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《中国科学院大学(中国科学院沈阳计算技术研究所)》 2018年
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面向CPMS的数字化车间中性能优化关键技术的研究与开发

朴美燕  
【摘要】:在工业4.0的引领下,各个国家都致力于打造智能化的工厂,促进制造业及各个生产领域也的得到了迅速发展,全面提升制造业的生产效率。作为中国2025十大发展领域之一的数控机床,也广泛采取智能化管理方式,打造面向CPMS的三维可视化的数字化车间来监控管理。在实现数字化车间仿真系统的过程中由于场景较复杂,在加载时存在卡顿、不能够流畅运行,用户体验较差等问题。本文针对上述问题,通过研究仿真系统的相关的关键技术,从两个方面着手对系统性能进行优化,一方面是通过研究Unity3D的内存管理机制,使用四叉树算法将场景分层、分块进行细化工作后,根据模型所处的位置与摄像机所处的位置关系,将近处的模型加载,远离摄像机的卸载出内存,实现了模型资源的动态调度。另一方面是针对频繁访问数据库,大量的I/O操作影响了系统响应时间,提出使用Redis内存数据库作为系统的缓存层,实现了数据缓存服务,加快访问效率。本文通过资源动态调度算法有效控制某时刻内存中加载的数据量,有效降低了I/O总量,避免了漫游移动时造成的内存颠簸,使系统的运行更加流畅。同时Redis缓存服务对本系统在频繁请求数据时有较好的优化效果。通过原系统与改进系统的性能比较,验证了优化技术的可行性,系统的实时性、真实性可以得到很大的提升。
【学位授予单位】:中国科学院大学(中国科学院沈阳计算技术研究所)
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2018
【分类号】:TB497;TP311.13;TG659

【参考文献】
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【二级参考文献】
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