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细特涤/棉混纺高档强捻面料的开发 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍了强捻纱面料特点,对棉、涤纶混纺强捻织物的生产实践进行了分析;介绍了工艺流程设计和各工序工艺参数,探讨了生产中的关键技术措施. 相似文献
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以19.7 tex阳离子涤纶/羊毛/莫代尔50/30/20赛络紧密纺纱为例,探讨混纺纱的生产工艺。针对混纺各组分纤维的性能特点,分析工艺流程设计,开清棉、梳棉、并条、粗纱、细纱各工序的工艺设置及采取的主要技术措施。为保证纺纱的顺利进行以及成纱质量,阳离子涤纶纤维在纺纱前必须进行预处理,同时要做好各道温湿度的控制,通过对生产中各工序的工艺参数进行优化配置,成功纺出阳离子涤纶/羊毛/莫代尔混纺纱,其成纱质量满足了使用要求。 相似文献
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卡尔迈耶浆纱机在使用过程中湿分绞装置存在以下问题:该机每只浆槽只有一根湿分绞棒,湿分绞棒由一台电动机传动,浆纱机在运行过程中无论是开车、停车还是车速改变时,湿分绞棒均以恒速转动。经过第二压浆辊与上浆辊浸轧后的经纱出浆槽后,湿的浆纱易在该湿分绞棒表面结浆斑,烘干后的纱线在经过于分区和伸缩箱时容易断头,严重影响浆纱质量。 相似文献
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当今诸多工程问题及科学研究中,都面临着大数据处理和高性能计算任务的双重挑战。基于内存计算技术提出的分布式处理框架Spark已在学术和工业界得到了广泛的应用,但其MapReduce-like的编程模型在任务间无法进行通信,导致科学计算中的数值算法无法进行高效实现。针对上述问题,研究了一种Spark内存计算与MPI消息传递模型相结合的解决方案,充分利用内存访问存取快速的特点和MPI的多种高性能通信机制,解决了Spark编程模型表达能力不足的缺陷,同时为MPI提供了面向数据的DAG计算方式。通过对Spark内部的运行环境和调度系统进行修改,使得MPI在Spark中得以无缝融合,为高性能计算和大数据任务提供了一个统一的内存计算系统。测试结果表明,在数值计算和迭代算法上相比Spark至少有50%的性能提升。 相似文献
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高能物理数据由物理事例组成,事例之间没有相关性。可以通过大量作业同时处理大量不同的数据文件,从而实现高能物理计算任务的并行化,因此高能物理计算是典型的高吞吐量计算场景。高能所计算集群使用开源的TORQUE/Maui进行资源管理及作业调度,并通过将集群资源划分成不同队列以及限制用户最大运行作业数来保证公平性,然而这也导致了集群整体资源利用率非常低下。SLURM和HTCondor都是近年来流行的开源资源管理系统,前者拥有丰富的作业调度策略,后者非常适合高吞吐量计算,二者都能够替代老旧、缺乏维护的TORQUE/Maui,都是管理计算集群资源的可行方案。在SLURM和HTCondor测试集群上模拟大亚湾实验用户的作业提交行为,对SLURM和HTCondor的资源分配行为和效率进行了测试,并与相同作业在高能物理研究所TORQUE/Maui集群上的实际调度结果进行了对比,分析了SLURM及HTCondor的优势和不足,探讨了使用SLURM或HTCondor管理高能物理研究所计算集群的可行性。 相似文献