殇

不知道多少人会记得一款叫《秦殇》的游戏,来自中国,来自目标软件。很多事情,直到你坐下来开始回忆的时候,才发现时间已经过去那么久了。     

Process optimisation of selective laser melting using energy density model for nickel based superalloys

The main challenge associated with the application of selective laser melting (SLM) to Ni based superalloys is the performance of process optimisation to maximise the mechanical properties. The energy density parameter has typically been used as a semiquantitative approach to identify the energy threshold beyond which the material achieves virtually full consolidation. Nonetheless, some Ni superalloys are susceptible to crack formation during SLM, which cannot be avoided via process optimisation. In the present report, a comparative study is presented showing the utility of the energy density parameter in process optimisation for γ′ and γ′/γ″ strengthened Ni based superalloys. For both classes, it was found that the build density increases [i.e. void area (%) decreases] with the increase in the energy density. Nonetheless, no direct correlation can be found between the energy density parameter and the cracking density.     

基于软件容错的动态实时调度算法

在硬实时系统中,由于任务超时完成将会导致灾难性后果,因而硬实时系统具有严格的时间及可靠性限制条件.目前实时容错调度算法大部分针对硬件的容错,很少考虑软件运行的故障.提出了一种类似EDF基于软件容错的动态实时调度算法EBPA(expectation-based probing algorithm),该算法在任务执行过程中通过基于期望值的若干试探性检测步骤,提高了任务可执行性的预测,尽可能避免了任务早期的错误对后续任务的影响,因此提高了任务的完成率并同时有效地减少了浪费的CPU时间片.通过实验测试,同目前所知的同类算法相比,具有更佳的调度性能-调度成本比.     

同构计算环境中一种快速有效的静态任务调度算法

快速有效的调度任务是多处理器计算环境中的一个关键问题. 目前任务调度算法中刻画任务依赖关系最流行的模型是DAG. 在以前的文献中, 提出了一种新的更实际、更普遍的TTIG模型及其相应的MATE算法(基于同构计算环境). 延伸了TTIG模型, 并提出基于同构系统的新的算法及两种启发式方法(GBHA1和GBHA2). GBHA以组的形式尽量消除图中回路,因而能获得任务图的全局信息,具有更好的调度性能. 在模拟实验中,将此算法与MATE和其他同构环境中基于DAG的有效调度算法,在不同测试条件下进行了比较,结果显示GBHA在性能上明显优于MATE,与基于DAG模型的调度算法比较而言,在性能方面各有千秋,但在算法时间复杂度方面具有显著的优势.