轮机英语考证评估训练系统的设计与实现

轮机英语考证评估训练系统的设计与实现（精选5篇）

1.轮机英语考证评估训练系统的设计与实现 篇一

随着申报项目的日益增多,立项评估部门的工作量也随之增大,传统人工评估管理方式所带来的弊端也随之日益显现出来。例如,评估过程中不可避免地存在着各种人为因素的干扰,以及因工作量增加所带来的数据管理等问题。如何建立一套科学、客观、完备、高效的评价体系和符合评估人员评估流程的立项评估系统变得日趋重要。

在对立项评估的实际需求进行分析的基础上,结合基于层次分析法与聚类分析相结合的立项评估模型,设计开发出了适用于立项评估部门的科研立项评估系统。评估人员使用本系统可以方便快捷地对各申报单位进行评估,提高了评估人员的工作效率,同时也大大降低了人为因素的影响,使管理方式上升到先进的信息化和智能化水平。

1 系统设计

1.1 系统设计目标

系统设计要以立项评估人员的评估流程为中心,影响科研立项评估结果的各因素为操作对象,并需要具备以下特点:

(1) 符合用户的思维方式,界面友好,操作方便快捷,体现交互性;

(2) 对用户要有权限限制,以确保系统的安全性;

(3) 信息统计详细、全面,可以对一些信息进行查询、添加、删除、修改等操作,方便用户对相关信息的管理和更新,使评估人员能根据系统提供的各方面信息作出更新更有效的管理决策。

1.2 开发设计思想

(1) 尽量采用现有软硬件环境及先进的立项评估方法,从而达到充分利用现有资源,提高系统开发水平和应用效果的目的;

(2) 系统应符合评估人员的评估流程,满足评估人员的实际工作需要,并达到操作过程中直观、方便、实用、安全等要求;

(3) 系统应具备数据库维护功能,及时根据用户需求进行数据的添加、删除、修改等功能;

(4) 系统应具备安全管理机制,具有密码保护功能和权限管理功能。

1.3 系统的主要功能模块

系统功能模块如图1所示。

(1) 综合评估模块

专家选择界面提供了可供选择的专家,用户可以根据需要选择进行评估的专家。评估数据包括评估指标维护和评估指标设置两部分。评估指标维护实现的主要功能是在配置列表中添加待评估的单位名称,从评估指标中选择所需要的指标,构建评估指标体系,设定各指标的标准评分和标度,填写指标描述、指标评点描述等相关信息。同时可以实现对新构建的评估指标体系中的各指标进行添加子指标、删除、修改和保存等功能。评估指标设置中显示的指标体系即为评估指标维护中构建的指标体系,选择评估该项目所需要的指标,并进行保存。综合评估是专家对各个单位的评估指标进行打分,通过使用基于层次分析法与聚类分析相结合的立项评估算法计算出各单位的综合得分,然后将综合得分进行排序,并用柱状图显示。

(2) 评估结果查询模块

可以按日期对评估结果进行查询,同时可以对评估结果进行浏览。

1.4 系统评估流程

用户登录后,通过身份验证获得相应的使用权限,系统的具体评估流程如图2所示。

2 系统实现

2.1 评估指标的设计

在理清科学项目立项评估系统中各要素之间的逻辑关系的基础上,根据软科学立项评估的基本程序建立了如图3所示的科研立项评估指标体系。

2.2 界面设计

应用程序除了具备完备的功能之外,界面友好、操作方便快捷也是必不可少的,使用C++Builder的优势在于它是由Borland公司推出的基于C++语言的快速应用程序开发工具,具有快速的可视化开发环境:只要简单地把控件拖到窗体上,定义一下它的属性,设置一下它的外观,就可以快速地建立应用程序界面。

C++Builder的集成开发环境(IDE)使程序员可以利用一组窗体、菜单和其他组件,并使用可视化的方式来设计应用程序的界面,将代码和事件与界面中的某一元素建立联系,并对整个应用程序进行调试。科研立项评估系统的综合评估界面如图4所示。

2.3 数据库设计

数据库的设计包括数据库概念结构设计和数据库逻辑结构设计,数据库结构设计的好坏将直接影响到系统的效率和功能的实现。

数据库概念结构设计 在需求分析的基础上对系统涉及到的信息进行整理,为数据库逻辑结构的设计打下基础。设计的数据库信息包括评估指标配置信息;评估单位配置信息;待评估指标配置信息;用户信息;专家信息;评估结果信息;指标权重信息;指标分划信息。

数据库逻辑结构设计 根据以上功能模块的分析,针对科研立项评估的具体情况和特点,采用Microsoft Access 2003进行具体数据库的设计。该管理系统共使用8张数据表,如表1所示。

为了存储指标的相关信息,每新建一个配置都会建立一个以这个配置加特定后缀命名的指标配置表,指标权重表,指标分划表。具体功能如表2所示。

2.4 系统实现关键技术

本系统前台使用的是C++Builder 6.0,后台数据库系统使用的是Microsoft Access 2003数据库。Microsoft Access已经成为世界上最流行的桌面数据库管理系统,为了充分利用Microsoft Access的强大功能,C++Builder提供了多种数据库访问技术,主要包括ODBC、BDE、SQL驱动程序、ADO,或直接通过TClientDataSet组件进行连接,根据其功能和特点,现在采用ADO数据库访问技术访问Microsoft Access数据库。

2.4.1 在C++Builder 中采用ADO数据库编程

ADO(ActiveX Data Object)是DAO/RDO的后继产物,是微软最新的数据访问组件(微软数据访问组件简称MDAC)的一部分。ADO是基于OLE DB之上的面向对象的数据访问模型,OLE DB是Microsoft开发的一种高性能的、基于COM的数据访问技术,其作用是向应用程序提供一个统一的数据访问方法,而不需要考虑数据源的具体格式和存储方式。本系统中采用ADO组件页中的ADOQuery控件下达SQL命令,使用ConnectionString属性来设置连接数据库。

2.4.2 树状结构的实现

系统使用树状结构表示层次分析法中各指标的递阶层次关系。指标的树状结构和对指标的相关操作是通过Win32组件页中的TTreeView控件和树状数据结构算法实现的。实现具体功能的函数如表3所示。TTreeView是树形视图组件,表示一个显示项目分层列表的窗口,用于建立一个多层次关系的树状显示,如同Windows中的目录显示一样。使用TTreeView可在窗体中添加树状视图窗口,树形视图组件中的节点是由一个标签和一定数量的可选位图组成的。每个节点都有一个与其相关的子节点列表,用户单击节点,可扩展或压缩与子节点相关的列表。

在程序设计的过程中,为了便于对指标树中各节点进行操作,创建了名为TNodeDataTree的类,将与节点紧密联系的元素及相关操作组织在一起,这些元素包括节点编号、节点所在层次、节点的父节点编号、节点的字段类型、节点的字段大小、节点的AHP评分值、节点的AHP标准评分值等信息。TNodeDataTree类中变量定义如表4所示。

3 结束语

该系统的开发、设计符合评估人员的评估流程,能为科研立项评估部门作出决策提供科学合理的评估依据。实现了科研立项评估工作的规范化和信息化,提高了评估人员的工作效率,同时也大大降低了人为因素的影响。此评估系统界面友好,实用性强,适宜在科研立项评估中推广应用。

摘要：在科研投入不断加大,科研立项申报项目日益增多的今天,科研管理部门以往所采用的手工评估管理模式已无法满足现在评估工作科学、公正、高效的需要。针对上述问题,在C++Builder和Microsoft Access环境下,采用层次分析发和聚类分析等数学分析模型,设计出一套科研立项评估系统。详细介绍系统的设计方法和具体实现过程。该系统可以提高项目评估人员的工作效率,减少评估过程中人为因素影响,具有较高的推广价值。

关键词：科研立项,评估系统,C++Builder,Microsoft Access

参考文献

[1]唐炎钊,孙建国.地方软科学研究项目立项评估流程和评估方法研究[J].科技进步与对策,2005,6.

[2]张静,董英斌.C++Builder中基于ADO的数据库访问方法[J].气象与环境科学,2007,9.

[3]Donghoon Oh,Soon Cheon Byeon,Young-I1 Park,et al.A Study onthe Architecture of Performance Evaluation System of Nation R&D Pro-grams in Korea[C].PICMET2007 Proceedings,2007,8.

2.轮机英语考证评估训练系统的设计与实现 篇二

雷达目标识别是雷达界和模式识别领域的重要课题,在50余年的研究中,该方向已经取得了丰硕成果和重大突破[1]。但是,雷达目标特征的复杂性和应用场景的多变性,严重制约着识别系统的广泛应用。针对上述情况,雷达目标识别系统必须能够在使用过程中不断进行系统升级与扩展,确保对于新出现的目标类型、样本特性和场景状态具有持久、稳定的识别分类能力[2]。

为了达到上述要求,结合雷达目标识别系统用户的特性和模式识别系统的特点,提出了向导式的识别模板训练系统(Recognition Template Training Wizard,RTTW)。它根据识别机制将模板学习过程划分为几个环节,建立一系列与之对应的向导页面。通过将模式识别算法屏蔽在后台,使得雷达操作员在无需深入了解识别原理的情况下,就可以按照向导的提示,通过简单的操作来控制和完成复杂的识别模板训练过程。

1向导式识别模板训练系统设计

1.1雷达目标识别系统简介

雷达目标识别系统的核心数据处理过程通常包括训练和识别2种工作模式,由数据获取、预处理、特征提取、分类识别、结果输出、数据存储以及模板训练等模块组成[2]。

在识别模式中,首先通过数据获取模块,从雷达获取各种代表目标信号的物理量,将其转换为计算机可以处理的原始数字信号。然后通过预处理模块对原始信号进行整理,为后续处理模块提供基本的目标数据。进而在特征提取模块中采用适当的方法对目标数据进行处理,得到代表该目标数据的抽象特征数据。最后,在识别模块中,通过特定的识别方法和识别模板,根据特征数据得到目标的属性信息,给出识别结果。

训练模式主要完成产生和维护识别模板的工作。模板训练模块根据一定的原则从数据存储模块中获得样本数据集,按照规定的方法对其进行学习从而产生识别模板,并提供给识别模块以实现分类功能。通常,训练模式工作在识别系统的建立阶段和投入运行后的性能改进环节,是识别系统可靠性与稳定性的基础和保证。

1.2需求分析

雷达目标识别是雷达界和模式识别领域公认的世界性难题[1],这是由于其复杂而特殊的应用背景决定的。

首先,目前描述和提取雷达目标特征信号的方法尚不够完善[3],给雷达目标识别系统的实现和应用引入了大量不确定性因素,对于识别系统的稳定性和适应性提出了严格要求。其次,实现雷达目标识别系统,需要从现场工作环境中获取一定规模的样本数据,用来完成对识别模板的学习和训练。然而由于试验经费和试验条件等多方面因素的制约,建立识别系统时常常只能利用有限时间和特定条件下获得的非完备数据集,无法代表所有目标及其特性分布,这对于识别系统的泛化能力、可靠性和稳健性带来很大隐患[2]。

可见,雷达目标识别系统的建立应该是一个长期的过程。系统必须能够在使用过程中不断地改进和扩展,结合雷达工作过程和识别系统运行期间出现的新目标、新数据、新需求,调整自身工作状态。这就是说,要适时产生有效的识别模板,更新识别模块,确保识别性能的持久性和稳健性。

识别模板训练是整个识别系统工作流程中最为复杂和耗时的环节[1]。有经验的技术人员可以根据系统需求和识别算法的要求,完成选择训练样本、制定训练方案、评价训练效果和更新识别模板等一系列操作。但是,识别系统的最终用户是雷达操作人员,他们不可能也没有必要充分掌握目标识别原理等内容[1,2,3],完全理解并独立完成这些工作是非常困难的。然而,现场模板训练这项任务却恰恰需要雷达员在识别系统投入运行后,根据实际情况的要求,独立地进行操作和控制。

为此,针对模板训练的基本流程,结合操作人员的实际情况,设计了向导式的识别模板训练系统。通过采用向导,简化和规范了模板训练的操作步骤,屏蔽了复杂的模式识别算法的处理过程,使操作人员只需要按照向导的提示进行简单的操控即可完成整个训练过程。

1.3训练系统流程

图1给出了向导式模板训练系统的基本功能模块和工作流程。图中梯形的模块对应了训练系统提供给操作员的人机交互界面,而矩形的模块则代表了被隐藏的复杂的信号处理及模式识别算法,无需操作人员参与。

对于一个识别系统而言,识别模板的质量是影响系统性能的核心,识别模板一旦投入应用就不能被轻易替换。因此,只有经过培训的高级操作员才具有运行模板训练系统的权限。用户登录用于控制对系统的使用权限。

在操作员根据训练目的(如按时间更新、按类型扩展等)指定了识别模板训练的方法和相关条件后,向导系统根据设定的条件选取训练使用的数据,并通过样本筛选程序,剔除不满足训练条件、样本特性以及质量标准的数据。

然后,向导搜集关于本次训练的所有信息并提交给操作员,经确认后即可启动模板训练。正式开始训练之前,还需要经过后台程序完成训练条件是否完备的检查,确保人工设置的训练条件、方法以及指定的数据满足训练算法的要求,保证训练过程顺利进行。在模板训练过程中,系统实时地向操作人员报告训练情况,以便掌握和控制学习过程。

训练结束后,只有当新模板性能确实优于系统当前正在使用的模板时方可投入使用。在性能评价环节中,操作员选择测试用的数据和测试指标,然后根据测试程序的运行结果进行评判即可。当决定启用新模板时,训练向导的后台程序自动完成模板更新和模板数据库的更改。

1.4向导式识别模板训练系统的特性

通过上述的向导式识别模板训练系统流程可以看到该训练向导具备如下特性:

① 自主运行:当识别系统出现性能下降、增加目标类型或者定期维护等情况时,向导式训练系统将被触发而自动运行;

② 人工指导:完全脱离人工参与的全自动智能系统机制并不适用于雷达目标识别系统[2],训练系统需要依靠操作员的指导,以达到明确学习任务、提高训练效率和确保训练质量的目的;

③ 操作简便:在模板训练流程中,需要人工参与的只有指定训练样本和学习方法、评价训练效果等少数环节,因此系统提供的人机交互方式要具有简单、直观、方便的性质;

④ 信息完备:实时地向操作员提供详细的指导信息,如对基本训练条件的说明、模板训练方法的描述、训练样本数据和测试数据的相关信息,以及训练向导当前的工作状态和后台程序的处理结果等,确保操作员明确了解当前所处的环节和下一步的操作;

⑤ 处理屏蔽:对于样本筛选、训练算法参数设置和模板更新等模式识别和系统管理环节,雷达员难以有效完成,也没有必要掌握这些知识。将这些专业处理模块屏蔽在后台执行,可以降低人工操作的难度和风险。

2向导式识别模板训练系统实现

2.1相关背景介绍

该识别系统用于为多种型号的低分辨常规对海警戒雷达增加综合信号处理与目标识别功能。它集回波数据获取、辅助判性、自主学习和数据存储等功能于一体。该系统根据雷达观测范围和目标的重要活动规律,将警戒海域划分为多个不同海区,每个海区分别建立独立的分类器,目标由所在海区的分类器进行判别。系统采用数据库和文件并存的方式对目标数据和识别模板等信息进行管理。识别系统为高级雷达操作员提供了向导式识别模板训练系统用于在系统运行过程中对识别模板进行更新与扩展。

识别系统运行期间定期对系统的识别性能和适用性进行统计和评价,当出现识别率下降、新增目标类型等情况时,系统将触发RTTW,帮助操作人员进行模板训练与更新。

2.2向导式识别模板训练系统

利用Visual C++和SQL Server实现了本向导式识别模板训练系统。该向导式识别模板训练系统与目标识别系统一起,能够较好地完成对识别模板扩展和更新任务的需求,保证识别系统具有持久、稳定的识别性能,提高识别系统的实用性和稳健性,降低识别系统的维护消耗。

向导式识别模板训练系统总共包括了用户登录、训练方法及海区选择、训练数据选择、训练信息汇总、训练过程信息和模板性能比较6个主要操作界面。在每一个人机交互界面中,系统列出所有可能进行的操作供操作员进行设置,如可选训练方法、训练海区清单及标准测试数据集列表等。例如,在选择训练数据集的时候,用户可以通过向导设置数据库查询条件(如起始时间、目标类型等),直接从数据库中读取数据参与学习。用户只需要根据屏幕提示点击鼠标进行选择和确认,就可以完成所有操作和控制,基本不需要通过键盘输入任何信息。

3结束语

本文设计和实现的向导式雷达目标识别模板训练系统,能够较好地解决识别系统在使用过程中需要不断进行更新和扩展的问题,具有友好、便捷的人机交互方式,使识别系统的最终用户——雷达操作人员能够轻松掌握和灵活控制这一复杂过程。必须看到,识别模板训练过程的设计和实现,受到识别系统的应用背景、实现方法和运行机制共同影响;只有在清晰直观的识别框架的指导下,才能建立起与之相对应的模板训练方案。因此,如何根据雷达目标识别应用背景,设计出行之有效的识别结构和识别算法,是构造具有通用性和稳健性的模板学习系统的前提和关键,也是本文后续工作的重要方向。

摘要：针对雷达目标识别系统的用户特点和识别模板的训练原理,提出并实现了向导式识别模板训练系统,较好地解决了目标识别系统需要在应用过程中不断进行更新和扩展的问题。该系统根据识别机制将模板学习过程划分为一系列向导页面,屏蔽了识别算法的具体实现过程,使雷达员能够通过简单的操作掌握和控制复杂的模板训练过程。该向导的应用证明其人机交互方式便捷、友好,学习结果稳定、可靠,使识别系统具有持久的适应性和稳健性。

关键词：雷达目标识别,模板训练系统,向导式系统,人机交互

参考文献

[1]NEBABIN V G.Methods and Techniques of Radar Recognition[M].Boston:Artech House,1994.

[2]张静,宋锐,夏胜平,等.雷达目标识别系统的层式软件结构[J].系统工程与电子技术,2005,27(3):435-438.

3.轮机英语考证评估训练系统的设计与实现 篇三

近年来, 随着国民经济的快速发展, 城镇居民生活水平不断提高, 人们改善住房条件的需求越来越旺盛, 二手房交易也保持快速发展。随着进入市场的存量房数量不断增加, 二手房价格评估也越来越受关注。传统的单宗评估由于其自身的局限性, 无法满足短时间内对大批量房地产进行快速、准确、规范评估的要求。因此, 学习和借鉴发达国家的经验, 建立评估系统, 采用统一的模型和标准, 实现短时间内对大批量的对象进行准确的评估, 以达到效率和公平的统一, 具有十分重要的理论和实践意义[2]。

1 系统总体设计

目前, 二手房交易大致遵循以下流程: (1) 房管局受理买卖双方交易合同, 核实买卖双方产权信息, 在房管局合同备案系统中登记备案, 生成合同编号; (2) 买卖双方携带房管局登记的合同编号到地税窗口纳税申报, 缴纳营业税、契税; (3) 地税征收窗口根据合同编号从房管局合同系统中获取合同信息, 在存量房交易纳税评估系统中评估交易房屋的价值。评估完成后, 由地税部门出具计税价格, 交由纳税人确认。如果纳税人没有异议, 则继续申报征收税款;如果有异议, 则启动争议处理流程; (4) 地税部门完成税款征收, 开具发票, 并将房屋交易的纳税信息, 如计税价格、发票号码等提供给房管局; (5) 房管局核验发票信息, 发放新的产权证书。

二手房交易纳税评估系统结构如图1所示, 可通过建立房屋价格评估体系, 动态调整基准房价。

2 基于最小二乘法的基准房价涨幅动态调整模型

在现有二手房价格评估模型中, 通常认为二手房价格=基准房价格*修正系数。此方法忽略了一点, 即随着市场的变化, 原先的基准房价可能已经失去参考价值。因此, 需考虑跟踪市场上各类房屋的挂牌及成交价格, 以动态调整基准房价。本文采用最小二乘法分别拟合出二手房挂牌价格和二手房实际成交价格的变化曲线, 预估本期房屋的挂牌价格和实际成交价格。同时, 采用二级评估机制, 即综合考量计算出来的房价涨幅和观察点的房价涨幅。基准房价调整模型如图2所示。其中, 最小二乘法的实现过程如图3所示。

3 具体实现过程

最小二乘法是分析长期趋势较常用的方法。设趋势变化为时间t的函数:y=x (t) , 本文认为房屋基准价是一个时间上的序列值, 因此可以用最小二乘法得出其变化趋势直线[5]。根据往期基准房价数据, 逐期增减量大致相同, 其发展趋势呈直线型。因此, 可以设法找出一条最合适的直线:Y=a+bxi。其中, Y为基准房价, 即为时间序列的因变量;xi为时间, 即为每一期房价的期数值;对应每一个xi, 可以根据上式求出Yi=a+bxi。根据公式推算出的基准房价与实际基准房价存在一定误差εi=Y′i-Yi。确定参数a, b的合适值, 使误差的平方和最小, 即:

根据函数极值原理, 要使误差平方和Q最小, 其必要条件是其对a和b的一阶偏导数等于零, 回归系数a和b所表示的直线方程, 就是对观察直线方程的最佳拟合。

解此方程组得到:

可推导出

其中, y为各期实际房屋基准价格;x为期数值;N为时间序列项数 (期数) 。求出a、b参数, 即可建立直线模型:Y=a+bx。其中, Y为预测值, x为预测的期数值。将预测的期数值代入模型, 即可计算出当期二手房挂牌价格或当期二手房成交价格。通过与上期价格进行比较, 可得出涨幅数据。根据挂牌价涨幅和成交价涨幅计算出本期房价综合涨幅。同时, 为合理评估价格, 采用二级评估机制, 根据以下公式计算综合涨幅:综合涨幅=观察点涨幅*权重+计算涨幅*权重。所谓观察点是指具备一定房价特性的房屋, 如同一地区范围内、同一种类型 (高层、别墅等) 的房屋。

4 结语

本文设计了存量房交易纳税评估系统总体架构, 并详细介绍了其中的基准房价动态调整模型, 采用最小二乘法, 根据历史价格预测本期价格, 克服专家评价模型的主观性和随意行, 使预估结果更加准确有效。该系统可以合理评估房产价值, 有效识别“阴阳合同”, 一定程度上遏制逃税、漏税现象。

参考文献

[1]陈秋玲, 陈忠.最小二乘法在汽车销售量中的应用[J].合作经济与科技, 2012 (5) :82-83.

[2]阮连法, 张岳威, 张鑫.基于特征价格与SVM的二手房价格评估[J].技术经济与管理研究, 2008 (5) :75-78.

[3]包含丽.基于最小二乘法的教学质量评价模型研究[J].温州大学学报, 2012 (8) :44-48.

[4]高文林.二手房价格评估的影响因素及方法选择[J].房地产评估, 2012 (4) :72-76.

[5]杜国毅.最小二乘法在经济预测中的应用[J].内蒙古统计, 2001 (6) :87-89.

4.轮机英语考证评估训练系统的设计与实现 篇四

在现代战机的空战训练中, 往往需要搜集大量的训练数据, 用于飞行员飞行后讲评, 以便指导他们如何进一步提高和改进, 从而提高飞行员的操作熟练程度。而取得这些信息的搜集工作可由空中作战训练系统 (ACTS) 吊舱完成。以往该吊舱在飞机进行训练场景时搜集数据, 回到地面后才可以将数据导出。也就是说只有训练完成后飞行员才能判读当日飞行参数, 发现的问题只能等到下次飞行时才能得以纠正。为解决这种效率较低的训练方式, 提出了一种新的空战训练吊舱系统, 它可以实时向地面传输飞机在空中的各项参数, 能直观地显示出空中对抗场景, 同时空中每一次的训练结果都可以实时传输给飞行员。这样可大大提高作战训练的效率, 且有助于飞行员在真实场景中进行更多训练。

本文介绍的空战训练吊舱综合处理机, 可在空中不断采集机上其它设备在飞行及作战训练中产生的各种数据, 并可以根据飞机姿态及高度及时提醒飞行员进行相应操作, 保证训练安全。本文从工程设计角度出发, 介绍了综合处理机的设计实现及开发环境。

2 概述

参照训练吊舱的系统需求, 综合处理机主要实现以下功能:1.综合信息处理与任务管理系统:完成飞机所得到信息的综合处理, 并完成吊舱系统的任务管理及参数计算等;2.武器控制与管理系统:完成飞机所携带的外挂管理、发射与控制等;3.惯导/GPS信息处理系统:完成飞机惯导与GPS数据的解算等;4.数字记录系统:完成训练数据的记录;5.语音告警系统:完成语音告警功能的管理。

3 硬件设计实现

3.1 系统组成

为提高吊舱计算机系统的集成度和综合处理能力, 且考虑到飞机航电技术的发展, 设计中采用了运算速度较高的Power PC系列CPU, 同时在系统硬件设计中尽可能使用大规模可编程逻辑器件FPGA。综合处理机按照整机和模块两级进行设计, 并遵循了模块化的要求, 由处理机模块 (CPU) 、多路总线模块 (MBI) 、低带宽模块 (LB) 、大容量存储模块 (MMM) 及机箱组成。综合处理机各模块通信使用PCI总线, 整机由+5VDC供电而无需配置电源模块, 其系统框图如图1所示。

3.2 CPU模块

CPU模块完成对整个训练吊舱的控制、管理以及数据采集与解算、与其它模块的信息交换等任务。CPU模块可提供整机的系统时钟、复位和应答;与其它模块之间的数据传输通路;整机中断处理、计时器、存储器;地面开发和维护测试接口等功能。

CPU模块采用Power PC8270作为主控单元, 设计主频266MHz;通过存储器接口, 外部扩展FLASH、SDRAM等, 用以存储临时数据和操作系统、用户应用程序;通过模块上的2路DUART, 实现对外的RS232通信;1路以太网实现对外的网络调试接口;提供标准PCI总线接口, 通过PCI总线可访问机箱内其它模块。CPU模块的功能框图如图2所示。

3.3 MBI模块

MBI模块负责训练吊舱与机上其它设备之间的1553B总线的通信管理, 可作为总线控制器 (BC) /远程终端 (RT) /总线监控 (MT) 等模式使用。MBI模块可提供整机对外的1553B总线数据传输通信, 传输速度可达1Mb/s, 总线传输字差错率小于10-7。当作为BC时, 对吊舱系统的通信进行调度和管理;作为RT时, 可以根据BC的调度, 进行终端总线消息传输;作为MT时, 可以对总线上传输的消息进行监控。MBI模块同时还可以为吊舱系统提供实时时钟 (RTC) 作为系统的通信时间基准。

MBI模块以MG80C186为中央处理器, 通过PCI总线接口与CPU模块进行通信访问;通过协议处理芯片和总线收发器, 外部扩展2路1553B接口。MBI模块的功能框图如图3所示。

3.4 LB模块

LB模块在CPU模块的控制下管理系统的多路RS-422串口通信、离散量输入/输出及告警音频输出等功能。LB模块可提供与TRU/GPS等设备的RS-422通信接口;与武器外挂之间的离散量输入/输出信号;向音频控制盒输出的告警音频信号等。

由于LB模块是PCI总线上的从设备, 因此采用可编程逻辑器件FPGA作为主控单元。FPGA中固化的硬件逻辑由IP核及粘合逻辑组成, 完成与CPU模块之间的PCI总线接口、RS-422总线协议管理、离散量管理及音频解码芯片控制等功能。LB模块外部扩展4路115200bps的全双工RS-422接口与12路“地/开”型离散量接口。同时在接收到CPU模块的指令后, FPGA硬件逻辑可以通过调取语音FLASH中存储的语句来实现1路告警模拟音频的播放。LB模块的功能框图如图4所示。

3.5 MMM模块

MMM模块用于记录训练吊舱系统与吊舱系统其它设备进行通讯的信息流, 采用固态存储器FLASH陈列实现。该模块在飞行训练结束后可被拆下, 与地面读取设备连接后将储存的数据导出以供分析。

MMM模块采用可编程逻辑器件FPGA作为LB模块与CPU模块之间的PCI总线接口控制部件。同时该FPGA中的硬件逻辑也配置有PCI-IDE协议转换功能块, 可直接对IDE接口的FLASH阵列进行底层硬件的读写操作。MMM模块外部扩展1路USB2.0接口, 与普通PC机连接即可进行地面数据的加卸载。MMM模块的功能框图如图5所示。

4 软件设计实现

根据训练吊舱的整体技术需求, 综合处理机采用风河公司的实时操作系统Vx Works, 在Tornado2.2环境下进行软件开发。综合处理机的系统软件为应用软件提供任务的调度、任务间的通信, 屏蔽底层硬件, 负责控制管理整机系统资源, 包括时间资源和空间资源, 使整个系统安全、可靠、正常的运行, 同时为应用软件的开发、维护及运行提供支持。本系统软件主要包括:

(1) 主控模块:主控模块通过调用其它功能子模块控制系统的初始化, 并根据系统当前的任务状态, 控制整个系统软件的流程。

(2) 初始化模块:包括硬件初始化和软件初始化模块, 分别通过调用硬件初始化模块和软件初始化模块, 使综合处理机达到工作状态。

(3) 控制模块:本模块主要完成系统状态控制及通信控制, 即根据飞行作战软件及其它子系统的相应状态, 确定系统运行状态和数据通讯的控制等。

(4) 通讯模块:本模块主要用于完成对吊舱系统其它设备的数据发送和接收。总线驱动模块用于驱动具体的1553B总线硬件通道, 根据系统的总线配置调用相应的工作模式模块。数据接收模块负责监视RS-422通信的数据接收通道, 并接收这些通道上的数据。数据发送模块根据系统的传输协议, 将相应数据发送给其它对应设备。

(5) 语音模块:本模块主要完成系统告警语音的控制, 包括语音实时播放和地面维护时语音文件的烧制等。

(6) 接口控制模块:离散量输入模块负责监视系统的离散量输入通道, 并周期性地将接收到的数据上报给应用软件。离散量输出模块根据飞行员的操作将相应状态值传达给底层硬件, 并将结果传送给应用软件;

(7) 数据处理模块:本模块主要完成文件系统的初始化、配置及对记录的数据进行读写控制等。

系统软件功能框图如图6所示。

5 综合处理机地面开发环境

地面开发环境包括系统软硬件调试开发环境及系统综合仿真环境, 整个系统的硬件调试和软件开发在图7所示的环境下进行。地面测试设备集成了内置仿真板卡的PC机与信号测试台各1台。其中PC机通过RS232串行接口和以太网通讯接口与CPU模块上的监控程序进行通讯, 实现人机对话和对硬件软件资源的调试。PC机上安装的Tornado2.2支持符号调试, 可以通过RS232串行口或以太网将调试代码动态加载到目标机上运行, 并且具有设置断点、单步运行等功能。通过RS232调试串口可以处理命令的输入和结果的显示。PC机内配置的1553B仿真板卡、RS-422串行通讯仿真板卡、离散量信号仿真板卡及喇叭, 可以完成系统相应信号的模拟和仿真。这些仿真板卡可以模拟各种类型的信号并发送至综合处理机, 同时还可接收综合处理机的信息输出。测试台内包含断点板、耦合器及电缆等, 配合PC机及仿真卡共同完成综合处理机的系统综合和系统测试。

6 结束语

本文设计了一种基于实时操作系统的吊舱综合处理机, 实现了训练吊舱系统作训时的通信管理、外挂物控制、人-机接口控制及数据记录等功能。本设计大量运用了可编程逻辑器件FPGA, 减少了模块上的芯片使用数量, 降低了研发及生产成本, 大大提高了系统的可靠性和灵活性。该综合处理机已在某课题上成功验证, 市场应用前景十分良好。

参考文献

[1]杨军祥.航空电子系统综合显示处理技术研究[J].航空计算技术, 2006 (07) .

5.轮机英语考证评估训练系统的设计与实现 篇五

电力通信网是电力系统的重要组成部分,为智能电网的建设提供基础支持,为电力生产系统安全、 稳定运行提供重要保障。近年来,随着电力行业的发展,电力信息化的进程不断加快,电力网与电力信息网之间相互渗透的趋势越来越明显[1]。电力通信网一旦发生安全事件,首先将直接影响电力通信系统的服务质量,其次还可能对电网的安全稳定运行构成威胁。因此,为了充分保障电力通信网的安全、 可靠、高效运行,开展对电力通信网的安全风险评估具有重要意义。安全风险评估可以标识出电力通信网与安全紧密相关的资产情况,评估资产的价值,对资产所暴露出的脆弱性和存在的威胁进行分析,估计威胁可能造成的不良影响,进而对整个系统存在的风险进行科学的评估[2]。评估的结果可以作为确定安全防范措施的依据,在此基础上实施恰当的管理措施,可以有效降低风险或避免风险,从而提高系统的安全性。

目前,电力通信网安全风险评估的研究主要注重在理论上,如文献[3] 在基于ISO/IEC13335 的基础上对电力通信网的安全性能进行了研究,文献[4–5] 对电力通信网可靠性进行研究并建立了可靠性的评价模型,文献[6] 提出基于业务风险均衡度的电力通信网可靠性评估算法,文献[7] 提出了一种基于层次分析法的电力通信网安全风险计算模型,还没有将这些研究理论应用到工程实际中的研究。

本文拟建立一种通用的评估系统数据模型,使基于此模型开发的安全风险评估系统在电力通信网的安全风险评估中具有一定的普适性,利用该数据模型能够灵活实现系统评估对象及评估指标的灵活配置。在此基础上根据给定的电力通信网风险评估计算模型,对电力通信网安全风险评估系统进行实现。

1 评估流程及方法

电力通信网主要有传输网、交换网、数据网和管理网等,是一个综合多种业务子网的复杂网络系统,电力通信网中各种业务依赖于不同的业务子网, 而主要的业务子网又依赖于电力传输网,其核心部分是SDH光传输网。所以,本文的研究重点确定为SDH光传输网的安全风险评估。因此,本文确定的电力通信网的评估对象主要是构成光传输网的SDH设备及连接这些设备的光缆段。基于电力通信网物理的不可抗力与逻辑业务配置所暴露的威胁,对电力通信网的安全风险评估包括:网络脆弱性评估和网络重要度评估。网络综合风险的评估基于网络脆弱性评估及网络重要度评估之上,只是对二者的评估结果进行合理的分析处理即可得到网络综合风险,因此本文重点阐述网络的脆弱性评估及重要度评估。

1.1 评估流程

电力通信网安全风险评估包括对网络元素脆弱性及网络元素所承载业务重要度的评估,在此基础上进行风险综合评估,具体评估流程如图1 所示。

对网络进行脆弱性评估,包括建立评估对象、建立脆弱性评估指标、确定脆弱性评估指标值、确定脆弱性评估计算模型、网络元素打分及脆弱性的评估。 对网络进行重要度评估,包括网络所承载的业务类型及业务类型数量的确定、业务权值的确定、重要度评估算法的确定、网络元素的重要度评估。对网络进行综合风险评估时,包括确定网络元素综合风险评估算法及网络元素综合风险的评估。

1.2 脆弱性评估方法

电力通信网脆弱性的大小基于网络元素本体因素、部署环境及其他诸多物理因素的影响,在网络构建及网络管理配置完成后,随着网络的持续运营,网络元素受到上述的一个或多个因素的影响,其脆弱性将不可避免的被暴露。因此,脆弱性评估流程包括影响网络元素脆弱性因素的确定,即构建脆弱性指标、确定脆弱性计算方法。

1.2.1 指标体系构建方法

电力通信网安全风险评估对象为构成网络的网络元素,即网络设备及连接设备的光缆。在评估过程中,由于电力通信网各个地方网络存在网络结构和部署地域差异,从而导致不同地区电力通信网存在不同指标评估体系,因此,需要开发的评估系统基于通用的指标数据模型,此模型可根据不同地区的不同评估指标及其权重自行进行数据的配置,从而可以屏蔽电力通信网的地域差异性,实现评估指标的普适性,达到评估系统的通用性。考虑到上述问题,可采取层次化结构的指标体系结构(见图2),分层结构有利于对多种指标进行综合分析,最后形成符合指标建立原则的综合指标[8]。

1)目标层。指标体系结构中的最高层,表示了评估的总目标。

2)准则层。也称子目标层,对于不同评估总目标,准则层可以再划分为多个子准则层,以便更详细进行分析评估。从评估的层次简明和工作量角度考虑,准则层不能划分太多,否则会重点不突出,影响评估效果。

3)指标层。也称为因素层,是指标体系框架的最低层。表示影响上层目标的各种因素,各层之间的连线表示下层对上层的影响程度,即权重。

1.2.2 脆弱性指标的建立

电力通信网脆弱性评估指标的确定基于网络自身,每个地域的网络部署状况不同,影响网络脆弱性的因素也不同,因此,不同地域的网络脆弱性指标及其取值需要与本地网络维护人员及相关领域专家共同协商沟通确定。为了便于后文的阐述,基于图1 所示的评估流程及图2 所示的指标体系框架,给出一种某地区OPGW光缆脆弱性指标体系示例(见表1),OPGW光缆脆弱性的评估为目标层,一级、二级指标为准则层,指标权重为指标层。

1.2.3 脆弱性的计算方法

基于电力通信网网络元素脆弱性的评估指标体系及实际参数评价取值,可计算网络元素的脆弱性指标。基于计算评估所得脆弱性指标值越高,表明该网络元素所面临的威胁越大,风险越高的理念,对于网络中一个具体的网络元素k,其脆弱性V的计算方法为

式中,i表示第i个影响指标;N表示影响网络元素脆弱性指标的总数,即指标层数目;Wij表示第i个影响指标第j级指标的权重;pki表示网络元素k的第i个影响指标实际脆弱性影响取值,pki[0,1], 由领域专家或运行维护人员根据网络元素实际情况评价得出;M表示第i个影响因素指标体系的总级数,且对于任意一个目标,有

对于计算所得网络元素的脆弱性指标,有Vk[0,1]。

1.3 重要度评估方法

电力通信网重要度的评估基于网络业务配置, 评估的结果表明一个网络元素所承载的业务类型及业务数量的多少,用以标识一个网络节点在网络中的重要程度,或网络节点产生风险概率的大小。网络重要度评估流程包括网络元素所承载的业务类型及所承载的每种业务类型数量的确定、每种业务重要度权值的确定、重要度评估算法的确定。本文主要介绍业务重要度权值的确定及业务重要度评估算法。

1.3.1 业务重要度权值的确定

业务种类及数量的确定基于网络业务静态配置,业务重要度权值的确定由电力通信网所承载的不同业务对于电力安全供给所起到的保障作用的大小决定。业务重要度权值取值见表2 所列。

1.3.2 重要度的计算方法

电力通信网中承载的业务有继电保护、调度数据、自动化、安稳等多种业务,各种业务的重要度不同,而一个网络元素承载的业务的类型及各种类型业务的数量也不同,基于承载业务的重要度及数量,可计算该网络元素承载业务的重要度指标。基于计算所得重要度指标得分越高,表明该元素所面临的威胁越大、风险越高的理念。对于网络中一个具体的网络元素k,其承载业务的重要度指标Ik计算方法如下:

式中,i表示网络元素k承载的业务类型;N表示该网络元素承载业务的类型的总数;ωi表示第i种类型业务的重要度,由领域专家(运行维护人员) 根据实际情况评价给出或利用层次分析法分析得出;Si为该网络元素承载i种类型业务的数量。由于 ωi[0,∞],Si[0,∞],因此Ik[0,∞],基于Vk[0,1],为了配合网络元素的脆弱性指标Vk,统一评估标准,因此需将重要度计算值进行归一化处理,方法采用指数归一化的方法,即

式中,Ik′为归一化后的重要度,Ik′[0,1],系数 α 可通过通信网网络元素业务承载相关标准进行计算得出。

2 评估系统设计

2.1 功能模块设计

电力通信网安全风险评估系统主要实现对电力通信网中网络元素(通信设备及通信线缆)的脆弱性、重要度及风险进行计算评估,基于图1 所示的评估流程,评估系统功能模块如图3 所示。

1)评估指标维护功能模块。主要实现对计算网络元素的脆弱性及重要度计算所需基本参数的配置功能,可实现各种参数的添加、删除、编辑功能,基于所配置的脆弱性参数可以计算出网络元素的脆弱性,基于所配置的重要度参数可以计算出网络元素的重要度。

2)基础数据维护功能模块。主要实现网络资产基本信息(单位、站点、通信设备、光缆、网管)的维护功能,可实现各种网络资产的添加、删除、编辑功能。

3)拓扑业务维护功能模块。包括拓扑图及业务路由维护,可实现拓扑图的绘制及网络承载业务路由的添加、删除、编辑功能。

4)评估及结果展示功能模块。包括评估计算功能、拓扑展示功能、统计展示功能,可实现网络评估结果各种统计及展示功能。

5)安全管理功能模块。实现系统访问权限配置功能,为相关人员配置访问权限。

6)系统维护功能模块。主要实现系统参数与数据库维护功能。

2.2 数据库设计

根据安全风险评估的核心元素、图1 所示的评估流程及评估系统具体需求,设计了如图4 所示的数据关系及5 个相应数据信息库,以实现对网络评估所需的基本信息的存储。

1)评估指标信息库。包含5 张数据表,即参数类型表、等级表、参数定义表、参数值定义表、参数信息表。评估指标信息库及基础数据信息库的信息为网络元素的脆弱性评估提供基础数据,结合上文提出的脆弱性计算方法,即可实现对网络元素的脆弱性评估。

2)基础数据信息库。包含7 张数据表,即设备类型表、设备表、光缆类型表、光缆表、生产厂家表、 站点表、网管表。基础数据信息库提供了网络元素基本信息,为网络拓扑维护及网络评估提供基础数据。

3)业务信息库。包含5 张数据表,即业务类型表、业务类型权重表、业务表、业务路由表、拓扑表。 业务信息库为网络业务维护提供基础数据,结合上述的重要度计算方法即可实现对网络元素重要度的评估。

4)评估结果信息库。包含1 张数据表,即结果表。评估结果信息库实现评估结果的储存,为评估系统结果展示提供数据。

5)用户信息库。包含2 张数据表,即班组表、用户信息表。用户信息库储存维护网络的人员信息。

3 系统开发及实现

3.1 系统开发技术

评估系统的开发环境基于Visual Studio 2008, 开发语言为C#,数据库采用SQL,操作系统为Windows 7,并用到了流行的ExtJs富客户端技术。 评估系统的开发模式基于MVC模式进行,系统框架如图5 所示。

视图层即表现层,是系统能直接看到与操作的部分,其实现基于ExtJs富客户端技术,控制器层、模型实体层、业务逻辑层、数据访问层为后台数据处理模块。

1)视图层实现。评估系统视图层的开发采用目前流行的ExtJs技术,调用Ext.panel组件实现评估系统所需面板的设计,调用Ext.layout.according类实现评估界面功能模块导航面板的折叠布局。因此, 通过调用ExtJs的基本组件类与其布局即可方便实现页面的布局及每个组件的展示功能。ExJs是与后台对立的框架,是一种异步的交互模式,所以后台的处理用什么是随意的,只要能够返回前台可以识别的数据即可,因此需要一种方法实现评估系统界面即视图层与控制器层的数据交互,ExtJs给出了Ext. Ajax.request() 方法来实现评估系统视图层与控制器层的交互。

2)控制器层实现。控制器层即后台处理程序, 用来收集视图层提供的用户数据,传递给模型实体层,同时返回模型实体层处理后的数据给视图层。 首先控制器层通过调用HttpContext类获取视图层传递过来的请求,在识别请求后,将请求进行加工处理,将处理后的结果传给模型实体层,待模型实体层处理完数据后,将数据返回给控制器层,由控制器层交给视图层处理。

3)模型实体层、业务逻辑层、数据访问层实现。 模型实体层可实现对每一张表的数据请求,对于每张表的每个属性都有2 个方法,即set、get方法,通过调用这2 个方法即可实现对数据表的操作,把具体需求传给业务逻辑层,并把业务逻辑层传来的参数返回给控制器;业务逻辑层是模型实体层与数据访问层的接口,起桥梁的作用,通过数据访问层的请求对数据库进行操作;数据访问层实现对数据表的增、删、改、查功能,每张表均包括这几个方法,并把操作的数据传给业务逻辑层,下三层的实现也可以利用平台和三方软件自动生成。

3.2 系统功能界面展示

在测试评估系统功能前,首先应对需要评估的对象即光传输设备及光通道资源进行数据录入,包括对评估对象进行评估的指标信息录入、评估对象基础数据信息录入以及拓扑图的绘制工作,基础数据录入页面如图6 所示。

在完成数据录入后,对需要评估的对象进行打分,最后进行计算。计算完成后,可查看到评估结果拓扑展示效果(见图7、8)。对象颜色表示其威胁等级,根据颜色设定,显示颜色越深,表示威胁等级越高,因此可跟根据对象评估颜色直观地了解到当前网络状态。

图7 展示的是每一个评估对象的评估结果值, 值越大,表示威胁等级越高,每个值的背景颜色代表其威胁级,颜色越深,表示威胁越高。通过图7、8 评估结果的展示,即可较为清楚地了解到整个通信网的运行状态,为网络后续的维护、规划等提供决策支持。

4 结语

电力通信网拥有资产众多,由于其系统内部的复杂性、网络部署环境的多样性以及人力资源的差异性,将可能受到各种安全威胁。本文根据电力通信网风险评估的需要,基于通用的电力通信网指标模型,设计开发了一套电力通信网安全风险评估系统,能很好实现评估指标的普适性、评估过程的自动化、评估结果直观化。目前,该软件系统已经在部分电力通信网安全评估工作中进行了成功应用,软件运行稳定,评估结果较为准确,能较好地为电力通信网规划、设计、运行和维护提供决策支撑,为电网的安全稳定运行提供重要保障。

摘要：电力通信网是电力系统重要组成部分,其安全性对整个电力系统安全稳定运行具有重要意义。目前,在电力通信网安全风险评估研究中,大部分都集中在评估模型、评估指标体系、评估算法等理论研究方面,在有关评估系统及其应用研究方面鲜有报道。文章在分析电力通信网安全风险评估现状的基础上,结合脆弱性及重要度评估,对电力通信网骨干电路的风险评估流程、评估指标的构建及风险计算方法进行了研究。最后结合风险评估流程及方法,设计开发了一套具有实际工程应用价值的电力通信网安全风险评估系统。