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基于工业控制网络拓扑的层次化可视化方法

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简介:
本研究提出了一种针对工业控制网络的层次化可视化方法,通过优化网络拓扑结构的展示方式,增强系统监控与维护效率。 为了实现工控网络组态的拓扑结构在二维平面上无交叉地显示,从自主可控PLC的网络拓扑出发,我们提出了一种基于广度优先生成树的高度对拓扑进行分层的方法。根据这种层次划分,在每个界面上只展示该层级的相关信息,从而简化了整体组态画面,并强化了逻辑上的清晰性与结构化。此外,通过分析节点及其可连通的叶节点数量来评估各节点的关键程度,以此来进行网络组态中的关键点识别并提供预警提示。

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    本研究提出了一种针对工业控制网络的层次化可视化方法,通过优化网络拓扑结构的展示方式,增强系统监控与维护效率。 为了实现工控网络组态的拓扑结构在二维平面上无交叉地显示,从自主可控PLC的网络拓扑出发,我们提出了一种基于广度优先生成树的高度对拓扑进行分层的方法。根据这种层次划分,在每个界面上只展示该层级的相关信息,从而简化了整体组态画面,并强化了逻辑上的清晰性与结构化。此外,通过分析节点及其可连通的叶节点数量来评估各节点的关键程度,以此来进行网络组态中的关键点识别并提供预警提示。
  • Python
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    本项目旨在通过Python编程语言实现网络拓扑结构的可视化展示。利用图形库和算法优化技术,将复杂的网络数据转换为直观易懂的图表形式,便于研究与分析。 基于pygame实现的网络拓扑可视化功能包括:改变节点位置、颜色以及边的颜色、粗细和权重。
  • Django-NetJSonGraph:与采集
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    Django-NetJSonGraph是一款结合了Django框架和NetJSON标准的开源软件,用于高效地收集、管理和展示网络设备及其连接关系的图表。该工具支持实时更新网络状态,并提供直观的数据分析界面。 **django-netjsongraph** 是一个基于 **Django** 框架的开源项目,用于创建网络拓扑可视化器和收集器。它利用强大的 **D3.js** 库将复杂的网络数据转化为交互式的图形展示,使网络管理员能够更直观地理解和管理网络结构。本段落深入探讨 django-netjsongraph 的核心特性、应用场景以及如何使用该工具实现网络拓扑的可视化。 1. **核心特性** - **D3.js 集成**:django-netjsongraph 结合了 D3.js 动态数据可视化能力与 Django 后端,为用户提供动态和实时更新的网络视图。 - **交互性**:用户可以通过拖放节点、展开折叠子树、搜索特定设备等方式轻松探索网络结构。 - **网络数据模型**:支持标准的 **NetJSON** 格式,便于与其他网络工具集成。 - **自定义样式和布局**:允许调整节点和边的样式及拓扑图的布局算法以满足不同需求。 - **可扩展性**:设计时考虑了未来功能添加的可能性,并方便地与其它系统进行集成。 2. **应用场景** - **网络监控**:实时显示设备状态,帮助运维人员迅速定位问题。 - **故障排查**:通过可视化界面快速查看连接关系,辅助故障排除工作。 - **规划和设计**:在新的网络拓扑图中预览并调整结构以进行优化。 - **教学与培训**:作为教育环境中学习网络原理的辅助工具。 3. **使用指南** - **安装**:确保已安装 Django 和 Python 环境,通过 `pip install django-netjsongraph` 安装项目。 - **配置**:在项目的设置文件中添加 django-netjsongraph 到应用列表,并进行相关数据库连接和认证的配置。 - **数据导入**:网络数据可通过手动输入或使用 SNMP 自动收集后以 NetJSON 格式导入。 - **运行**:执行 `python manage.py runserver` 启动 Django 服务器,访问指定 URL 即可查看拓扑图。 4. **扩展与定制** - **自定义模板**:修改前端展示效果可以通过调整或创建新的模板文件来实现。 - **编写视图和模型**:根据需要扩展 Django 的视图和模型以支持更多数据来源或增加特定功能。 - **JavaScript 插件**:通过添加 D3.js 插件,增强图形交互性及特殊视觉效果。 5. **术语解析** - **d3**: 指的是用于文档操作的 JavaScript 库——D3.js。 - **django**: Django 是一个用 Python 编写的高级 Web 开发框架,有助于快速构建安全且易于维护的应用程序。 - **networking**: 包括网络配置、管理及监控的技术手段。 - **mesh-networks**: 一种网络架构,在该结构中每个设备都能与多个其他设备直接通信。 - **network-topology**: 描述网络设备间物理或逻辑连接方式的图示。 - **network-graph**: 表现为图形化的表示形式,用于描绘网络拓扑。 - **visualizer**: 如 django-netjsongraph 这样的工具,用来展示网络数据。 - **mesh**: 在此上下文中特指网状网络结构。 - **netjson**: 网络数据的标准交换格式——NetJSON 格式。 通过使用 django-netjsongraph,您可以构建一个强大的网络管理平台。无论是企业内部的监控需求还是教育研究用途,它都能提供极大的便利性。其灵活扩展性和强大可视化能力使其成为网络管理领域的有力工具。
  • 图绘 图绘 图绘 图绘
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    本课程聚焦于教授学员如何高效准确地创建和解读网络拓扑图。通过学习,参与者能够掌握各种工具和技术,以便更好地规划、部署及维护复杂的计算机网络系统。 网络拓扑绘图 网络拓扑绘图 网络拓扑绘图
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    本研究利用遗传算法优化网络拓扑结构,增强其抵抗攻击和故障的能力,旨在构建更加稳健、高效的网络系统。 【基于遗传算法的抗毁性网络拓扑结构优化】是复杂网络理论中的一个重要研究领域,主要关注如何设计复杂的网络结构以在遭受攻击后仍能保持连通性。抗毁性的目标在于通过增加冗余性和替代路径来增强其抵抗故意破坏的能力。通常使用自然连通度这一指标衡量一个网络的抗毁性能,该值越高说明网络中的节点间存在更多的备用连接途径。 复杂网络被建模为无权、无向且简单的图G,由一组节点V和边E组成。自然连通度λ是通过计算邻接矩阵特征根对数之和得到的一个数值指标,它反映了网络中替代路径的冗余程度。优化目标是在给定数量W的限制下最大化这一值,以便在抗毁性和构建成本之间找到平衡。 该研究提出的模型基于以下假设:网络必须保持连通性、边无权重且受到一定数量约束。这是一个非线性的整数规划问题,并因其NP难度而难以用传统方法解决。因此研究人员采用了遗传算法作为解决方案,这是一种适用于大规模复杂优化问题的全局搜索策略。 在本研究中,对遗传算法进行了两方面的改进:一是引入局部搜索策略(模因算法),即每次迭代后针对每个染色体进行局部调整以提高网络结构;二是采用自适应机制动态调节交叉概率Pc和变异概率Vc,根据不同阶段的需求来优化这些参数。 然而,在固定边数的限制下,早期迭代过程中可能会出现大量不符合约束条件的解被排除的情况。因此研究者采取了精英保留策略以及在处理边界情况时使用松弛技术等措施以确保算法搜索的有效性和多样性不受影响。 最终该工作通过基于遗传算法的方法解决了复杂网络抗毁性拓扑结构的设计问题,并利用仿真实验展示了所提出方法的收敛速度和优化效果,同时对不同攻击场景下的网络抗毁性能进行了分析。这项研究对于理解和设计具有强大抵御能力的复杂网络系统具有重要的理论与实践价值。
  • BESO任务札记_BESO
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    本文记录了采用BESO(双向进化结构优化)方法进行拓扑优化的研究过程和心得体会,探讨了该算法在工程设计中的应用与挑战。 一个基于BESO算法的拓扑优化程序,可供学习参考。
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    这是一个包含169行代码的MATLAB程序包,专注于三维(3D)拓扑优化。该工具为工程师和研究人员提供了一种有效的方法来设计轻量化且结构坚固的产品,通过算法自动确定最优材料分布。 3D拓扑优化算法采用经典169行代码实现,使用MATLAB语言编写。
  • 自动SNMP发现
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    本项目聚焦于利用简单网络管理协议(SNMP)进行高效的自动化网络拓扑结构探测与构建,旨在简化并优化大规模复杂网络环境下的设备识别及连接关系分析。 SNMP(简单网络管理协议)是一种广泛应用于管理和监控网络设备的标准协议。它允许管理员远程控制路由器、交换机和其他重要硬件设施,并确保它们正常运行。 自动发现SNMP网络拓扑是其中一个关键功能,该过程能识别并绘制出整个网路中各个设备之间的关联图谱,使管理者能够更好地理解复杂的关系和连接情况。SugarNMS是一款强大的工具,它具备全面的监控能力和自动化发现能力来构建这些复杂的架构图表。通过发送一系列SNMP请求到网络中的每个节点,并根据返回的数据建立逻辑结构模型,这特别适用于大型且复杂的网络环境。 SugarNMSTool是专为网管人员设计的一个简化版本的应用程序,旨在帮助他们进行设备调试和故障排除工作。它支持标准的SNMP操作如GET、SET等命令,让使用者可以方便地测试并诊断问题所在。对于开发人员而言,这个工具也是一个理想的平台来验证他们的产品是否符合规范;而对于日常管理任务来说,则是一个非常有用的实时监控解决方案。 关于snmpwork-master项目,这可能是指一个开源的SNMP相关资源库或代码集锦,其中包含了实现自动发现功能所需的模块和组件。用户可以通过研究这些材料深入了解其工作原理,并根据自己的需要进行自定义开发与扩展。 SNMP网络拓扑的自动发现技术主要包括以下几个方面: 1. SNMP轮询:定期向设备发送GET请求以获取MIB信息。 2. OID解析:通过分析对象标识符来确定设备属性和状态。 3. 设备关系图谱构建:依据接口数据推断出各节点之间的物理连接情况。 4. 拓扑可视化展示:将收集到的信息转化为易于理解的图形表示形式。 总之,SNMP网络拓扑自动发现技术通过与网络中的各个组件交互来创建完整的系统模型。这不仅提高了管理效率,也简化了日常维护工作流程。
  • MMA固有频率
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    本文提出了一种利用MMA(序列二次规划)算法进行结构固有频率最大化的拓扑优化方法,探讨了在不同约束条件下的最优设计方案。 针对固有频率的拓扑优化可以使用MMA进行优化。下载后的文件可以直接运行,并且允许修改滤波半径、惩罚因子等相关参数。同时该程序还包含了模态追踪、刚度矩阵和质量矩阵组装等模块。
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    网络拓扑图制作工具是一款专为IT专业人士设计的应用程序,帮助用户轻松创建、编辑和管理复杂的网络布局图。通过直观的界面与丰富的图形库支持,它能够简化技术文档编制流程,并提高团队间通信效率,是规划及维护网络架构的理想选择。 这款网络拓扑图绘制工具软件非常实用,并且具备一些VISIO和SMARTDRAW所不具备的特点。