Wyniki 1-8 spośród 8 dla zapytania: authorDesc:"Daniel SAWICKI"

Resource security in the cloud computing

Czytaj za darmo! »

This paper presents analysis of security issues inside enterprise private clouds. The investigated security tools were: security groups, elastic IPs, virtual machines isolation. All these mechanisms and tests presented in the article base on Eucalyptus cloud structure and give a detailed view on process of securing the resources inside private IaaS cloud structure. Streszczenie. Praca przestawia analizę zagadnień bezpieczeństwa w prywatnych sieciach chmurowych stosowanych w przedsiębiorstwie. Badane były następujące zagadnienia bezpieczeństwa: grupy bezpieczeństwa, elastyczna adresacja IP, izolacja maszyn wirtualnych. Wszystkie mechanizmy i testy prezentowane w artykule są oparte o strukturę chmury wykorzystującą pakiet Eucalyptus, przedstawiającą szczegółowo proces zabezpieczania zasobów w strukturze prywatnej chmury opartej o model IaaS. (Bezpieczeństwo zasobów w środowisku chmurowym). Keywords: Cloud computing, resource security, Eucalyptus. Słowa kluczowe: Środowiska chmurowe, bezpieczeństwo zasobów, Eucalyptus. Introduction Cloud computing has become nowadays a buzzword among IT and industry engineers. The cloud phenomenon is quickly growing towards becoming the de facto standard of computing, storage and hosting, both in industry and Internet. Cloud computing is the access to computers and their functionality via the Internet or a local area network. Users of a cloud request this access from a set of web services that manage a pool of computing resources (i.e., machines, network, storage, operating systems, application development environments, application programs). When granted, a fraction of the resources in the pool is dedicated to the requesting user until releases them. The user cannot actually see or specify the physical location and organization of the equipment hosting the resources they are ultimately allowed to use. That is, the resources are drawn from a “cloud" of resources when they are granted to a user [...]

Monitoring combustion process using image classification DOI:10.12915/pe.2014.11.36

Czytaj za darmo! »

This paper presents comparison image classification method of co-firing biomass and pulverized coal. Defined two class of combustion: stable and unstable for three variants with different power value parameters and fixed amount biomass. Compared naïve Bayes classifier and support vector machine (SVM) with RBF kernel function. Experimental results show that achieved correct classification of images for the assumed variations. Streszczenie. W pracy przedstawiono porównanie wybranych metod klasyfikacji obrazów dla współspalania pyłu węglowego i biomasy. Zdefiniowano dwie klasy spalania: stabilne i niestabilne dla trzech wariantów z różnymi parametrami mocy oraz stałą ilością biomasy. Porównano naiwny klasyfikator bayesowski oraz metodę wektorów nośnych z radialną funkcją jądrową (RBF). Wyniki badań pokazują, poprawną klasyfikację obrazów dla założonych wariantów. (Monitorowanie procesu spalania w wykorzystaniem klasyfikacji obrazów). Keywords: flame, combustion, active contour, image classification. Słowa kluczowe: płomień, spalanie, klasyfikacja obrazów. doi:10.12915/pe.2014.11.36 Introduction Combustion process is complex, nonlinear and nonstationary therefore analyzing is difficult. One method of diagnosis the combustion process is to use flame as the source of information. By analyzing the image of the flame can get information about the process almost without any delay. This is particularly important in the case of fuel combustion characterized by a high variability of physicochemical properties. Current regulations require continuous increase in the proportion of biomass in order to obtain electricity. Co-firing of biomass and coal is the easiest way to use it but it is technologically difficult process due to the different characteristics of the components of the mixture combusted. [...]

A quality factor of co-firing pulverized coal and biomass DOI:10.15199/48.2016.11.35

Czytaj za darmo! »

This paper presents comparison image classification method of co-firing biomass and pulverized coal. Defined two class of combustion: stable and unstable for nine variants with different power value parameters and fixed amount biomass (20% straw). Compared the artificial neural networks, support vector machine, k nearest neighbor, linear and quadratic discriminant analysis methods. The sensitivity classification value was selected as a combustion process quality factor. Streszczenie. W pracy przedstawiono porównanie wybranych metod klasyfikacji obrazów dla współspalania pyłu węglowego i biomasy. Zdefiniowano dwie klasy spalania: stabilne i niestabilne dla dziewięciu wariantów z różnymi parametrami mocy oraz stałą ilością biomasy (20% słomy). Porównano sztuczne sieci neuronowe, metodę wektorów nośnych, metodę k najbliższych sąsiadów, liniową i kwadratową analizę dyskryminacyjną. Wybrano wskaźnik jakości procesu spalania jako wartość parametru wrażliwość klasyfikacji. (Wskaźnik jakości dla współspalania pyłu węglowego i biomasy). Keywords: flame, combustion, image classification. quality factor. Słowa kluczowe: płomień, spalanie, klasyfikacja obrazów, wskaźnik jakości. Introduction Fossil fuels constitute the primary energy source in the Polish power industry. According to forecasts, by 2030, they will continue to be in the major position of approx. 60% share in Poland and approx. 11% share in the EU. Constantly occurring problem of burning fossil fuels is the emission of noxious chemical compounds, mainly carbon dioxide, sulfur dioxide, nitrogen oxides and dust into the environment. The current policy of the European Union aims at the implementation of the climate and energy package. It is based on the reduction of greenhouse gas emissions and electricity consumption by 20% and increasing the share of energy production from renewable energy sources (RES) to 20%. The commitments made by Poland on renewable energy sources involve achi[...]

Zmodyfikowana Metoda Elementów Brzegowych dla cienkich warstw

Czytaj za darmo! »

Niniejsza praca ma na celu przedstawienie rozwiązanie problemu cienkich warstw metodą elementów brzegowych. Cienkie warstwy znajdują zastosowanie w wielu inżynierskich aplikacjach takich jak proces tomografii. W klasycznym podejściu metoda elementów brzegowych nie jest idealnym narzędziem do analizy cienkich warstw, w tym celu proponujemy nowe podejście do rozwiązania tego problemu. Abstract. Solution of the thin layers problem using boundary element method is presented in this paper. It is well known that the thin layers can be found in many engineering applications for example in process tomography. The classical approach to the boundary element method is not generally an ideal numerical tool for analysis of thin layer, that is why we propose the novel approach to this problem. (Using boundary element method in thin layers). Słowa kluczowe: metoda elementów brzegowych, cienkie warstwy. Keywords: boundary element method, thin layers. Podstawowe zagadnienia Metody Elementów Brzegowych (MEB) Zakładamy trójwymiarowy obszar Ω zamknięty zewnętrzną powierzchnią S+ i wewnętrzną powierzchnią S-. Pochodna normalna na powierzchni S+ jest w kierunku przeciwnym do pochodnej normalnej na powierzchni S-. Biorąc pod uwagę funkcję Φ spełniającą równanie Laplace’a w obszarze Ω [1]. Rys. 1. Przykład cienkiej warstwy (1) 2(r)  0 gdzie: r є Ω, jest wektorem pomiędzy punktem P i Q Dla równania Laplace’a w 2D fundamentalnym rozwiązaniem jest funkcja Greena: (2a) R G p Q ln 1 2 ( , ) 1   , ( )2 ( )2 R xp  xQ  yp  yQ bądź dla 3D: (2b) R G p Q 4 ( , )  1 , ( )2 ( )2 ( )2 R  x p  xQ  y p  yQ  [...]

Ekstrakcja cech obrazów płomienia współspalania węgla i biomasy z wykorzystaniem wizyjnego systemu diagnostycznego DOI:10.15199/48.2016.08.36

Czytaj za darmo! »

W pracy przedstawiono porównanie wybranych metod ekstrakcji cech obrazów dla współspalania pyłu węglowego i biomasy. Zbiór cech dyskryminacyjnych poddano transformacji w celu redukcji wymiarowości oraz grupowania przypadków stabilnego i niestabilnego spalania. Porównano metody: analizę składowych głównych, skalowanie wielowymiarowe oraz analizę czynnikową. Dla każdej z zastosowanych metod redukcji wymiarowości stwierdzono, że analizowane zbiory danych obrazu płomienia trudno jednoznacznie pogrupować na przypadki należące do klasy stabilny i niestabilny. Ponadto za pomocą analizy PCA określono istotność poszczególnych cech obrazu płomienia w reprezentowanym modelu. Abstract. This paper presents comparison image future extraction methods of co-firing pulverized coal and biomass. In order to dimension reduction and classify state of process (stable and unstable) discriminant features were transformed. Compared method are: principal components analysis, multidimensional scaling and multivariate analysis. Experimental results show that presented methods for flame image analysis is difficult to be grouped into cases belonging to the class of stable and unstable. Furthermore, significance of the individual characteristics of the flame image in the represented model were obtained by PCA analysis. (Flame image feature extraction of co-firing coal and biomass with vision diagnostic system). Słowa kluczowe: ekstrakcja cech, płomień, współspalanie, analiza danych. Keywords: feature extraction, flame, co-firing, data analysis. Wstęp Wykorzystanie płomienia jako źródła informacji o procesie spalania jest jednym ze sposobów diagnozowania tego procesu. Analiza płomienia może być wykonana za pomocą obrazowania [1] jak też również za pomocą spektrometru [2]. Wykorzystując obraz płomienia można uzyskać informację o stanie procesu praktycznie bez żadnych opóźnień. Jest to szczególnie istotne w przypadku spalania paliw charakteryzujących się dużą zmiennoś[...]

Zastosowanie wymiaru fraktalnego do analizy obrazów płomienia w procesie współspalania DOI:10.15199/48.2018.07.36

Czytaj za darmo! »

Podstawowym paliwem spalanym w polskiej energetyce zawodowej o ugruntowanej technologii jego wykorzystania jest węgiel kamienny. Wprowadzanie coraz bardziej restrykcyjnych obostrzeń dotyczących ochrony środowiska wymaga działań w kierunku unowocześnienia pracujących systemów oraz istniejących technologii spalania [1]. Podejmowane są próby redukcji ilości emisji związków szkodliwych do atmosfery, przy możliwie najlepszej sprawności. Jednym ze sposobów redukcji emisji szkodliwych związków jest współspalanie węgla i biomasy z wykorzystaniem istniejących instalacji energetyki zawodowej. Jednak biomasa posiada inne właściwości fizykochemiczne, niż węgiel kamienny, nie jest mieszaniną jednorodną, posiada inny stopień granulacji. Zwiększanie wagowego udziału biomasy w procesie współspalania obniża wydajność i sprawność kotła. Prowadzenie takiego procesu wymusza stosowanie monitorowania i diagnostyki stanu procesu spalania wszystkich paliw kopalnych [2]. Sygnał pochodzący z systemu monitorowania płomienia zawiera wiele informacji o procesie spalania, stąd jego analiza może przebiegać na wiele różnych sposobów. Jednym z nich jest analiza czasowo-częstotliwościowa [3, 4], analiza temperatury [5], analiza obrazu [6], oraz metody prognozowania szeregów czasowych z wykorzystaniem modeli ARMA i ARIMA [7]. W niniejszej pracy, dane z systemu monitorowania płomienia analizowane są w postaci szeregów czasowych parametrów geometrycznych płomienia, dla każdego wariantu współspalania. Po ustabilizowniu się procesu w komorze spalania, wykorzystano pierwszy tysiąc obrazów, w odstępach 30 ms dla każdego z dziewięciu wariantów. Autorom nie są znane badania procesu współspalania pyłu węglowego i biomasy wykorzystujące wymienione parametry geometryczne płomienia. W pracy, wykorzystując analizę fraktalną, podjęto próbę rozróżnienia poszczególnych wariantów procesu współspalania. Stanowisko pomiarowe Badania spalania pyłu węglowego i rozdrobnionej [...]

Using boundary element method and level set methods in electrical impedance tomography

Czytaj za darmo! »

This paper presents application of boundary element method and level set method in electrical impedance tomography (EIT). The inverse problem of EIT can be formulated as follows: given the set of electrode potentials applied to the domain boundary as an input, and set of measured values of electrode-to-electrode voltages as output. Streszczenie. Praca przestawia obszary zastosowań metody elementów brzegowych oraz metod zbiorów poziomicowych w impedancyjnej tomografii komputerowej (ITK). Problem odwrotny ITK został sformułowany następująco: ustalony potencjał elektrod został użyty jako dane wejściowe brzegu obszaru, natomiast jako dane wyjściowe otrzymane zostały napięcia miedzy elektrodami. (Zastosowanie metody elementów brzegowych oraz metod zbiorów pozimicowych w impedancyjnej tomografii komputerowej). Keywords: boundary element method, level set methods, impedance tomography. Słowa kluczowe: metoda elementów brzegowych, metody zbiorów poziomicowych, tomografia impedancyjna. Introduction BEM is a numerical technique to solve partial differential equations (PDE’s) of variety of physical problems with defined boundary conditions. The PDE over a problem domain is transformed into a surface integral equation over the surfaces that enclosed the domain. The integral equation can be solved by discretising the surfaces into boundary elements. The advantages of BEM is reduction of dimensionality by one. It is easier to applied and useful for problems that required re-meshing [1-4]. The level set method is a numerical solution or tracking interfaces and shapes. The advantages of the level set method are that one can perform numerical computation involving curves and surfaces on a fixed Cartesian grid without having to parameterize these objects. In level set method amounts to representing a closed domain Ω ={(x,y) |(x,t)=0}. In the surface as the zero level set of a twodimensional auxiliary function (x,t) [5-9].[...]

Wykorzystanie konturu aktywnego do określenia obszaru płomienia w wizyjnym systemie diagnostycznym


  Wykorzystanie płomienia jako źródła informacji o procesie spalania jest jednym ze sposobów diagnozowania tego procesu. Dzięki analizie obrazu płomienia można uzyskać informację o stanie procesu praktycznie bez żadnych opóźnień. Jest to szczególnie istotne w przypadku spalania paliw charakteryzujących się dużą zmiennością właściwości fizyko-chemicznych. Do tej grupy należą m.in. mieszaniny biomasy i węgla, których spalanie jest najbardziej rozpowszechnionym w Polsce sposobem wykorzystania paliw odnawialnych [5]. Płomień towarzyszy egzotermicznym reakcjom utleniania. Obecność płomienia związana jest więc z miejscem w przestrzeni, gdzie taki rodzaj reakcji występuje. Trudno jest jednak w takim przypadku wskazać granicę oddzielającą przestrzeń, w której spalanie występuje, ponieważ stężenia reagentów nie zmieniają się w sposób skokowy. Głównym źródłem promieniowania w płomieniu pyłowym jest obłok rozgrzanych do wysokiej temperatury cząstek stałych (pyłu węglowego, sadzy, popiołu itp.). Ponieważ koncentracja świecących cząstek[...]

 Strona 1