水利水电工程围岩工程地质分类与Q分类相关性及支护对比研究

参考18个工程案例，对水利水电工程围岩工程地质分类(HC法)与巴顿岩体质量分级(Q分类)进行了相关性研究，通过最小二乘法线性回归理论，建立了两者的关系式，具有良好的相关性，且呈对数线性相关.依据数据的分布特征，通过迭代确定了在保证约95%的数据点分布在该区间的上下限包络线方程式，建立了Q-support图对HC法中五类围岩类别支护参数建议分区图，为单层衬砌在水利水电工程地下硐室的应用提供参考建议.     

导弹折叠冀静力实验研究

阐述了导弹折叠冀展开时在模拟载荷（包括气动载荷）作用下的静力实验方法。测量了弹冀表面应力的分布和北尖位移，研究了折叠冀强度和刚度，与理论计算进行了比较。比较证明实验方法是可行的。同时指出设计的不足所在。     

固体火箭发动机地面静止试验的危害及安全防护

固体火箭发动机静止试验作为考核发动机性能的主要试验项目之一,发动机存在可能由于外部的热源、机械作用、冲击波、电等能量引发推进剂的燃烧、爆燃、爆燃转爆轰、冲击波转爆轰等典型的剧烈化学反应,形成发动机不同等级的危险性事故。分析了固体火箭发动机地面静止试验过程中存在的危害因素及其产生的途径,并从安全技术和安全管理角度提出了相应的对策措施。     

渭北嵯峨山废弃采石矿山开发式治理探讨

渭北嵯峨山一带历史开山采石活动造成矿山地质环境破坏和土地损毁，严重影响了大西安都市圈外围景观。以往治理工程多针对采坑底盘及工业广场等平缓场地，在原地形基础上进行植被修复，受损的地貌景观未得到根本的改观，废弃采矿用地也未得到充分的复垦利用。本次研究以嵯峨山CK1、CK2废弃采坑生态修复设计项目为依托，提出通过台阶式整治进行地貌重建、复垦利用废弃土地的综合治理方案，实现对废弃采石矿山开发式治理，修复工程产生的多余石料依规通过政府公共交易平台拍卖回收资金，形成“修复-利用-资金回收”闭环的废弃采石矿山修复模式，旨在为渭北“旱腰带”众多的废弃采石矿山生态修复提供借鉴。     

碱土金属修饰的Co/RPSA催化剂催化分解N2O

以RPSA分子筛为载体,采用浸渍法制备了一系列以Co为主活性组分和碱土金属为助剂的CoM/RPSA（M=Mg、Ca、Sr和Ba）催化剂,考察了含硫和含氧条件下直接催化分解N2O的性能。采用X射线衍射、热重-质谱联用系统、NH3-TPD和N2O-TPD等方法对催化剂进行了表征。XRD结果表明,Co物种主要以Co3O4尖晶石形态存在。NH3-TPD和N2O-TPD结果表明,碱土金属的种类影响催化剂酸性和对反应物N2O的吸附-脱附性能,催化剂活性与催化剂酸性及其对反应物N2O的吸附-脱附性能有关。催化剂活性评价结果显示,CoSr/RPSA催化剂的N2O分解活性较好,N2O转化率达到95%时的反应温度为471 ℃。     

BIM正向设计规范化探讨

为推进BIM正向设计的有效开展,提升项目管理的标准化、数字化建设,延续项目各个阶段的全生命周期建筑信息模型上下游间的信息传递性和数据应用有效性,本文基于BIM正向设计,从BIM应用标准化、BIM模型规范化、BIM项目流程化、资产数字化等多维度进行探讨,实现项目BIM正向设计的顺利开展。     

面向深度学习训练的内存交换机制综述

随着深度学习技术的快速发展和深入应用,深度学习训练规模持续增大,内存不足已成为影响深度学习可用性的主要瓶颈之一.内存交换机制是应对深度学习训练内存问题的关键技术,该机制利用深度学习训练内存需求的“时变”特征,在专用计算加速设备内存与外部存储之间按需移动数据,通过瞬时内存需求替代累积内存需求,保障深度学习训练任务的运行.对面向深度学习训练的内存交换机制进行综述,以深度学习训练内存需求的时变特征为研究视角,分别针对基于算子运行特征的内存换出机制、基于数据依赖关系的内存换入机制以及效能驱动的联合换出与换入决策等重要研究工作进行了总结分析,并针对该技术领域的发展方向进行了展望.     

基于相似度匹配的微服务故障诊断方法

随着互联网服务的快速发展,分布式的微服务应用逐渐取代传统的单体应用成为互联网应用的主要形式之一.微服务应用在具有可伸缩性、容错性、高可用性等优点的同时,也存在着构建繁琐、部署复杂和维护困难等挑战.面向云计算环境的微服务监测与运维是当前的研究热点,但仍然存在粒度较粗、故障定位不准确等缺点.针对以上问题,本文提出了一种基于模式匹配的微服务故障诊断方法.首先,使用注入代理转发请求流量的方式收集并建模微服务的追踪信息;然后,收集系统正常运行下的状态信息,并通过注入已知故障来收集并刻画故障发生后应用的运行状态;最后,将未知故障的执行追踪信息与已知故障的执行追踪信息相匹配,采用字符串编辑距离衡量相似度以诊断可能的故障原因.实验结果表明,该方法可以有效刻画请求的处理执行追踪信息,以微服务为粒度准确定位应用的故障原因.     

一种基于执行轨迹监测的微服务故障诊断方法

微服务正逐步成为互联网应用所采用的设计架构,如何有效检测故障并定位问题原因是保障微服务性能与可靠性的关键技术之一.然而,当前的方法通常监测系统度量,根据领域知识,人工设定报警规则,难以自动检测故障并细粒度定位问题原因.针对该问题,本文提出一种基于执行轨迹监测的微服务故障诊断方法.首先,利用动态插桩监测服务组件的请求处理流,进而利用调用树对请求处理的执行轨迹进行刻画;然后,针对影响执行轨迹的系统故障,利用树编辑距离来评估请求处理的异常程度,通过分析执行轨迹差异来定位引发故障的方法调用;最后,针对性能异常,采用主成分分析抽取引起系统性能异常波动的关键方法调用.实验结果表明,该方法可以准确刻画请求处理的执行轨迹,以方法为粒度准确定位系统故障以及性能异常的问题原因.     

一种构件级动态集群管理系统的设计与实现*

应用服务器集群作为云计算的一种底层基础设施,必须适应应用对功能和性能的需求变化,传统集群技术在节点级别进行管理,系统开销大,无法快速适应这些需求变化。本文设计并实现了一种构件级集群动态管理系统,支持在构件级别进行应用服务器集群管理。它基于OSGi框架组织管理系统构件,并通过构件管理代理支持基于JMX的远程管理。最后本文通过实验展示了系统效果,最终验证了构件级管理在应对动态需求变化时的有效性。