尾流温度场对其速度场的影响与加热减阻

本文利用LDV—02型激光测速仪,在循环水槽里测量了加热和非加热流线型细长旋成体尾流的速度分布和湍流度,并把Hama&Peterson的半经验理论(它适用于非加热体的类似尾流)修正为本文的半经验分析,较好地描述了尾流温度场对其速度场的影响,还从测得的尾流速度数据推断出加热对水下运动物体阻力系数的影响。     

逸出气体检测的程序升温气相色谱法

建立了一种利用程序升温气相色谱仪的逸出气体检测(EGD)系统,用于测量液薄膜、固薄膜、纤维,粉末等材料中微量的热挥发及(或)挥发性热分解组分。这类微量用常规热分析法(如热重法(TG)、微商热重(DTG)及差热分析(DTA)等)一般难以测出。用该法测量的GuSO_4·5H_2O粉末样品、端羟基聚丁二烯(HTPB)及邻苯二甲酸二丁酯(DBP)薄膜样品逸出气的EGD数据同TG-DTG-DTA联用技术所得结果作了比较。还用该系统检测了硼酸(槽浴)阳极氧化铝箔、碳纤维、碳化硅纤维的逸出气体。阐述了本法的优点及具体步骤。     

多机环境下多帧速系统仿真的若干问题

本文论述了多帧速系统在多机环境下并行仿真时处理机分配的原则,指出为减少通信开销,应将多帧速系统中各个子系统分配到不同的处理机(群) 上并行处理。并给出了多帧速系统的仿真主控流程。     

偶联剂在固体推进剂填料改性中的应用研究

本文采用硅烷类和钛酸酯类偶联剂对固体推进剂中的硝酸铵填料进行表面改性。改性后的硝酸铵接触角增大,表面张力降低且具有明显的疏水性。并证实偶联剂可以增强填料与粘结体系之间的界面相互作用。     

挤压流变计的研制

本文就挤压流变计的设计进行了说明,并用该仪器测定了HTPB推进剂药浆的流变特性。     

任务划分与处理机调度的递归-分治方法

本文介绍并实现了一种如何把一个顺序执行的任务集,根据其子任务之间潜在的并行性,划分成若干个可并发执行的任务子集,并把每个子集分配给一个处理机,使各处理机之间的数据通信量尽可能地少,同时兼顾各处理机之间负载平衡的算法。最后给出了几个典型例题的试算结果,为了满足用户的不同要求,文章还提出了几点改进方法。     

水下航行体尾流磁异常的计算方法

本文从磁流体动力学基本方程出发,通过对各物理量进行量级分析,导出了水下航行体诱导海流在地磁场中引起磁异常的计算公式,给出了计算方法。作为例子,对水下旋成体尾流引起磁异常的大小进行了量级估计。     

基于CCD器件的光电位敏探测器研究

本文作为原理性探讨,在一定实验的基础上,提出了一种利用CCD器件和模拟电路构成光电位敏探测器(PSD)的新方法.用此方法构成的PSD具有高于CCD空间分辨率的定位精度、较宽的线性工作范围和较高的动态响应速度,能够满足特殊场合的使用需要.     

Approximation schemes for single‐machine scheduling with a fixed maintenance activity to minimize the total amount of late work

We consider the problem of scheduling n independent and simultaneously available jobs without preemption on a single machine, where the machine has a fixed maintenance activity. The objective is to find the optimal job sequence to minimize the total amount of late work, where the late work of a job is the amount of processing of the job that is performed after its due date. We first discuss the approximability of the problem. We then develop two pseudo‐polynomial dynamic programming algorithms and a fully polynomial‐time approximation scheme for the problem. Finally, we conduct extensive numerical studies to evaluate the performance of the proposed algorithms. © 2016 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 63: 172–183, 2016     

作业名层次化聚类算法预测作业运行时间

预测作业的运行时间有益于提升系统的调度性能,而聚类有助于训练出更好的预测模型。传统的聚类算法很难将相似的作业名聚类,为了将相似的作业更好地聚类,通过分析其组成成分的语义重要性,构建字母-结构-数字的作业名层次化聚类算法。以两台超级计算机的真实数据为例,实验结果发现,应用此算法聚类后的数据训练模型的预测精度相较传统方法有一定的提升,整体预测精度为70%～80%。