中圖分類號：TP751 文獻標(biāo)志碼：A

0 引言

信息技術(shù)與教育深度融合的背景下，高校虛擬仿真培訓(xùn)平臺推動教育現(xiàn)代化轉(zhuǎn)型。平臺的應(yīng)用及融合，為師生提供沉浸式、交互式的實踐教學(xué)體驗，同時也有效解決培訓(xùn)與教學(xué)中存在的問題。但目前平臺的應(yīng)用仍存在受限因素，難以滿足多樣化的培訓(xùn)需求，尤其在實踐操作方面存在短板，導(dǎo)致培訓(xùn)效果難以達到預(yù)期標(biāo)準(zhǔn)。孫騰達等[1基于JavaWeb設(shè)計高校干部學(xué)習(xí)圖譜信息系統(tǒng)。該系統(tǒng)通過設(shè)計信息圖譜，結(jié)合高校干部學(xué)習(xí)的內(nèi)容，定期給用戶推送擴展培訓(xùn)任務(wù)和培訓(xùn)實踐目標(biāo)，提升系統(tǒng)性能。但信息圖譜采用一對多培訓(xùn)時，同頻目標(biāo)難以同步，影響平臺的兼容性。吳君勝等[2]結(jié)合大數(shù)據(jù)技術(shù)，設(shè)計教師培訓(xùn)平臺，引入微服務(wù)技術(shù)，通過互助式培訓(xùn)架構(gòu)和深度培訓(xùn)模塊，提取用戶的培訓(xùn)方向和培訓(xùn)需求，推動更強的培訓(xùn)內(nèi)容，制定緊密銜接的培訓(xùn)方案。但部分深度模塊未能對用戶的需求展開比對，導(dǎo)致難以深化培訓(xùn)內(nèi)容。由陳亮等[3]設(shè)計的混合式教師培訓(xùn)平臺，借助混合式教師培訓(xùn)機制對教師培訓(xùn)進行精準(zhǔn)化管理，通過完善教師信息、依托培訓(xùn)項目、構(gòu)建班級和運用信息化等手段，實現(xiàn)線上線下混合式教師培訓(xùn)。但線上線下混合式培訓(xùn)的機制導(dǎo)致兩端的培訓(xùn)目標(biāo)難以一致。林子唯4設(shè)計的基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的圖書館智慧化信息素養(yǎng)培訓(xùn)平臺，通過聚類算法、分類算法和關(guān)聯(lián)規(guī)則等技術(shù)，提升用戶信息素養(yǎng)、優(yōu)化培訓(xùn)資源配置的同時實現(xiàn)個性化培訓(xùn)。但該系統(tǒng)的分類培訓(xùn)與反饋模塊互不關(guān)聯(lián)，用戶在完成培訓(xùn)后，難以第一時間獲取反饋信息，使培訓(xùn)效果受到影響。

為此，本文利用云計算設(shè)計虛擬仿真培訓(xùn)平臺并進行了應(yīng)用。通過整合培訓(xùn)中的海量資源，構(gòu)建與培訓(xùn)內(nèi)容更為貼切的虛擬環(huán)境，將抽象的理論知識以直觀、形象的方式呈現(xiàn)給用戶，實現(xiàn)資源的優(yōu)化配置和共享。

1云計算高校虛擬仿真培訓(xùn)平臺硬件設(shè)計

1.1QEMU仿真模擬器設(shè)計

QEMU仿真模擬器是環(huán)境調(diào)度調(diào)整裝置，根據(jù)培訓(xùn)內(nèi)容和實時需求，在預(yù)設(shè)的空間構(gòu)建虛擬仿真培訓(xùn)環(huán)境，實現(xiàn)環(huán)境條件的制定[5-6]?？刂齐娐分性鲈O(shè)模擬變換芯片，接入MAX8860EUA核心板，達到穩(wěn)壓和實時控制的效果[7]。部署仿真控制AMS1117-3.3模擬底板，將電壓穩(wěn)定在 1.20～2.55V ，輸出電壓可固定在5.5V，最大電壓差為1.2V，更新狀態(tài)下的限制電流為 1200mA ，如圖1所示。

圖1QEMU仿真模擬器控制電路

對圖1中覆蓋區(qū)域進行控制時，模擬中須增設(shè)復(fù)位裝置，便于培訓(xùn)場景和條件轉(zhuǎn)換。首先是上電復(fù)位，模擬裝置接通電源后，由MAX8860EUA核心板主控制，接入輔助的復(fù)位ARM芯片，設(shè)定 120ms 的復(fù)位時間，關(guān)聯(lián)復(fù)位引腳，一旦運行條件低于標(biāo)準(zhǔn)，立即復(fù)位處理，實現(xiàn)虛擬仿真培訓(xùn)環(huán)境轉(zhuǎn)換。

1.2通信裝置接入設(shè)計

QEMU仿真模擬裝置提供穩(wěn)定環(huán)境后，接入通信裝置，負責(zé)處理培訓(xùn)中形成的數(shù)據(jù)及資源信息，完成定向應(yīng)用。接入RS485通信串口，在上位機位置增加一個雙向的轉(zhuǎn)換器，同時利用S3C2440處理器和雙向轉(zhuǎn)換器設(shè)置3個輔助的通信傳輸UART口，分別設(shè)定為UARTa、UARTb、UARTc。擬定通信形式為異步/同步收發(fā)，以雙工通信完成傳輸設(shè)定。

結(jié)合雙工通信裝置的接入，利用MAX8860EUA核心板將培訓(xùn)數(shù)據(jù)逐次傳輸?shù)紽lash存儲器中，利用Nandflash對其整合分類，在SRAM接口位置利用雙向轉(zhuǎn)換裝置轉(zhuǎn)換處理，完成系統(tǒng)硬件的設(shè)計。

2云計算高校虛擬仿真培訓(xùn)平臺軟件設(shè)計

2.1構(gòu)建云計算多階應(yīng)用功能模塊

完成硬件的構(gòu)建后，依據(jù)虛擬仿真培訓(xùn)需求，融合云計算技術(shù)，設(shè)計多階應(yīng)用功能模塊。模塊先建立基礎(chǔ)的關(guān)聯(lián)機制，確保在應(yīng)用中順暢切換及調(diào)整，隨后明確模塊的執(zhí)行內(nèi)容，如圖2所示。

圖2云計算多階應(yīng)用功能模塊

結(jié)合圖2框架，設(shè)計虛擬仿真執(zhí)行模塊，以云計算為引導(dǎo)，結(jié)合用戶需求及培訓(xùn)內(nèi)容，設(shè)計動態(tài)化、智能化的執(zhí)行機制。課程的制定、審批與參與是完整流程，當(dāng)系統(tǒng)接收到任務(wù)時，采用分布計算的方式，進行篩選和匹配，公式為：

式 （1）～（2） 中： α_a 為篩選結(jié)果， ? 為培訓(xùn)資源量，i 為培訓(xùn)周期， η 和 α 分別為模塊資源量和可匹配資源量， ?₁ 和 ?₂ 分別為動態(tài)調(diào)度量和集中調(diào)度量， J 為培訓(xùn)匹配結(jié)果， u 為分布調(diào)度頻次， ε 為擴展匹配培訓(xùn)資源。通過云計算的分布式，按照任務(wù)需求對虛擬仿真培訓(xùn)內(nèi)容進行篩選和匹配，形成最優(yōu)培訓(xùn)方案。資源管理模塊負責(zé)培訓(xùn)資源上傳以及下載的管理，如圖3所示。

圖3資源管理E-R結(jié)構(gòu)

該模塊根據(jù)日常培訓(xùn)需求不斷協(xié)同調(diào)度，同步最新的培訓(xùn)內(nèi)容，實現(xiàn)管理及從屬管理。評價模塊是針對教師和學(xué)生的雙向評估，以云計算輔助，測定PRIO，如公式（3）所示。

式（3）中：PRIO為優(yōu)先評估結(jié)果， ε 為優(yōu)先評估 滿意度， δ 為同步頻率。本文以PRIO優(yōu)先評估結(jié)果判定該模塊的應(yīng)用效果，展開調(diào)度和定向調(diào)整

2.2建立云調(diào)度同步數(shù)據(jù)庫

為實現(xiàn)數(shù)據(jù)的高效儲存與管理，本文增設(shè)云調(diào)度同步數(shù)據(jù)庫，關(guān)聯(lián)資源管理模塊和用戶信息模塊，在平臺建立同步云調(diào)度機制。按照調(diào)度形式及調(diào)度機制，同時融合云計算測算規(guī)則，當(dāng)數(shù)據(jù)傳輸?shù)疆?dāng)前存儲位置時，確定數(shù)據(jù)調(diào)度長度，完成調(diào)度后，對儲存的數(shù)據(jù)進行持續(xù)隨機更新，測定同步響應(yīng)時間，公式為：

式 （4）～（6） 中： K 為周轉(zhuǎn)處理時間， γ 為調(diào)度數(shù)據(jù)總量， 和 ξ 分別為預(yù)期周轉(zhuǎn)次數(shù)和實際周轉(zhuǎn)次數(shù)， σ 為任務(wù)的調(diào)度耗時， Y 為同步調(diào)度長度， χ 為數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換頻率， σ_o 為數(shù)據(jù)字段長度， ζ 為同步響應(yīng)時間，λ 為云調(diào)度總量， θ 為同步同類培訓(xùn)數(shù)據(jù)， s 為仿真培訓(xùn)周期。

3系統(tǒng)測試

為驗證云計算的高校虛擬仿真培訓(xùn)平臺的應(yīng)用效果，本文選定K學(xué)校的培訓(xùn)平臺作為測試目標(biāo)，與測試實驗機制建立聯(lián)系，形成完整的控制結(jié)構(gòu)。將孫騰達等JavaWeb的高校干部學(xué)習(xí)圖譜信息方法、吳君勝等2大數(shù)據(jù)的教師培訓(xùn)方法作為測試的對照組，與本文方法展開實驗測試與對比。

3.1實驗環(huán)境搭建

K學(xué)校的培訓(xùn)平臺為綜合培訓(xùn)室屬性，具有針對性且在應(yīng)用時可以隨時切換虛擬場景，實現(xiàn)培訓(xùn)內(nèi)容的持續(xù)共聯(lián)。先明確測試環(huán)境的控制指標(biāo)與標(biāo)準(zhǔn)參數(shù)，如表1所示。

表1測試環(huán)境控制指標(biāo)與標(biāo)準(zhǔn)參數(shù)

按照表1的測試環(huán)境，確?？刂菩Ч_到預(yù)期的標(biāo)準(zhǔn)，且穩(wěn)定可控。平臺的初始環(huán)境設(shè)定如圖4所示。

圖4實驗初始環(huán)境

根據(jù)圖4的實驗初始環(huán)境，明確參與培訓(xùn)的對象身份信息，以便后期的應(yīng)用核驗與對比。

3.2培訓(xùn)平臺數(shù)據(jù)庫同步調(diào)度結(jié)果

按照虛擬仿真培訓(xùn)的需求，針對導(dǎo)入的培訓(xùn)機制和內(nèi)容，將參與培訓(xùn)的人員自動分類和組隊，依據(jù)培訓(xùn)的要求設(shè)計方案。完成培訓(xùn)后結(jié)合云計算技術(shù)，預(yù)設(shè)2批次數(shù)據(jù)作為調(diào)度目標(biāo)，將數(shù)據(jù)傳輸同步至數(shù)據(jù)庫中，完成定向調(diào)度。調(diào)度結(jié)果表明，本文方法可針對導(dǎo)人的2個批次數(shù)據(jù)進行處理，實現(xiàn)同步調(diào)度，應(yīng)用效果較好。

3.3平臺培訓(xùn)用戶并發(fā)結(jié)果分析

測試前預(yù)設(shè)的并發(fā)用戶數(shù)為 200～600 個，將本文方法、孫騰達等[1]JavaWeb的高校干部學(xué)習(xí)圖譜信息方法與吳君勝等[2]大數(shù)據(jù)的教師培訓(xùn)方法進行對比分析，測定6個培訓(xùn)周期之內(nèi)，各個方法的培訓(xùn)用戶并發(fā)數(shù)結(jié)果如圖5所示。

圖5培訓(xùn)用戶并發(fā)結(jié)果

由圖5可知，孫騰達等[1]JavaWeb的高校干部學(xué)習(xí)圖譜信息方法、吳君勝等[2]大數(shù)據(jù)的教師培訓(xùn)方法的培訓(xùn)用戶并發(fā)數(shù)在 100～500 內(nèi)波動，且平均值未達到400以上；相比之下，采用本文方法時，培訓(xùn)用戶并發(fā)數(shù)始終穩(wěn)定保持在400以上。這一差異充分表明，本文方法在應(yīng)對用戶同步在線培訓(xùn)方面具有更強的容納能力，能夠有效支持更多用戶同時參與培訓(xùn)，在提升培訓(xùn)規(guī)模和效率上展現(xiàn)出明顯的優(yōu)勢，具有更高的實用價值。

4結(jié)語

本文依托于云計算技術(shù)，設(shè)計高校虛擬仿真培訓(xùn)平臺并進行應(yīng)用分析。在控制電路中接入QEMU仿真模擬器，增設(shè)通信裝置，促使硬件通信結(jié)構(gòu)完整化，完成硬件環(huán)境設(shè)計。該平臺以多階的形式，將用戶信息模塊、虛擬仿真執(zhí)行模塊、資源管理模塊、評教模塊關(guān)聯(lián)，融合云計算，展開培訓(xùn)資源分布測算。多階模塊輔助用戶完成培訓(xùn)后，對重要數(shù)據(jù)采用云調(diào)度展開同步更新，傳輸?shù)綌?shù)據(jù)庫指定位置，完成系統(tǒng)軟件設(shè)計，為后續(xù)虛擬仿真培訓(xùn)系統(tǒng)的設(shè)計與更新提供參考依據(jù)。

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（編輯 王雪芬）

Design and application of cloud computing based virtual simulation training platform for colleges and universities

LIU Fang （School of Software， Zhengzhou University of Industrial Technology， Zhengzhou 4511Oo，China）

Abstract：The currnt virtual simulation training platforms use targeted scheduling to achieve training objectives，but thisapproach is difcult to achievereal-time resource synchronization and affects usercompatibility.To thisend，a method for designing a universitysimulation training platform based on cloud computing is proposed，and application analysis iscariedout：first，a simulatedreal training environment isestablishedby connecting tothe QEMU simulation simulator;Add communication devices to process the data and resource information generated during training;Simultaneously integrating cloud computing technology，designing multi-level basicapplication modules to meet the needs of diffrent training stages；Finaly，cloud scheduling is used to synchronize and update data and storage，and transmititto the designated location in the database to complete thesystem software design.The test results showthattheconcurrent numberoftraining users for thismethodremainsabove4OO，with high compatibility and superior application.

Key Words：cloud computing;university platform；virtual simulation； training platform；simulation environment; intelligent training