SDN多控制器网络中基于交换机迁移的动态负载均衡策略

针对多控制器SDN网络环境下的负载均衡问题,论文提出了一种基于交换机迁移的动态负载均衡策略,共分为三个实施阶段:首先通过动态信息采集算法(DIA)收集各控制器间的负载信息,以决定需要实施交换机迁移算法的过载控制器;随后依据论文定义的迁移域及迁移交换机选取算法(MSS)决定迁移目标控制器以及需要迁移的交换机;最后依据交换机迁移协议完成交换机迁移,实现多控制器下的负载均衡.仿真实验结果表明负载均衡后SDN网络中交换机的吞吐率显著提升,且各控制器负载逐渐趋于均衡.     

燃煤链条炉排锅炉结渣实验研究

针对上海某厂一台燃煤链条炉排锅炉结渣情况进行了实验研究和分析。对于结渣主要区域炉拱,分别于前、后炉拱不同位置进行了灰渣取样,通过形貌和元素分析,有效地说明了炉拱不同位置结渣严重程度的不同原因及与燃烧工况和煤种的关系;对于炉膛飞灰含碳率测试表明,该链条炉排锅炉析出的飞灰一般靠近床层处含碳率较高,而对比炉拱灰渣含碳率基本为零。同时观察到灰渣内部疏松多孔,可见含碳飞灰黏附在炉拱上后仍会继续燃烧。     

基于一维卷积神经网络的网络流量分类方法

针对传统机器学习算法对于流量分类的瓶颈问题,提出基于一维卷积神经网络模型的应用程序流量分类算法。将网络流量数据集进行数据预处理,去除无关数据字段,并使数据满足卷积神经网络的输入特性。设计了一种新的一维卷积神经网络模型,从网络结构、超参数空间以及参数优化方面入手构造了最优分类模型。该模型通过卷积层自主学习数据特征,解决了传统基于机器学习的流量分类算法中特征选择问题。通过网络公开数据集进行模型测试,相比于传统的一维卷积神经网络模型,所设计的神经网络模型的分类准确率提升了16.4%,总分类时间节省了71.48%。另外在类精度、召回率以及[F1]分数方面都有较好的提升。     

不同过量空气系数下层燃炉煤层NO_x析出特性研究

层燃炉燃煤特性和煤粉炉燃煤特性差异很大,为了了解过量空气系数对层燃炉NOx析出特性的影响,在层燃单元体炉上进行了不同过量空气系数下煤层表面NOx析出特性的对比实验。发现增大过量空气系数可强化燃烧,加快火焰锋面传递,提高燃烧温度;在挥发分析出阶段促进挥发分析出,增强还原性气氛,抑制NOx生成;在焦炭燃烧阶段提高氧浓度,促进NOx生成,降低了焦炭对NOx还原效果。