《互换性与测量技术》课程教学的几点体会

<互换性与测量技术>是机械类各专业一门重要的学科基础课程,本文重点介绍了在教学中结合生产实际,激发学习兴趣,调动学生积极性,认真研究教学方法,优化课堂教学,提高学生动手能力的方法和体会.     

不同工况下渣油加氢脱金属催化剂的剖析研究

分析了不同工况下渣油加氢脱金属催化剂上沉积金属的分布形式,比较了不同工况下运转后试样的物相结构、元素组成、孔结构、热解行为等。结果表明：工况条件及原料性质是影响催化剂性质的主要因素。对于原料性质一般,运转周期较长的催化剂来说,Ni、V的沉积最终均呈现出较为明显的里低外高趋势。而对于原料性质较差,运转周期较短的催化剂来说,Ni的沉积自内而外均衡分布,V依然呈现较为明显的里低外高趋势。在1 000℃时,A工况试样A-1的质量保留率为92.4%,而B工况试样B-1的质量保留率为68.1%,两者相差约24%。     

四种天然保健饮料的加工技术

四种天然保健饮料的加工技术刘文洁在人们食品结构发生巨大变化的今天，天然食品倍受青睐，本文介绍四种天然保健饮料的加工技术。１天然枇杷汁保健饮料枇杷富含糖、蛋白质、纤维素、果胶、维生素Ｃ、维生素Ｂ１及钠、钾、铁、钙、磷等矿质元素，并有镇咳化痰的特殊疗效。...     

三峡水利枢纽已做好防御大洪水的准备

2007年5月28日，随着三峡船闸完建工程和泄洪表孔恢复施工两个项目的进度提前，三峡水利枢纽工程本身已具备防御千年一遇特大洪水的能力，为2007年度汛标准和防洪能力的提高创造了极为有利的条件。     

棒状γ-氧化铝的合成及其负载NiMo催化剂的加氢脱金属性能

以γ-氧化铝粉末及碳酸氢铵为原料,采用水热技术,成功制备棒状γ-氧化铝载体,并以此氧化铝为载体制备NiMo/γ-氧化铝加氢脱金属催化剂。应用X射线衍射、扫描电子显微镜、N2吸附-脱附、H2-程序升温脱附、拉曼光谱、原位CO吸附等技术表征氧化铝载体及加氢脱金属催化剂的结构与性质。研究发现,当γ-氧化铝粉末与碳酸氢铵质量比为1:1.75、温度为140 ℃时,合成的棒状γ-氧化铝颗粒长为0.5~3 μm、直径为50~100 nm,以该氧化铝为原料制备的γ-氧化铝载体比表面积为276 m2/g、孔体积为0.79 mL/g。与常规氧化铝载体相比,以棒状γ-氧化铝为载体制备的NiMo/γ-氧化铝加氢脱金属催化剂更易于还原,催化剂中Ni-Mo-S活性位数量较多。在体积空速为1.0 h-1、反应温度为380 ℃、氢油体积比为800、氢分压为15.7 MPa的条件下,金属杂质脱除率可达59.8%。     

磷对加氢脱金属催化剂催化性能及结构的影响

以Ni和Mo为活性组分,采用浸渍法制备加氢脱金属(HDM)催化剂。以沙中常压渣油(常渣)为原料对催化剂性能进行评价,并采用红外光谱(IR)、氮气吸附测试仪(BET)、拉曼光谱、透射电镜(TEM)等对催化剂进行表征,研究磷对MoNi/Al_2O_3催化剂反应性能及结构的影响。结果表明:与未添加磷催化剂相比,加入磷后催化剂的孔容由0.68 mL/g降到0.64 mL/g,可几孔径由20 nm降到18 nm,比表面积变化较小;H_2程序升温还原(H_2-TPR)中低温还原峰温变化不明显,含磷催化剂的高温还原峰峰温增加约124℃;随着磷含量增加,催化剂中八面体钼的相对含量增加,催化剂活性相的平均片层数由2.2层增至6.4层,平均长度由6.75 nm增到10.51 nm,脱金属和脱硫活性先提高后降低。     

一种高效准确的基于查询结果的基数估计策略

基数估计是查询优化的重要组成部分,其高效性、准确性直接影响查询优化效果。传统基数估计策略基于原表或原表样本进行统计信息收集,然后利用收集好的统计信息推导出基数。该策略在数据量大时,统计信息收集效率低;统计信息存在延迟,并且基数通过推导得到,准确度无法保证;一些策略通过子查询的反馈信息得到基数,但结果没有保存,基数获取效率低。为解决这些问题,提出了一种高效准确的基于查询结果的基数估计策略(cardinality estimation based on query result,CEQR),特点是统计信息来源为查询执行结果,不需要进行推导,保证基数的准确度,并且收集效率与原表数据量无关;建立一种基数表,保存基本表和中间结果在某种谓词下的统计信息,为后续查询提供服务,并建立基数维护规则,合理管理基数表;建立资源感知策略,将基数项映射到缓存,加快统计信息获取效率。给出了基于CEQR策略的适应性以及误差分析,并通过实验得出CEQR策略在效率上优于传统基数估计策略。     

分布式数据库下基于剪枝的并行合并连接策略

排序合并连接是数据库系统一种重要的连接实现方式,比哈希连接有更广泛的应用.分布式环境下,数据分片、分布存储,面对昂贵的网络代价,进行高效排序合并连接的挑战巨大.传统策略首先针对连接数据进行排序,然后基于排好序的数据执行合并连接.这两部分操作均基于原始数据进行操作,通常情况下,原始连接数据存在无用数据块,这些数据块无需连接,但会增加额外开销,包括网络开销.随着数据量的增多,出现无用数据块的概率增大,额外开销随之增多.传统策略没有预先处理这些无用数据块.针对这个问题,提出一种分布式环境下基于剪枝的并行排序合并连接策略（parallel sort-merge join based on prune,简称Pr_PSMJ）.其特点是,连接发生之前高效完成对连接对象无用数据块的剪枝处理,提高整体连接效率.基本思想是,根据连接对象对应的连接分区数据统计信息,构造一种双边邻接表（bilateral adjacency list,简称BAL）,用来对连接数据中无用数据块进行剪枝,并保证最终连接结果的正确性;剪枝完成后,利用BAL计算出各个最佳本地连接执行点,并指导分区数据的迁移,使数据移动量最小;在连接阶段,由于BAL保证本地连接执行节点的独立性,因此能够轻松并行执行整个连接过程,并在每个连接点本地利用多核环境完成局部并行排序合并连接;最后,将局部结果合并成最终结果.由于Pr_PSMJ中的高效剪枝策略是在连接执行之前完成的,因此几乎适合任何合并连接操作,并且对于其他连接策略也有借鉴作用.给出了基于Pr_PSMJ的算法的正确性、效率性以及适应性分析,并且给出实验验证,证明了在分布式大数据量排序合并连接情况下,Pr_PSMJ相对于其他策略能够有效减少网络开销,并提高连接效率.     

基于自律计算的多数据点闭值检测方法

自律计算在实施过程中通常采用阂值来标记性能故障。阂值是系统的性能计数器的边界值,系统自动检测这些边界值。若某个设备的性能指标达到这些边界值,则表示系统的某台设备出现了性能故障,自律系统的自主管理器便会主动采取策略来修复性能故障,从而保证系统一直处于稳定的工作状态。目前,自律计算领域欠缺对于系统性能故障的研究。在研究自律计算自我监视的基础上,提出了一种多数据点的阂值检测方法,即通过多次检测阂值的越界和恢复来判断系统是否出现性能故障,以保证检测的有效性,为系统采取策略修复故障提供有利的依据。     

均衡负载实时反馈算法的实现

随着网络越来越广泛的普及,很多网络服务都无法承受访问次数的爆炸式增长,不能及时处理来自用户的请求而降低了服务质量.针对这种情况,作者考虑到请求的服务时间变化很大的实际情况,给出了一个均衡负载实时反馈算法.结合负载处理器中的加权连接调度算法,根据动态反馈回来的负载信息来调整服务器的权值,从而实现了服务器集群的高可用性及自我管理.