一、CPU主要性能指标（论文文献综述）
程雨诗[1]（2021）在《基于边信道的物联网隐私和身份安全关键技术研究》文中研究指明作为世界信息产业的第三次浪潮,物联网推动了传统产业形态和社会生活方式的转变,成为国家经济技术发展的战略支柱之一。然而,物联网技术在提供丰富服务的同时,引发了严重的隐私及身份安全问题。例如,被不法分子恶意部署或使用的物联网设备将对用户隐私安全造成严重威胁。未经认证的设备或用户接入物联网将引发核心功能篡改、虚假数据注入、机密信息泄露、网络资产受损等严重安全风险。解决上述隐私和身份安全问题的关键在于对恶意设备及恶意设备的使用者进行辨识,即物联网设备和用户辨识。本文针对物联网中的隐私和身份安全问题,以基于边信道的设备和用户辨识为切入点,以四个典型场景为例,提出基于边信道的物联网隐私和身份安全保护关键技术。·针对物联网场景下的设备身份安全问题,本文以智能移动设备身份认证作为典型实例,研究设备身份辨识及认证技术。当前,“万物互联”的物联网新态势使得设备身份安全的重要性日益凸显。其中,基于设备指纹的设备身份认证技术是保障物联网设备身份安全常用的技术手段。然而,现有软件设备指纹技术易受用户行为影响,现有硬件指纹技术依赖于设备特殊器件,其通用性受限。为此,本文首次提出基于CPU电磁边信道的设备身份认证机制De Mi CPU,该机制利用不同设备CPU模块存在的固有差异,通过外部测量设备CPU模块电磁边信道,提取可反映硬件固有差异的CPU指纹,并以此作为设备身份标识,从而实现设备身份认证。与现有工作相比,De Mi CPU机制的优点在于其稳定性和通用性较强。·针对物联网场景下的用户行为隐私安全问题,本文以智能监控设备偷拍用户行为隐私作为典型实例,研究设备类型辨识及检测技术。当前,物联网智能监控设备在智慧交通、公共安全及家庭安防等方面应用广泛。然而,被不法分子恶意控制或部署的智能监控设备可能对用户进行非法拍摄,造成严重行为隐私安全危害。现有监控设备检测方法存在准确性不足或需要专业设备等问题。为此,本文首次提出基于流量边信道的隐藏无线摄像头检测机制De Wi Cam,该机制从无线摄像头特殊的分片封装工作机理出发,研究无线摄像头网络流量与其他应用网络流量的本质差别,挖掘无线摄像头典型流量特征,并结合用户人为干预,实现隐藏无线摄像头检测和定位。与现有方法相比,De Wi Cam机制无需专业设备,无需加入无线摄像头所在网络,无需对网络流量进行解密,即可快速有效地实现隐藏无线摄像头检测和定位。·针对物联网场景下的用户信息隐私安全问题,本文以智能拍摄设备摄屏窃取用户信息隐私作为典型实例,研究用户身份辨识技术。随着物联网设备功能的不断丰富,不法分子使用智能设备如智能手机拍摄显示设备上的用户隐私信息,如文件、数据、图像等,已经成为避免传统数字溯源方法同时实现用户信息窃取、商业机密窃取的常见手段,造成了严重的用户信息隐私安全危害。由于智能设备拍摄电子屏幕过程中通常引入大量噪声,传统数字水印溯源方法无法用于辨识泄密人员身份。为此,本文首次提出基于光学边信道的摄屏图片溯源机制m ID,该机制利用智能设备摄屏过程中天然存在的光学摩尔纹效应,通过修改屏幕显示内容,在摄屏图片中引入与泄露用户身份相关的摩尔条纹,并通过对上述摩尔条纹解码实现泄密人员身份辨识。与现有工作相比,m ID机制可以针对摄屏图片实现泄密人员身份溯源,与现有数字溯源工作形成互补。·针对物联网场景下的用户身份安全问题,本文以智能移动设备儿童用户识别作为典型实例,研究用户群体辨识技术。当前,儿童使用家长智能设备访问互联网已经成为普遍现象。然而,儿童在无限制情况下访问智能设备及互联网可能对儿童身心健康及家长隐私财产安全造成危害。然而,现有儿童群体辨识方法存在适用范围小、存在隐私泄露风险等不足,无法有效解决上述场景下的儿童用户辨识问题。为此,本文提出基于感知边信道的儿童用户检测机制i Care,该机制从用户生理成熟度角度出发,研究儿童用户和成人用户在触屏交互行为上的差异,并基于上述行为差别设计三类与年龄相关的关键特征,用于捕捉儿童群体独特的交互行为,从而实现儿童用户检测。与现有工作相比,i Care机制的优点在于无需用户参与,不影响用户使用体验且不侵犯用户隐私。
王曦[2]（2021）在《基于Docker的云数据库服务设计与实现》文中研究表明数据规模的快速增长使传统数据库在伸缩性、易用性以及快速响应等方面的限制开始凸显,为了应对复杂的业务变化,数据库的架构不断地复杂化,导致数据库的维护成本激增,云数据库服务的出现就是用于解决这个问题。云数据库服务的主要作用是向用户提供托管的数据库实例,可以做到实例的快速部署和免维护,还会提供诸如高可用、可伸缩和灾难恢复等特性。目前已有的云数据库服务大多面向公有云,面向私有云的云数据库服务相关的研究较少,且大多基于虚拟机来实现,存在部署密度低和资源利用率不足的问题,另外一些基于Docker进行的云数据库服务研究也存在对数据库实例的自动化管理不足的问题。然而一些对数据隐私较为敏感的企业或组织无法接受将数据存储在公有云中,研究私有云下云数据库服务的实现有其现实意义。本文面向私有云环境,基于Docker设计了一个云数据库服务系统。本研究的主要工作内容如下:1)采用Docker技术,设计了一种云数据库服务的多租户隔离方案,实现了租户之间的数据隔离和资源隔离,相比基于虚拟机的实现方案,本方案提高了数据库实例的启动速度和部署密度以及硬件资源的利用率;2)引入了Kubernetes来实现容器的编排,解决了以往的设计方案中对数据库实例的自动化管理不足的问题,借助Kubernetes对资源更高级别的抽象,本系统实现了对集群版本的数据库实例的支持;3)引入了Ceph存储集群来为数据库实例提供块存储,借助Ceph的数据多副本特性,保障了用户数据的安全性;4)采用了基于用户角色的权限验证和访问控制,对删除数据库实例之类的高风险的操作增加了权限校验和审批的环节,防止数据被恶意删除,进一步保障了数据的安全性;5)基于数据库的二进制日志实现了数据库实例审计日志的收集,系统内部也增加了平台审计日志的收集,实现了对用户操作的完整记录,提高了出现数据安全事故时的追责能力;6)引入了Prometheus和Alertmanager技术,实现了对本系统内部组件以及数据库实例的运行状态监控,并实现了告警功能,用户可以及时获知当前的系统或数据库实例存在的问题并进行处理。
丁尹[3]（2021）在《面向电信运维的容量分析与规划方法研究》文中进行了进一步梳理随着5G和物联网技术的飞速发展,网络设备的数量快速增长,促进了电信业务量和业务种类的不断增加,同时也使得电信运维不可避免地面临优化升级的问题,急需向智能运维（Artificial Intelligence for IT Operations,AIOps）发展。容量可以理解为预先分配给特定应用系统的资源上限。AIOps白皮书的能力框架中主要描述了效率、质量和成本三个常见应用场景,有各自的研究要点。质量方面包括异常检测、根因分析等;成本方面包括性能预测、容量管理等;效率方面包括智能决策、智能问答等。现有的关于AIOps的研究主要关注于质量方面的异常检测和根因分析,对于成本方面容量管理的研究则很少,故本文结合电信行业,对AIOps中容量管理部分进行研究。本文的研究主要从容量数据分类、指标趋势预测、容量规划和算法工程等方面展开。首先,针对电信运维中容量性能指标种类繁多,数据特征不尽相同,提出了基于动态时间规整（Dynamic Time Warping,DTW）的电信容量数据类型划分方法,将性能指标数据序列划分为周期型、趋势型和不规则型。其次,针对使用同种方法对所有容量指标数据进行预测得到的预测效果参差不齐的问题,提出了基于容量数据特征的指标趋势预测方法。该方法针对周期型容量数据,提出了忙闲分布分析方法,并设计了一种充分利用忙闲分布信息的指标预测模型,该模型在电信运营商提供的数据集和Azure数据集上均有较优表现。第三,设计了基于遗传算法的业务系统容量规划方法。该方法利用梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree,GBDT）建立模型,分析系统的硬件性能指标和业务数据指标的关联关系,为容量规划提供基础;针对新建系统,将目标调用量和业务调用量预测模型代入适应度函数,利用遗传算法计算出容量规划方案;针对运行中系统,提出基于指标趋势预测的系统容量规划方法,利用本文提出的基于容量数据特征的性能预测方法预测下一时刻的业务调用量,将其作为目标调用量,和多维指标模型一起代入适应度函数,得到容量规划方案。最后,结合电信行业,研究了基于容量数据特征的指标趋势预测方法和系统容量规划方法在实际的AIOps容量分析与管理系统中的应用。
曹浩彤[4]（2020）在《网络虚拟化环境下虚拟网络映射算法研究》文中指出在可预见的未来,各种各样新颖的网络服务和应用将会兴起。传统的互联网因为其自身的僵化问题而无法满足这些新兴网络服务的需求。为了有效解决互联网僵化问题,学术界和工业界引进了网络虚拟化技术。在网络虚拟化技术研究中,有一个重要的技术问题需要解决,即如何将多个异构虚拟网络服务高效地映射到整个底层物理网络中。这个问题在学术界被称为虚拟网络映射问题。因为虚拟网络映射存在多个维度的资源约束,所以虚拟网络映射问题被证明是一个NP难问题。本文首先对网络虚拟化技术和虚拟网络映射问题及算法进行了综述,包括网络虚拟化技术的起源、相关技术和商业模型等。紧接着,本文对虚拟网络映射问题从底层物理网络、虚拟网络需求、映射函数、映射目标、性能指标等方面进行了详细建模。在对国内外现有的虚拟网络映射算法进行了简要综述之后,本文将现有的虚拟网络映射算法依据优化策略的不同分为三类:精确解算法类、启发式算法类和元启发算法类。本文讨论了现有的精确解算法和元启发虚拟网络映射算法的优势和劣势,找到其存在的问题和研究瓶颈。因为精确解算法和元启发算法存在高计算复杂度的缺陷,而启发式算法能够在多项式时间内完成虚拟网络映射方案的计算,所以,启发式算法有很大的研究价值和应用价值。此外,未来的虚拟网络服务需求是不可预见的、动态的和多变的。因此,每个虚拟网络服务需求需要在尽可能短的时间内完成部署和实现。基于上述研究背景,本文重点研究启发式虚拟网络映射算法。根据不同的映射目标,本文提出了四个启发式算法。本文提出的四个启发式算法的创新点集中在如下四个方面:首先,针对现有的启发式虚拟网络映射算法只考虑单一节点拓扑属性和局部网络资源而导致低虚拟网络映射成功率的缺陷,本文提出了一种基于多网络拓扑属性和全局网络资源的启发式算法。本启发式算法考虑的拓扑属性有:节点度、节点链路强度、节点间距离、节点亲密度、链路强度和链路干扰。本启发式算法考虑的全局网络资源有:节点容量和链路带宽。通过量化这些拓扑属性和资源并采用谷歌网页排序的方法,本启发式算法能够求出稳定的节点排序值。现有的虚拟网络映射研究表明节点排序值越高,该节点的映射能力就越强。因此,本文提出的启发式算法能够更好地选出映射能力强的节点并协调虚拟网络映射。仿真结果表明本文提出的启发式算法比之前的启发式算法提高了虚拟网络映射的映射成功率、收益支出比、节点容量利用率和链路带宽利用率。其次,针对大部分启发式算法只注重提高虚拟网络映射成功率而忽略降低底层物理网络的能耗,以及学术界提出的节能算法只考虑了在局部单一底层网络下完成虚拟网络映射的缺陷,本文提出了一种能够在多个分布式底层物理网络完成虚拟网络映射并节约底层物理网络能耗的启发式算法。通过对底层物理网络元件和不同地域的电价进行分析建模,本文首先建立了合理的虚拟网络映射能耗模型。之后,本文提出了多底层物理网络的节能算法。本文提出的多底层网络节能算法不仅量化了网络拓扑属性和能耗相关属性,也采用了网络元件整合的方法。本节能算法旨在确保虚拟网络映射成功率的同时,能够最小化虚拟网络映射的能耗。仿真结果表明本文提出的节能算法与现有的节能算法相比,不仅能够在多分布底层物理网络下完成虚拟网络映射,还能够节约虚拟网络映射的能耗。紧接着,针对现有启发式虚拟网络映射算法都是静态,只满足资源需求且无法灵活调整初始映射结果,而导致不能满足虚拟网络Qo S性能指标的缺陷,本文提出了一种能够动态地调整已映射虚拟网络元件的位置和优化初始映射结果的虚拟网络映射算法。本动态算法由两个子算法组成:多拓扑属性和全局网络资源子算法和动态网络元件调整子算法。当完成某一个虚拟网络的初步映射,本算法将会检查该虚拟网络的映射结果。如果该虚拟网络某一个元件的Qo S指标没有达到要求,本算法将会执行动态调整直至该虚拟网络所有的资源和Qo S需求都被满足。仿真结果表明本动态调整虚拟网络映射算法与现有的动态不可调整启发式算法相比,既提高了长期虚拟网络映射成功率和底层物理网络资源利用率,又满足了虚拟网络服务的Qo S性能指标。最后,如何对不同拓扑结构和资源需求的虚拟网络做出个性化且高效的映射是一个值得研究的问题。目前存在的虚拟网络映射算法采用的都是“一对所有”模式来映射所有虚拟网络服务需求。这样的映射算法将会导致低效网络映射质量和低底层物理网络资源利用率。本文创新性地提出了一种面向个性化虚拟网络的启发式映射算法。当任意用户提出一个虚拟网络服务需求,本算法首先采用分类子算法对该虚拟网络需求进行分类。分类子算法能够将该虚拟网络分为时延优先类或者资源需求优先类或者一般类。在完成该虚拟网络的分类之后,本算法将调用合适的映射子算法对该虚拟网络需求进行高效的映射和资源分配。仿真结果表明本文提出的面向个性化虚拟网络映射算法与现有的启发式算法相比,既提高了长期虚拟网络映射成功率,又提高了底层物理网络资源利用率。
霍保海[5]（2020）在《移动应用性能自动化测试系统的设计与实现》文中指出移动互联网的发展,衍生了诸多以移动应用为主的公司,同时移动应用的需求迭代速度极快,给移动应用的测试带来较大挑战,测试人员将测试重心放在了保证应用功能正常上面,因此需要一套应用性能自动化测试系统来提高测试效率以及发现应用存在的性能问题。目前自动化测试技术已经能够应用于实际工作中,为了使应用性能测试更加方便,本论文完成了在独立的移动设备上对Android应用的性能进行自动化测试。本论文调研了移动应用自动化测试的相关技术,对Android应用性能的相关指标数据做了总结,设计并实现性能指标数据的获取方法。使用Kotlin语言编程,结合UIAutomator自动化测试框架,设计并实现了针对移动应用性能的自动化测试系统。本论文首先介绍了当前比较成熟的自动化测试框架,详细分析了UIAutomator的特点以及移动应用的相关性能指标。对移动应用性能自动化测试系统做了需求分析,明确了本系统的功能性需求以及非功能性需求。然后基于功能性需求分析,完成系统总体设计,包括系统整体架构设计、功能模块设计、内部接口设计以及数据库设计。本系统主要包括六大功能模块:待测应用管理模块、脚本驱动自动化测试模块、基础性能测试模块、深度性能测试模块、数据分析及展示模块以及测试环境配置模块。系统完成后设计具体的测试用例,验证本系统功能的正确性和稳定性。最后对移动应用性能自动化测试系统的设计和实现内容进行分析和总结,整理本系统存在的问题以及对本系统的未来做出展望。
张丽敏[6]（2020）在《面向大数据服务的容器调度研究与实现》文中进行了进一步梳理云计算、物联网以及社交网络等媒体技术的发展,使得全球各种各样的数据呈爆炸态势涌现,随之就出现了大量亟待解决的服务需求,因此在互联网的演进过程中,海量的数据处理和服务需求成为了一大挑战。目前,大数据服务被广泛地用于海量数据的业务处理,同时它多以集群方式部署在传统物理机或者虚拟机上,然而此方式往往会削弱服务的性能和灵活性。该研究借助一种新兴的轻量级虚拟技术容器在性能和灵活性方面的优势,将大数据服务部署到容器技术构建的环境中,可保障服务运行时的高性能和灵活的生命周期管理。在大数据应用场景中,很多业务的服务需求具备不可预期性,当面对突增或骤减的数据负载变化时,合理地进行服务的动态调度至关重要。构建容器化大数据服务,并进行基于服务性能的容器调度可通过较低成本满足高可用和高性能的要求,保障服务和主机节点的正常运行。通过上述的阐述与分析,本文的主要研究工作有:1.为了解决现有监控架构存在的单一粒度级监控问题,从全局多粒度层级监控角度出发,给出了一种面向大数据服务的容器监控架构。该监控架构主要包含监控服务和告警响应服务两大部分。监控服务负责实现大数据服务中多粒度层级指标数据的监控,并集成了监控展示平台来实时的掌握监控对象的变化。告警响应服务负责告警规则和告警响应机制的设计,完成对告警信息的管理和告警的响应处理工作。2.为了改善服务层级调度研究的缺乏,提出了一种面向大数据服务的容器调度方法。此方法为了解决服务调度方面存在的问题,进行了大数据服务容器调度的需求分析,明确了大数据服务中的调度对象和调度流程。为了解决已有调度方法存在的静态调度问题,本文自定义了容器调度方法并给出了核心算法的实现,以满足业务处理过程中动态的服务需求。3.结合交通大数据应用案例,对容器调度方法进行了可行性和有效性测试与分析,对容器调度前后服务的主要性能指标进行了对比分析。实验验证了本文方法的可行性和有效性,通过进行面向大数据服务的容器调度,能够改善服务性能,保障服务的稳定运行。
孙辰昊[7]（2020）在《边缘计算中基于异构环境的边缘节点性能特征检测与任务调度方法研究》文中指出随着互联网规模扩大与技术发展,越来越多的设备终端接入网络,数据呈井喷式增长。传统云计算的中心化网络架构成为海量数据处理的瓶颈,将数据迁移至边缘侧网络进行处理的边缘计算架构应运而生。边缘节点承载了边缘侧的计算与存储能力,由不同的异构物理设备与硬件资源组成。然而在边缘计算的任务卸载处理过程中,异构边缘节点的资源特征及其性能表现难以被准确感知,缺少真实工作环境下异构边缘节点的性能检测方法。对于边缘计算而言,任务调度与执行是影响性能的关键因素,而对于任务调度的优化工作往往与节点-任务特征关系挂钩。因此在边缘计算中,边缘节点资源性能特征的缺失成为限制边缘节点任务调度算法发展与边缘计算性能提升的重要因素。为解决上述问题,本文首先针对边缘网络中异构边缘节点启发性地提出了一种基于资源感知的性能特征检测方法。该方法提出了单一密集型负载模型对资源间的复杂影响进行解耦,通过该模型建立资源利用率矩阵,基于资源相对性能量化算法提取边缘节点同类型资源的相对性能特征,使用相关验证手段确保特征结论的正确性,同时结合资源利用率矩阵与任务负载模型,给出边缘节点内部资源效率相关分析,最终实现对异构边缘节点多维度、系统化的特征检测与描述。同时,基于上述特征检测结果,本文设计了边缘节点任务调度算法,定义任务调度性能指标,基于节点资源性能特征组合任务调度权重,结合边缘网络结构设计任务调度机制,提供任务调度算法总体设计并构建相应模型。最后,我们通过实验对基于特征权重的边缘节点任务调度算法性能进行评估与分析,在任务执行时间以及资源使用效率两个维度上最优调度算法相比对照组的性能差异分别为24.6%、248%。
黄家应[8]（2020）在《基于GPU的分布式全息孔径数字共相技术研究》文中研究说明高分辨率是衡量成像系统最重要的性能指标之一。传统光学成像系统主要是通过增大系统口径来提高成像分辨率,但是受限于光学加工、制造费用、体积重量、支撑结构等因素,单口径成像系统很难进一步增大口径。分布式孔径成像系统利用多个紧密或者稀疏排布的小孔径,通过共相技术将各个小孔径之间的像差控制在足够小的范围,使系统的成像分辨率等效于单一大口径系统的成像分辨率。相比单口径成像系统,分布式孔径成像系统在降低工艺难度的同时也减轻了重量、体积,但是如何实时探测和校正子孔径的共相误差极具技术挑战。在远距离分布式孔径成像系统中,大气湍流和系统装配误差等因素,使得成像系统中存在孔径内高阶泽尼克像差、孔径间的位置失配误差以及孔径间低阶泽尼克像差,这些误差会严重降低孔径综合成像质量。目前大多数分布式孔径成像系统采用光学共相技术,即利用自适应光学技术探测和校正子孔径的共相误差,在光域上实现各个子孔径信号相干叠加。它的缺陷在于不仅需要大量的中继光学系统实现不同子孔径光束的合束,还需要专门的像差测量和校正装置控制光束干涉前的共相误差。光学共相系统结构非常复杂,且易受到外界扰动的影响。随着电子信息技术的进步,数字化分布式孔径成像技术逐渐发展起来,该技术先记录各子孔径光束的波前复振幅,然后通过数字计算的方式来实现像差的校正（数字共相）以及虚拟孔径的衍射成像。数字共相技术用灵活的软件代替复杂的光学组件实现相位校正,大大降低了系统的复杂度、体积以及加工装配难度。分布式全息孔径数字成像系统利用全息技术记录各子孔径的复振幅,通过数字共相技术校正多种像差,得到多孔径综合高分辨率图像。本文首先研究了分布式全息孔径数字成像系统的原理,分析了成像系统的主要像差以及校正方法,并针对分布式成像系统设计了数字共相的方法流程;随后分析了数字共相方法的时间复杂度,并针对部分耗时多的算法,分析了算法结构,结合高性能平台设计算法优化加速方法,基于GPU平台的高阶、低阶像差校正算法的加速比分别为26.42、36.47以上,并设计了基于CPU-GPU异构平台的分布式全息孔径数字共相方法架构;最后搭建室内分布式全息孔径成像系统,基于GPU平台实现了数字共相过程,最终实现了分布式四孔径综合成像,相较单孔径成像,提高了成像分辨率。
李娟[9]（2020）在《稿件管理系统的性能测试研究与实现》文中研究说明随着Web系统的广泛应用,服务提供方和需求方对Web系统的稳定性和可靠性的关注已经上升到了一个新的高度。性能测试是评估Web系统性能的重要手段,有助于我们对Web系统进行针对性的分析判断和改善,避免系统在开发和优化过程中的盲目行为。一个规范有序、完善的性能测试方案,会让整个性能测试高效安全的进行,为系统调优提供参考依据,提高系统的整体性能。本文在对比较有影响的性能测试模型（Web Performance Testing Model,WPTM）的性能指标、性能参数和性能指示器进行详细研究之后,指出该模型存在不全面的性能指标、孤立的性能指标和抽象的测试过程的问题,提出了增加用户放弃使用率性能指标方法、建立综合分析性能评价指标体系和制定详细的测试流程方案的优化策略。通过改进后的性能测试模型方法指导稿件管理系统的性能测试,首先对系统的性能需求进行分析,确定测试性能指标,并设计测试用例,然后搭建测试环境和准备数据,开发性能测试脚本,设计和执行各测试场景并监控资源。最后,通过与WPTM性能测试模型的测试结果进行对比分析,得出改进后的测试模型能更准确的评估系统的性能状况,提高了测试的准确度和真实度,从而精确定位系统瓶颈并找到有效的改善策略。对SQL语句调优后,进行回归测试,实现了对稿件管理系统的优化。验证了本文提出的改进性能测试模型来执行性能测试的有效性,确保了稿件管理系统在正式发布后,安全上线,具有稳定性、及时性和健壮性的优势。
王培文[10]（2020）在《浇注型聚氨酯弹性体本构关系与热老化性能》文中提出浇注型聚氨酯弹性体（CPU）作为聚氨酯的一大分支,其软、硬两相结构使其具备优异的机械性能、物理性能以及化学性能,在国民经济的各个领域被广泛使用,相关产品遍布化工、电子、汽车、国防、航天航空、医疗、建筑等诸多行业。本文研究的CPU1#聚氨酯弹性体和CPU2#聚氨酯弹性体是某产品的主要构成材料,由于该产品用途的特殊性,对CPU1#聚氨酯弹性体材料和CPU2#聚氨酯弹性体材料的力学性能和热老化性能有着严格的要求。为此,本文对两种材料的本构关系和热老化性能进行了深入研究。主要研究内容如下:（1）根据工程产品对两种材料力学性能的要求,进行了聚氨酯弹性体材料的制备。通过改变预聚体NCO基的质量分数、扩链系数两个工艺参数,制备出多种配方的CPU1#;通过改变B组分:A组分的质量比制备出多种配方的CPU2#。通过测试两种材料的力学性能,分析了工艺参数对两种材料力学性能的影响,并获得了最优参数,在此参数下制备的聚氨酯弹性体满足力学性能要求指标。结果表明:NCO基质量分数为3.91%、扩链系数为0.85是制备CPU1#的最优参数;B组分:A组分的质量比为1.05是制备CPU2#的最优参数。（2）通过对热老化后CPU1#和CPU2#的单轴拉伸实验,得到了两种材料的应力-应变关系,采用MR模型、Yeoh模型和NH模型分别对两种CPU材料的应力-应变实验结果进行曲线拟合,以拟合精度最高的模型为基础,引入温度相关项,分别建立两种CPU材料的与温度相关的本构关系模型,结果表明:对于CPU1#材料,MR模型的拟合精度最高,相关系数R2均超过0.9953,能够准确描述其热老化后的力学特性。对于CPU2#材料,当温度低于100℃、应变大于0.4时,MR模型能够准确描述其热老化后的力学特性。（3）通过对两种CPU材料进行热老化实验,获得了两种CPU材料在热老化过程中拉伸强度和扯断伸长率的变化规律,对比分析了两种CPU材料的热老化性能,并对两种材料的拉伸性能与温度和时间的关系进行了多项式拟合。结果表明:两种CPU的拉伸强度和扯断伸长率随着温度的升高均呈现先增大后减小的变化趋势;CPU1#的热稳定性优于CPU2#的热稳定性;多项式拟合结果能够较好的表述两种材料热老化过程中拉伸性能与温度和时间的关系。
二、CPU主要性能指标（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、CPU主要性能指标（论文提纲范文）
（1）基于边信道的物联网隐私和身份安全关键技术研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 设备辨识 |
| 1.2.2 用户辨识 |
| 1.2.3 边信道分析 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.3.1 设备身份辨识 |
| 1.3.2 设备类型辨识 |
| 1.3.3 用户身份辨识 |
| 1.3.4 用户群体辨识 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 2 设备身份辨识:基于CPU电磁边信道的设备身份认证机制 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 背景介绍 |
| 2.2.1 电子器件磁感应 |
| 2.2.2 CPU模块构成 |
| 2.2.3 CPU模块差异 |
| 2.3 可行性分析 |
| 2.3.1 CPU模块MI信号 |
| 2.3.2 CPU指纹存在证据 |
| 2.3.3 CPU指纹来源 |
| 2.3.4 CPU指纹时空一致性 |
| 2.4 威胁模型 |
| 2.5 系统设计 |
| 2.5.1 指纹生成 |
| 2.5.2 指纹提取 |
| 2.5.3 指纹匹配 |
| 2.6 性能评估 |
| 2.6.1 实验设置 |
| 2.6.2 性能指标 |
| 2.6.3 影响因素评估 |
| 2.6.4 系统性能评估 |
| 2.7 讨论 |
| 2.7.1 重放攻击 |
| 2.7.2 模仿攻击 |
| 2.8 本章小结 |
| 3 设备类型辨识:基于流量边信道的隐藏无线摄像头检测机制 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 背景介绍 |
| 3.2.1 无线监控原理 |
| 3.2.2 无线摄像头原理 |
| 3.2.3 无线摄像头流量特点 |
| 3.3 威胁模型及问题概述 |
| 3.3.1 威胁模型 |
| 3.3.2 设计要求 |
| 3.3.3 问题概述 |
| 3.4 流量特征刻画 |
| 3.4.1 可用包头信息 |
| 3.4.2 网络应用类别 |
| 3.4.3 无线摄像头流量特征 |
| 3.5 系统设计 |
| 3.5.1 系统概述 |
| 3.5.2 流量采集 |
| 3.5.3 特征提取 |
| 3.5.4 摄像头检测 |
| 3.5.5 摄像头定位 |
| 3.6 系统实现 |
| 3.7 系统评估 |
| 3.7.1 实验设置 |
| 3.7.2 性能指标 |
| 3.7.3 摄像头检测性能 |
| 3.7.4 摄像头定位性能 |
| 3.7.5 系统实时性能 |
| 3.8 讨论 |
| 3.9 本章小结 |
| 4 用户身份辨识:基于光学边信道的摄屏图片溯源机制 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 背景介绍 |
| 4.2.1 摩尔条纹机理 |
| 4.2.2 摄屏摩尔效应 |
| 4.3 威胁模型及设计要求 |
| 4.3.1 威胁模型 |
| 4.3.2 设计要求 |
| 4.4 系统设计 |
| 4.4.1 系统概述 |
| 4.4.2 mID生成 |
| 4.4.3 mID嵌入 |
| 4.4.4 mID提取 |
| 4.4.5 mID解码 |
| 4.5 系统实现 |
| 4.6 系统评估 |
| 4.6.1 实验设置 |
| 4.6.2 性能指标 |
| 4.6.3 系统性能 |
| 4.7 讨论 |
| 4.8 本章小结 |
| 5 用户群体辨识:基于感知边信道的儿童用户识别机制 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 核心思路 |
| 5.3 系统设计 |
| 5.3.1 系统概述 |
| 5.3.2 交互手势 |
| 5.3.3 数据采集 |
| 5.3.4 特征提取 |
| 5.3.5 识别算法 |
| 5.4 系统评估 |
| 5.4.1 实验设置 |
| 5.4.2 性能指标 |
| 5.4.3 系统性能 |
| 5.5 用户调研 |
| 5.6 讨论 |
| 5.7 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间主要成果 |
（2）基于Docker的云数据库服务设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 |
| 1.2 国内外研究历史与现状 |
| 1.3 本文的主要贡献 |
| 1.4 本论文的结构安排 |
| 第二章 云数据库服务相关技术 |
| 2.1 云数据库服务 |
| 2.2 Docker |
| 2.3 Kubernetes |
| 2.4 Ceph存储集群 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 云数据库服务的设计 |
| 3.1 需求分析 |
| 3.1.1 功能性需求分析 |
| 3.1.2 非功能性需求分析 |
| 3.2 总体设计 |
| 3.3 关键技术的研究与设计 |
| 3.3.1 多租户隔离的设计 |
| 3.3.2 数据存储的设计 |
| 3.4 用户管理模块设计 |
| 3.4.1 权限管理 |
| 3.4.2 访问控制 |
| 3.5 监控模块设计 |
| 3.5.1 指标采集 |
| 3.5.2 阈值告警 |
| 3.6 审计日志模块设计 |
| 3.6.1 实例审计日志 |
| 3.6.2 平台审计日志 |
| 3.7 平台管理模块设计 |
| 3.7.1 新增计算资源 |
| 3.7.2 新增存储资源 |
| 3.7.3 仪表盘 |
| 3.8 数据库实例管理模块设计 |
| 3.8.1 实例创建 |
| 3.8.2 动态伸缩 |
| 3.8.3 备份恢复 |
| 3.8.4 实例删除 |
| 3.9 本章小结 |
| 第四章 云数据库服务的实现 |
| 4.1 用户管理模块实现 |
| 4.1.1 权限管理 |
| 4.1.2 访问控制 |
| 4.2 监控模块实现 |
| 4.2.1 性能指标采集 |
| 4.2.2 阈值告警 |
| 4.3 审计日志模块实现 |
| 4.3.1 实例审计日志 |
| 4.3.2 平台审计日志 |
| 4.4 平台管理模块实现 |
| 4.4.1 新增计算资源 |
| 4.4.2 新增存储资源 |
| 4.4.3 仪表盘 |
| 4.5 数据库实例管理模块实现 |
| 4.5.1 实例创建 |
| 4.5.2 动态伸缩 |
| 4.5.3 备份恢复 |
| 4.5.4 实例删除 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 测试与分析 |
| 5.1 测试环境 |
| 5.2 功能性测试 |
| 5.2.1 实例创建测试 |
| 5.2.2 实例备份恢复测试 |
| 5.2.3 实例动态伸缩测试 |
| 5.2.4 增加计算节点测试 |
| 5.2.5 监控告警测试 |
| 5.2.6 实例审计日志测试 |
| 5.3 实例性能测试 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 全文总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 后续工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（3）面向电信运维的容量分析与规划方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究历史与现状 |
| 1.2.1 AIOPS研究现状 |
| 1.2.2 指标趋势预测研究现状 |
| 1.2.3 容量规划研究现状 |
| 1.3 本文研究内容与主要贡献 |
| 1.4 论文的结构安排 |
| 第二章 相关理论与技术 |
| 2.1 时间序列基础研究 |
| 2.1.1 时间序列描述 |
| 2.1.2 时间序列特征 |
| 2.2 KPI基础知识 |
| 2.2.1 KPI定义 |
| 2.2.2 KPI序列的特点 |
| 2.3 循环神经网络模型 |
| 2.3.1 RNN模型 |
| 2.3.2 LSTM模型 |
| 2.3.3 双向循环神经网络模型 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于容量数据特征的指标趋势预测方法研究 |
| 3.1 指标趋势预测问题描述 |
| 3.2 容量数据类型划分 |
| 3.2.1 DTW动态时间规整 |
| 3.2.2 基于DTW的电信容量数据类型划分方法 |
| 3.3 周期型容量数据 |
| 3.3.1 业务系统忙闲状态分析算法 |
| 3.3.2 基于双向循环神经网络的周期型容量指标预测模型 |
| 3.4 趋势型容量数据 |
| 3.5 不规则型容量数据 |
| 3.6 实验设计与结果分析 |
| 3.6.1 实验数据集 |
| 3.6.2 实验环境及参数设置 |
| 3.6.3 基线模型 |
| 3.6.4 评价指标 |
| 3.6.5 周期型容量数据忙闲分析 |
| 3.6.6 周期型容量指标预测模型对比实验 |
| 3.6.7 基于电信容量数据特征的指标趋势预测模型的对比实验 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 面向电信运维的容量规划方法研究 |
| 4.1 容量规划问题描述 |
| 4.2 基于GBDT的业务调用量预测模型 |
| 4.3 基于遗传算法的系统容量规划方法 |
| 4.3.1 新建系统容量规划方法 |
| 4.3.2 运行中系统容量规划方法 |
| 4.4 实验设计与实验分析 |
| 4.4.1 实验数据集 |
| 4.4.2 对比模型 |
| 4.4.3 评价指标 |
| 4.4.4 业务调用量预测准确性分析 |
| 4.4.5 遗传算法参数设置 |
| 4.4.6 基于指标趋势预测的系统容量规划方法实验分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 面向电信运维的容量分析与规划方法应用 |
| 5.1 项目背景与需求 |
| 5.2 系统总体架构 |
| 5.3 算法工程 |
| 5.3.1 数据说明 |
| 5.3.2 功能需求 |
| 5.3.3 算法设计与实现 |
| 5.3.4 算法性能 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 全文总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 后续工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
（4）网络虚拟化环境下虚拟网络映射算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 专用术语注释表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 研究内容与目标 |
| 1.3 本文的主要贡献 |
| 1.4 本文的组织架构 |
| 第二章 网络虚拟化技术及虚拟网络映射问题综述 |
| 2.1 网络虚拟化技术综述 |
| 2.1.1 虚拟化相关技术 |
| 2.1.2 商业模型 |
| 2.2 虚拟网络映射问题 |
| 2.2.1 虚拟网络映射问题模型 |
| 2.2.2 虚拟网络映射过程 |
| 2.2.3 虚拟网络映射目标 |
| 2.2.4 虚拟网络映射性能指标 |
| 2.3 虚拟网络映射算法综述和分类 |
| 2.3.1 国内外研究现状 |
| 2.3.2 虚拟网络映射算法分类 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于多网络拓扑属性和全局网络资源的启发式算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 多网络拓扑属性和全局网络资源的节点排序算法 |
| 3.2.1 网络拓扑属性和网络资源 |
| 3.2.2 节点排序方法 |
| 3.3 多网络拓扑属性和全局网络资源的启发式算法 |
| 3.3.1 直接启发式子算法 |
| 3.3.2 稳定启发式子算法 |
| 3.4 实验仿真与结果分析 |
| 3.4.1 实验环境和参数设置 |
| 3.4.2 实验结果和分析讨论 |
| 3.5 本章小结 |
| 3.5.1 算法小结 |
| 3.5.2 未来工作 |
| 第四章 基于多个底层物理网络和高能效的启发式算法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 多个底层物理网络下的节能映射 |
| 4.2.1 多物理网络下的虚拟网络映射 |
| 4.2.2 虚拟网络映射的能耗模型 |
| 4.3 多底层物理网络下的高能效启发式虚拟网络映射算法 |
| 4.3.1 虚拟节点映射方案 |
| 4.3.2 虚拟链路映射方案 |
| 4.4 实验仿真与结果分析 |
| 4.4.1 实验环境与参数设置 |
| 4.4.2 实验结果与分析讨论 |
| 4.5 本章小结 |
| 4.5.1 算法小结 |
| 4.5.2 未来工作 |
| 第五章 基于动态在线映射和QoS需求调整的启发式算法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 动态在线映射和QoS驱动调整的启发式映射算法 |
| 5.2.1 动态在线映射 |
| 5.2.2 QoS性能驱动调整 |
| 5.3 实验仿真与结果分析 |
| 5.3.1 实验环境和参数设置 |
| 5.3.2 实验结果和分析讨论 |
| 5.4 本章小结 |
| 5.4.1 算法小结 |
| 5.4.2 未来工作 |
| 第六章 基于个性化虚拟网络服务需求的启发式算法 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 基于个性化虚拟网络服务需求的启发式映射算法 |
| 6.2.1 虚拟网络分类子算法 |
| 6.2.2 分类后的虚拟网络映射子算法 |
| 6.3 实验仿真与结果分析 |
| 6.3.1 实验环境和参数设置 |
| 6.3.2 实验结果和分析讨论 |
| 6.4 本章小结 |
| 6.4.1 算法小结 |
| 6.4.2 未来工作 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 本文总结 |
| 7.2 未来研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 程序清单 |
| 附录2 攻读博士学位期间撰写的论文 |
| 附录3 攻读博士学位期间申请的专利 |
| 附录4 攻读博士学位期间参加的科研项目 |
| 致谢 |
（5）移动应用性能自动化测试系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景 |
| 1.2 课题研究意义 |
| 1.3 研究现状和发展趋势 |
| 1.4 本人主要工作内容 |
| 1.5 论文结构 |
| 第二章 关键技术介绍 |
| 2.1 移动应用UI自动化测试 |
| 2.1.1 UI自动化测试框架 |
| 2.1.2 UIAutomator介绍 |
| 2.2 移动应用基础性能指标 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 系统需求分析 |
| 3.1 系统总体需求分析 |
| 3.2 系统功能性需求分析 |
| 3.2.1 待测应用管理功能 |
| 3.2.2 脚本驱动自动化测试功能 |
| 3.2.3 基础性能测试功能 |
| 3.2.4 深度性能测试功能 |
| 3.2.5 数据分析及展示功能 |
| 3.2.6 测试环境配置功能 |
| 3.3 系统非功能性需求分析 |
| 3.3.1 稳定性 |
| 3.3.2 执行速度 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 系统总体设计 |
| 4.1 系统整体架构设计 |
| 4.1.1 前端平台 |
| 4.1.2 Android移动客户端 |
| 4.1.3 服务器 |
| 4.2 系统功能模块设计 |
| 4.3 系统接口设计 |
| 4.4 系统数据库设计 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 系统详细设计与实现 |
| 5.1 待测应用管理模块的设计与实现 |
| 5.2 脚本驱动自动化测试模块 |
| 5.2.1 脚本驱动自动化测试模块设计 |
| 5.2.2 脚本驱动自动化测试模块实现 |
| 5.3 基础性能测试模块 |
| 5.3.1 基础性能测试模块设计 |
| 5.3.2 基础性能测试模块实现 |
| 5.4 深度性能测试模块的设计与实现 |
| 5.5 数据分析及展示模块的设计与实现 |
| 5.6 测试环境配置模块的设计与实现 |
| 5.7 系统界面的设计与实现 |
| 5.8 本章小结 |
| 第六章 系统测试 |
| 6.1 核心功能性测试 |
| 6.1.1 脚本驱动自动化模块测试 |
| 6.1.2 基础性能测试模块测试 |
| 6.1.3 深度性能测试模块测试 |
| 6.1.4 数据分析及展示模块测试 |
| 6.1.5 测试环境配置模块测试 |
| 6.2 非功能性测试 |
| 6.2.1 稳定性测试 |
| 6.2.2 执行速度测试 |
| 6.3 本章小结 |
| 第七章 总结和展望 |
| 7.1 工作总结 |
| 7.2 问题和展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（6）面向大数据服务的容器调度研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究内容和论文结构安排 |
| 第二章 相关技术介绍 |
| 2.1 大数据服务的关键技术 |
| 2.2 容器技术 |
| 2.2.1 Docker |
| 2.2.2 Kubernetes |
| 2.3 监控技术 |
| 2.4 调度技术 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 面向大数据服务的多粒度级监控架构 |
| 3.1 大数据服务的监控需求分析 |
| 3.1.1 大数据服务 |
| 3.1.2 大数据服务的监控需求 |
| 3.2 多粒度级监控架构 |
| 3.2.1 监控的关键点 |
| 3.2.2 多粒度级监控架构 |
| 3.2.3 告警响应机制 |
| 3.3 面向大数据服务的多粒度级监控实现 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 面向大数据服务的容器调度方法 |
| 4.1 大数据服务的容器调度需求分析 |
| 4.1.1 大数据服务调度存在的问题 |
| 4.1.2 大数据服务的容器调度需求 |
| 4.2 容器调度方法 |
| 4.2.1 容器调度的原理和难点 |
| 4.2.2 目标节点的选择策略 |
| 4.2.3 容器调度方法 |
| 4.3 容器调度算法实现 |
| 4.3.1 问题描述 |
| 4.3.2 算法简介 |
| 4.3.3 容器调度核心算法 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 实验与分析 |
| 5.1 实验环境配置与搭建 |
| 5.1.1 实验环境配置 |
| 5.1.2 实验环境搭建 |
| 5.2 方法的可行性验证 |
| 5.2.1 监控告警功能测试 |
| 5.2.2 容器调度功能测试 |
| 5.3 方法的有效性验证 |
| 5.3.1 负载均衡性测试与分析 |
| 5.3.2 性能测试与分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 在学期间的研究成果 |
| 致谢 |
（7）边缘计算中基于异构环境的边缘节点性能特征检测与任务调度方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 详细摘要 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 边缘计算的发展背景、研究现状及其研究意义 |
| 1.1.1 边缘计算的发展背景 |
| 1.1.2 边缘计算的研究现状 |
| 1.1.3 边缘计算的研究意义 |
| 1.2 边缘计算的挑战 |
| 1.3 本文主要研究工作和结构 |
| 第2章 边缘计算特征检测与调度研究方法 |
| 2.1 边缘计算特征检测与调度研究动机和挑战 |
| 2.2 性能特征检测方法 |
| 2.3 性能特征检测负载与基准测试 |
| 2.4 任务调度系统与典型调度模型 |
| 2.5 小结 |
| 第3章 基于资源感知的异构边缘节点性能特征检测 |
| 3.1 边缘节点性能特征描述 |
| 3.1.1 边缘节点资源类型 |
| 3.1.2 边缘节点性能指标 |
| 3.2 基于资源感知的横向特征检测方法 |
| 3.2.1 特征检测方法资源与指标 |
| 3.2.2 单一密集型负载模型 |
| 3.2.3 资源利用率矩阵 |
| 3.2.4 资源相对性能量化算法 |
| 3.2.5 资源相对性能验证 |
| 3.3 基于资源感知的纵向特征分析 |
| 3.3.1 纵向特征分析的局限性 |
| 3.3.2 节点资源使用效率分析 |
| 3.4 小结 |
| 第4章 基于特征权重的低时延-高效率边缘节点任务调度算法 |
| 4.1 边缘节点任务调度系统影响要素 |
| 4.1.1 边缘节点资源特征 |
| 4.1.2 边缘任务特征 |
| 4.1.3 边缘网络拓扑 |
| 4.2 边缘节点任务调度算法性能指标 |
| 4.2.1 任务执行时间 |
| 4.2.2 节点资源使用效率 |
| 4.3 边缘节点任务调度算法权重设计 |
| 4.3.1 节点资源性能特征 |
| 4.3.2 节点任务队列分布 |
| 4.3.3 网络开销 |
| 4.4 边缘节点任务调度算法总体设计 |
| 4.4.1 调度算法权重与性能的理论关系 |
| 4.4.2 完全特征化调度算法 |
| 4.4.3 特征化结合自调整调度算法 |
| 4.4.4 混合化调度算法 |
| 4.4.5 队列均衡化结合自调整调度算法 |
| 4.4.6 完全队列均衡化调度算法 |
| 4.5 边缘节点任务调度算法详细设计 |
| 4.5.1 节点资源性能特征权重模型 |
| 4.5.2 边缘节点任务队列 |
| 4.5.3 节点任务队列分布权重模型 |
| 4.5.4 任务队列自调整机制 |
| 4.5.5 权重整合的调度决策模型 |
| 4.6 小结 |
| 第5章 实验与分析 |
| 5.1 实验平台搭建 |
| 5.1.1 边缘网络与节点 |
| 5.1.2 任务负载集 |
| 5.2 基于资源感知的边缘节点性能特征检测分析 |
| 5.2.1 节点资源利用率与相对性能 |
| 5.2.2 节点资源相对性能分析 |
| 5.2.3 节点相对性能验证 |
| 5.2.4 节点性能特征结论 |
| 5.2.5 异常负载分析 |
| 5.3 基于特征权重的边缘节点任务调度算法分析 |
| 5.3.1 任务请求集合具体设计 |
| 5.3.2 调度算法具体设计 |
| 5.3.3 调度算法性能 |
| 5.3.4 调度算法性能分析 |
| 5.3.5 调度算法结论 |
| 5.4 小结 |
| 第6章 总结和展望 |
| 6.1 本文工作总结 |
| 6.2 未来工作与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（8）基于GPU的分布式全息孔径数字共相技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 主镜拼接式望远镜 |
| 1.1.2 分布式孔径望远镜 |
| 1.2 分布式孔径数字成像系统 |
| 1.2.1 分布式孔径成像的共相技术 |
| 1.2.2 分布式孔径数字成像系统研究现状 |
| 1.3 本文主要工作 |
| 第2章 分布式全息孔径数字成像系统 |
| 2.1 离轴数字全息技术 |
| 2.1.1 全息成像技术 |
| 2.1.2 离轴数字全息成像技术 |
| 2.2 分布式全息孔径数字成像系统 |
| 2.3 分布式全息孔径数字成像系统像差分析 |
| 2.4 分布式全息孔径数字共相分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 分布式全息孔径数字共相技术 |
| 3.1 孔径内高阶泽尼克像差校正 |
| 3.1.1 高阶泽尼克像差分析 |
| 3.1.2 SPGD算法原理 |
| 3.1.3 基于SPGD算法校正高阶泽尼克像差 |
| 3.2 孔径间位置失配误差校正 |
| 3.2.1 位置失配误差分析 |
| 3.2.2 位置失配误差校正原理 |
| 3.2.3 位置失配误差校正方法 |
| 3.3 孔径间低阶泽尼克像差校正 |
| 3.3.1 孔径间低阶泽尼克像差分析 |
| 3.3.2 基于SPGD算法校正低阶泽尼克像差 |
| 3.4 分布式孔径数字共相方法流程设计 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于GPU的分布式全息孔径数字共相加速 |
| 4.1 分布式孔径数字共相硬件平台选择 |
| 4.1.1 分布式成像系统的实时性要求 |
| 4.1.2 数字共相流程的时间复杂度分析 |
| 4.1.3 高性能平台选择 |
| 4.2 GPU与 CUDA简介 |
| 4.2.1 GPU简介 |
| 4.2.2 CUDA简介 |
| 4.3 数字共相中的SPGD算法优化分析 |
| 4.4 基于CUDA的 SPGD算法加速优化 |
| 4.4.1 矩阵运算加速 |
| 4.4.2 矩阵规约加速 |
| 4.4.3 傅立叶变换加速 |
| 4.4.4 SPGD算法结构优化 |
| 4.5 基于GPU的分布式全息孔径数据处理流程 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 实验结果及分析 |
| 5.1 分布式全息孔径数字成像实验系统 |
| 5.2 子孔经复振幅提取 |
| 5.3 孔径内高阶泽尼克像差校正 |
| 5.4 孔径间位置失配误差校正 |
| 5.5 孔径间低阶泽尼克像差校正 |
| 5.6 分布式全息孔径数字综合成像 |
| 5.7 本章小节 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 论文主要研究内容 |
| 6.2 后续工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 |
（9）稿件管理系统的性能测试研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文主要工作及章节安排 |
| 第2章 相关技术与理论 |
| 2.1 Web系统 |
| 2.1.1 Web系统特点 |
| 2.1.2 稿件管理系统 |
| 2.2 Web系统性能测试 |
| 2.3 Web性能测试方法 |
| 2.4 WPTM性能测试模型 |
| 2.4.1 性能指标 |
| 2.4.2 性能参数 |
| 2.4.3 性能指示器 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 Web性能测试模型改进 |
| 3.1 WPTM测试模型存在的问题 |
| 3.2 性能测试模型改进 |
| 3.2.1 用户放弃使用率 |
| 3.2.2 综合分析性能指标 |
| 3.2.3 性能测试流程方案 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 稿件管理系统的性能测试 |
| 4.1 性能需求分析 |
| 4.2 测试性能指标 |
| 4.3 测试用例设计 |
| 4.4 性能测试方案实施 |
| 4.4.1 测试环境搭建及数据准备 |
| 4.4.2 性能测试脚本开发 |
| 4.4.3 性能测试场景设计 |
| 4.4.4 性能测试监控和运行 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 测试结果分析与优化 |
| 5.1 性能测试结果分析 |
| 5.2 稿件管理系统调优 |
| 5.3 回归测试 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
| 致谢 |
（10）浇注型聚氨酯弹性体本构关系与热老化性能（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 聚氨酯弹性体发展历程 |
| 1.2.2 聚氨酯弹性体力学性能 |
| 1.2.3 超弹性材料本构关系 |
| 1.2.4 聚氨酯弹性体热老化性能 |
| 1.3 存在的问题 |
| 1.4 论文的主要研究内容 |
| 2 浇注型聚氨酯弹性体材料和试样制备 |
| 2.1 原材料 |
| 2.1.1 低聚物多元醇 |
| 2.1.2 异氰酸酯 |
| 2.1.3 扩链剂 |
| 2.1.4 助剂 |
| 2.2 反应过程 |
| 2.2.1 加成聚合反应 |
| 2.2.2 交联反应 |
| 2.2.3 副反应 |
| 2.3 试样制备 |
| 2.3.1 浇注成型工艺 |
| 2.3.2 试样模具 |
| 2.3.3 试样制备过程 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 浇注型聚氨酯弹性体力学性能实验及分析 |
| 3.1 材料力学性能要求 |
| 3.2 实验设备及测试方法 |
| 3.2.1 拉伸性能测试 |
| 3.2.2 撕裂性能测试 |
| 3.3 拉伸性能测试结果及分析 |
| 3.3.1 预聚体NCO基质量分数的影响 |
| 3.3.2 扩链系数的影响 |
| 3.3.3 质量比的影响 |
| 3.4 撕裂性能测试结果及分析 |
| 3.4.1 预聚体NCO基质量分数的影响 |
| 3.4.2 扩链系数的影响 |
| 3.4.3 质量比的影响 |
| 3.5 CPU制备配方参数的确定 |
| 3.5.1 CPU1#聚氨酯弹性体 |
| 3.5.2 CPU2#聚氨酯弹性体 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 浇注型聚氨酯弹性体的本构关系 |
| 4.1 本构关系理论模型 |
| 4.2 应力应变实验结果及分析 |
| 4.2.1 CPU1#聚氨酯弹性体 |
| 4.2.2 CPU2#聚氨酯弹性体 |
| 4.3 不同老化时间条件下的本构关系 |
| 4.3.1 老化时间192h |
| 4.3.2 老化时间480h |
| 4.4 本章小结 |
| 5 浇注型聚氨酯弹性体的热老化性能 |
| 5.1 热老化实验 |
| 5.1.1 实验设备 |
| 5.1.2 实验方案 |
| 5.2 实验结果及分析 |
| 5.2.1 CPU1#聚氨酯弹性体 |
| 5.2.2 CPU2#聚氨酯弹性体 |
| 5.2.3 热老化性能变化的原因分析 |
| 5.2.4 两种浇注型聚氨酯弹性体的热老化性能对比 |
| 5.3 热老化性能拟合结果及分析 |
| 5.3.1 CPU1#聚氨酯弹性体 |
| 5.3.2 CPU2#聚氨酯弹性体 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 |
| 致谢 |
四、CPU主要性能指标（论文参考文献）
- [1]基于边信道的物联网隐私和身份安全关键技术研究[D]. 程雨诗. 浙江大学, 2021(01)
- [2]基于Docker的云数据库服务设计与实现[D]. 王曦. 电子科技大学, 2021(01)
- [3]面向电信运维的容量分析与规划方法研究[D]. 丁尹. 电子科技大学, 2021(01)
- [4]网络虚拟化环境下虚拟网络映射算法研究[D]. 曹浩彤. 南京邮电大学, 2020(03)
- [5]移动应用性能自动化测试系统的设计与实现[D]. 霍保海. 北京邮电大学, 2020(05)
- [6]面向大数据服务的容器调度研究与实现[D]. 张丽敏. 北方工业大学, 2020(02)
- [7]边缘计算中基于异构环境的边缘节点性能特征检测与任务调度方法研究[D]. 孙辰昊. 杭州电子科技大学, 2020(04)
- [8]基于GPU的分布式全息孔径数字共相技术研究[D]. 黄家应. 中国科学院大学(中国科学院光电技术研究所), 2020(08)
- [9]稿件管理系统的性能测试研究与实现[D]. 李娟. 苏州大学, 2020(02)
- [10]浇注型聚氨酯弹性体本构关系与热老化性能[D]. 王培文. 大连理工大学, 2020(02)