè)方法研究

基于殘差網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)的入侵檢測(cè)方法研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

針對(duì)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)攻擊流量特征復(fù)雜以及深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)易發(fā)生退化的問(wèn)題,提出了一種基于殘差網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)的入侵檢測(cè)方法,實(shí)現(xiàn)了將一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與門(mén)控循環(huán)單元?dú)埐钸B接的網(wǎng)絡(luò)模型。使用CSECICIDS2018數(shù)據(jù)集和密西西比州大學(xué)的天然氣管道數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明,此方法在各個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)上均優(yōu)于其他經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)算法,具有較好檢測(cè)性能和泛化能力,證明了其在工業(yè)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中的可靠性及應(yīng)用價(jià)值。

發(fā)表于:2023/4/7 10:57:00

基于FPGA的多通道可見(jiàn)光通信系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

基于FPGA的多通道可見(jiàn)光通信系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[微波|射頻][其他]

與傳統(tǒng)的射頻通信方式相比,可見(jiàn)光的頻譜資源豐富,且具有較高的安全性。設(shè)計(jì)的多通道可見(jiàn)光通信系統(tǒng)分為發(fā)射端與接收端,基于Verilog HDL語(yǔ)言對(duì)發(fā)送端的通道分發(fā)模塊、透?jìng)鹘M幀模塊、信道碼塊分割模塊以及接收端的透?jìng)鹘鈳K、通道合并模塊進(jìn)行了詳細(xì)設(shè)計(jì),實(shí)現(xiàn)了最大支持16路數(shù)據(jù)同時(shí)收發(fā)的多通道可見(jiàn)光通信系統(tǒng)。為滿(mǎn)足系統(tǒng)的高速通信,設(shè)計(jì)優(yōu)化可見(jiàn)光通信的發(fā)射/接收系統(tǒng)電路,在發(fā)射端采用前級(jí)預(yù)加重電路,有效補(bǔ)償了信道損失;在接收端采用由電阻和電容共同構(gòu)成的T型放大電路來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)衰減信號(hào)的補(bǔ)償。最后,聯(lián)合實(shí)驗(yàn)平臺(tái)進(jìn)行測(cè)試,結(jié)果表明設(shè)計(jì)的多通道可見(jiàn)光通信系統(tǒng)傳輸誤碼率不大于10-9,單通道傳輸速率不低于30 Mb/s,此研究有利于提高可見(jiàn)光通信系統(tǒng)的可靠性、高速性。

發(fā)表于:2023/3/29 17:37:33

MBSE在機(jī)載機(jī)電計(jì)算機(jī)研制過(guò)程中的應(yīng)用探索

MBSE在機(jī)載機(jī)電計(jì)算機(jī)研制過(guò)程中的應(yīng)用探索[電子元件][航空航天]

隨著飛機(jī)系統(tǒng)的多電化、智能化發(fā)展,機(jī)載機(jī)電計(jì)算機(jī)高集成度化,系統(tǒng)架構(gòu)和接口設(shè)計(jì)愈發(fā)復(fù)雜。隨著機(jī)載機(jī)電計(jì)算機(jī)研制周期、成本的不斷增加,質(zhì)量問(wèn)題日益突出。針對(duì)復(fù)雜機(jī)載機(jī)電計(jì)算機(jī)嚴(yán)峻的質(zhì)量形勢(shì),提出使用基于模型的系統(tǒng)工程(Model-Based System Engineering,MBSE)方法,以模型和標(biāo)準(zhǔn)圖形化方式對(duì)系統(tǒng)研制的行為過(guò)程進(jìn)行描述,來(lái)解決復(fù)雜工程問(wèn)題。實(shí)現(xiàn)了MBSE在機(jī)載機(jī)電計(jì)算機(jī)研制流程中的本地化,將驗(yàn)證環(huán)節(jié)前置,提升了研制質(zhì)量,對(duì)其他復(fù)雜計(jì)算機(jī)類(lèi)系統(tǒng)有借鑒意義。

發(fā)表于:2023/3/29 17:34:48

基于TMS320F28335的二次Bootloader在線(xiàn)升級(jí)方法

基于TMS320F28335的二次Bootloader在線(xiàn)升級(jí)方法[其他][其他]

為避免TMS320F28335在程序升級(jí)過(guò)程中需要執(zhí)行打開(kāi)嵌入式設(shè)備、額外配置GPIO管腳電平或單獨(dú)開(kāi)發(fā)專(zhuān)用上位機(jī)軟件的操作,提出了一種二次Bootloader方法來(lái)實(shí)現(xiàn)應(yīng)用程序的在線(xiàn)升級(jí)。將TMS320F28335配置為Flash啟動(dòng)模式,通過(guò)預(yù)燒寫(xiě)二次Bootloader程序,將通用串口上位機(jī)軟件下發(fā)的應(yīng)用程序bin文件存儲(chǔ)在TMS320F28335的外擴(kuò)SRAM中,執(zhí)行將應(yīng)用程序燒寫(xiě)到片上Flash指定區(qū)域的操作,并跳轉(zhuǎn)執(zhí)行應(yīng)用程序,實(shí)現(xiàn)應(yīng)用程序的在線(xiàn)升級(jí)功能。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法有效可行,具有較強(qiáng)的通用性和可靠性。

發(fā)表于:2023/3/29 17:29:27

一種服務(wù)于K-means的初始中心選取方法

一種服務(wù)于K-means的初始中心選取方法[其他][數(shù)據(jù)中心]

聚類(lèi)是數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域最重要的技術(shù)之一,K-means是其中使用頻率最高的舉足輕重的聚類(lèi)算法。然而,K-means算法表現(xiàn)嚴(yán)重依賴(lài)于初始中心,選取多少個(gè)初始中心以及選擇哪些數(shù)據(jù)點(diǎn)作為初始中心對(duì)K-means算法十分重要?;诖?,提出一種初始中心選取方法DPCC(Density Peak Clustering Centers)。DPCC方法基于密度和距離生成一個(gè)選取決策圖,將數(shù)據(jù)集中所有的密度峰值點(diǎn)凸顯出來(lái)。這些密度峰值點(diǎn)即為DPCC方法為K-means算法提供的初始中心。實(shí)驗(yàn)表明,DPCC方法不僅可為K-means提供初始中心數(shù)量,還能有效提高K-means算法的準(zhǔn)確度,并縮減K-means算法的執(zhí)行時(shí)間。

發(fā)表于:2023/3/29 17:17:47

采集設(shè)備接入的框架設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

采集設(shè)備接入的框架設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[嵌入式技術(shù)][物聯(lián)網(wǎng)]

隨著嵌入式技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)的快速進(jìn)步,物聯(lián)網(wǎng)近些年來(lái)也有很大的發(fā)展,大量不同類(lèi)型的終端設(shè)備都需要接入到網(wǎng)絡(luò)中。但整個(gè)物聯(lián)網(wǎng)結(jié)構(gòu)從物理層、網(wǎng)絡(luò)層再到應(yīng)用層,每層之間采用不同的通信協(xié)議,這大大增加了集成系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的困難。提出一種支持自定義協(xié)議、多種終端設(shè)備的物聯(lián)網(wǎng)接入框架的設(shè)計(jì)方案,并據(jù)此研制軟件系統(tǒng)。通過(guò)自定義協(xié)議接入不同的設(shè)備,增強(qiáng)系統(tǒng)的擴(kuò)展性和互操作性,并可以靈活處理設(shè)備的數(shù)據(jù)與事件。

發(fā)表于:2023/3/29 17:13:08

基于服務(wù)架構(gòu)的OpenFOAM求解客戶(hù)端設(shè)計(jì)

基于服務(wù)架構(gòu)的OpenFOAM求解客戶(hù)端設(shè)計(jì)[模擬設(shè)計(jì)][其他]

針對(duì)OpenFOAM解算軟件缺乏GUI功能用戶(hù)交互體驗(yàn)性差問(wèn)題,研究設(shè)計(jì)了一個(gè)OpenFOAM求解客戶(hù)端軟件。設(shè)計(jì)了基于服務(wù)的“云+端”計(jì)算架構(gòu),設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)了一個(gè)OpenFOAM求解器服務(wù),GUI客戶(hù)端遠(yuǎn)程調(diào)用訪(fǎng)問(wèn)求解器服務(wù),并集成可視化服務(wù)實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)可視化分析功能,實(shí)現(xiàn)了云端協(xié)同的求解計(jì)算功能;研究設(shè)計(jì)了基于界面模板的動(dòng)態(tài)GUI界面生成方法,實(shí)現(xiàn)了客戶(hù)端軟件界面用戶(hù)自定義配置功能。該軟件支持基于服務(wù)的功能擴(kuò)展集成,支持用戶(hù)界面自定義、求解器用戶(hù)設(shè)置界面自定義功能,用戶(hù)界面友好,可擴(kuò)展性強(qiáng)。通過(guò)實(shí)際的算例進(jìn)行解算,驗(yàn)證表明了客戶(hù)端軟件能夠通過(guò)遠(yuǎn)程調(diào)用云端求解服務(wù)、可視化服務(wù)實(shí)現(xiàn)完整的求解計(jì)算流程。

發(fā)表于:2023/3/29 17:01:22

面向云計(jì)算環(huán)境的CFD數(shù)據(jù)可視化分析服務(wù)

面向云計(jì)算環(huán)境的CFD數(shù)據(jù)可視化分析服務(wù)[其他][數(shù)據(jù)中心]

針對(duì)目前CFD(Computational Fluid Dynamics)軟件數(shù)據(jù)可視化分析所需計(jì)算量大且操作不靈活的問(wèn)題,面向CFD數(shù)據(jù)可視化分析需求,實(shí)現(xiàn)了一個(gè)CFD數(shù)據(jù)可視化分析服務(wù)原型軟件。在該原型軟件中,研究了自適應(yīng)客戶(hù)端的服務(wù)自適應(yīng)QoS(Quality of Service)優(yōu)化技術(shù),降低不同客戶(hù)端計(jì)算環(huán)境對(duì)服務(wù)質(zhì)量的影響;研究設(shè)計(jì)了基于消息中間件的服務(wù)集成接口,提高了服務(wù)使用的靈活性。面向云計(jì)算環(huán)境的CFD數(shù)據(jù)可視化分析服務(wù)發(fā)揮了云端服務(wù)器的性能優(yōu)勢(shì),應(yīng)用了“云+端”的開(kāi)發(fā)新模式,具備靈活性和可擴(kuò)展性。

發(fā)表于:2023/3/29 16:51:16

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