P0103A泵减速机断齿原因分析及修复

进口减速机大齿轮齿边缘损坏“缺肉”且不断增大，进行原因分析查找，提出进行断齿修复的方法。     

污水处理厂设备运行及管理存在的问题及改进措施

分析了某污水处理厂格栅除污机、污泥脱水机、污水泵、曝气系统等部分设备在设计、管理方面存在的问题和曝气池容易产生泡沫的原因,并通过采取更新设备、技术改造和调整工艺等措施,改善了设备运行状况,满足了生产要求。     

大规模短时间任务的低延迟集群调度框架

大规模数据分析环境中,经常存在一些持续时间较短、并行度较大的任务。如何调度这些低延迟要求的并发作业是目前研究的一个热点。现有的一些集群资源管理框架中,集中式调度器由于主节点的瓶颈无法达到低延迟的要求,而一些分布式调度器虽然达成了低延迟的任务调度,但在最优资源分配以及资源分配冲突方面存在一定的不足。从大规模实时作业的需求出发,设计和实现了一个分布式的集群资源调度框架,以满足大规模数据处理的低延迟要求。首先提出了两阶段调度框架以及优化后的两阶段多路调度框架;然后针对两阶段多路调度过程中存在的一些资源冲突问题,提出了基于负载平衡的任务转移机制,从而解决了各个计算节点的负载不平衡问题;最后使用实际负载以及一个模拟调度器对大规模集群中的任务调度框架进行了模拟和验证。对于实际负载,所提框架的调度延迟控制在理想调度的12%以内;在模拟环境下,该框架与集中式调度器相比在短时间任务的延迟上能够减少40%以上。     

基于HC32L136的液体推进剂泄漏无线监测系统设计

为提高对液体推进剂泄漏的监控能力,提出一种基于多通道气敏冗余的无线式气体浓度传感器组合的液体推进剂泄漏的无线监测系统,减少传统的单通道气敏元件监测传感器因气敏故障存在漏报或误报的不足。利用国产化微控制器HC32L136内置ADC采集2种电化学传感器（偏二甲肼和四氧化二氮）共6路气体浓度数据进行表决运算;RTC周期性唤醒微控制器,透过UART接口由2.4 GHz无线模块将采集的数据传输至手持终端或现场监测报警主机并报警显示,再按相关标准进行标准气测试及环境适应性试验考核。测试结果表明：推进剂泄漏无线监测系统周期性监测2种推进剂气体浓度、电池电量等参数,误差结果在±3%F.S.范围内,声光报警准确,误报率低。该系统具有功耗低、可靠性高、安装方便等优点,为液体推进剂泄漏监测提供一种新的技术手段。     

四种常用淀粉物理性质的比较研究

主要研究了四种常用淀粉(玉米淀粉、马铃薯淀粉、木薯淀粉、小麦淀粉)的透明度、冻融稳定性、凝沉性、膨胀度及糊化特性，并进行比较。为进一步了解这四种淀粉的特性及应用，提供了理论依据。     

伽马射线辐照对聚丙烯超临界二氧化碳发泡的影响

系统研究了γ射线辐照改性聚丙烯(PP)的超临界二氧化碳(scCO_2)发泡行为。聚丙烯样品的制备采用两种辐照方法:(Ⅰ)PP粒子热压成型后γ射线辐照(Sequence Ⅰ,SⅠ);(Ⅱ)PP粒子γ射线辐照后热压成型(Sequence Ⅱ,SⅡ)。利用scCO_2作为物理发泡剂对两类样品进行间歇发泡。结果表明:γ射线辐照改性PP的熔点和结晶度随吸收剂量的增加而降低,其结晶度从51%下降到40%;在低频区,辐照后PP黏度轻微下降,而PP(SⅡ)样品下降更为明显;PP(SⅠ)发泡片材微孔尺寸变均匀,发泡率得到大幅提高,在40和50 kGy,不存在未发泡区域,并且拉伸性能从3.9 MPa增加到7.1 MPa;在最佳吸收剂量30 kGy时,发泡温度下降约5℃,发泡温度窗口从4℃增加到6~8℃。SⅠ方式可以降低发泡温度,扩大发泡温度窗口,更有利于PP的scCO_2发泡。     

背压对安全阀性能的影响

本文综合国内外有关的研究情况与设计资料,通过对非平衡背压弹簧式安全阀的受力分析,提出背压对安全阀开启和回应性能的影响因素和应采取的措施。     

玉米醇溶蛋白在香蕉保鲜中的应用

探讨了玉米醇溶蛋白薄膜对香蕉的保鲜效果。研究表明：玉米醇溶蛋白良好的保湿性 性可使香蕉在贮存过程中的损失下降且存期延长。最佳涂膜液配比为：甘油０．８ｍｌ，油酸０．６ｍｌ，虫胶０．６ｍｌ。     

纯天然西瓜汁生产工艺研究

研究采用新式的杀菌工艺,用低压低温杀菌(65℃、0.095MPa、沸腾状态7min)氮气回充的方式对纯天然西瓜汁进行杀菌处理,经过处理的西瓜汁在少氧的状态下进行杀菌,不仅极大地使维生素和其他有益成分得以保留,保证很好的色泽,而且达到了很好的杀菌效果。在杀菌过程中原有加热杀菌工艺中不可避免的加热煮熟气味得到很好的避免和去除,西瓜汁原有风味得到很好的保持,回充氮气防止了西瓜汁中易氧化成分的损失,抑制残留微生物的生长繁殖。在不添加任何食品添加剂的情况下,西瓜汁的贮存期可以达到12个月,达到了工业生产和商品货架期的要求。     

面向Dataflow的异构集群混合式资源调度框架研究

Dataflow模型的使用,使得大数据计算的批处理和流处理融合为一体.但是,现有的针对大数据计算的集群资源调度框架,要么面向流处理,要么面向批处理,不适合批处理与流处理作业共享集群资源的需求.另外,GPU用于大数据分析计算时,由于缺乏有效的CPU-GPU资源解耦方式,降低了资源使用效率.在分析现有的集群资源调度框架的基础上,设计并实现了一种可以感知批处理/流处理应用的混合式资源调度框架HRM.它以共享状态架构为基础,采用乐观封锁协议和悲观封锁协议相结合的方式,确保流处理作业和批处理作业的不同资源要求.在计算节点上,提供CPU-GPU资源的灵活绑定,采用队列堆叠技术,不但满足流处理作业的实时性需求,也减少了反馈延迟并实现了GPU资源的共享.通过模拟大规模作业的调度,结果显示,HRM的调度延迟只有集中式调度框架的75%左右;使用实际负载测试,批处理与流处理共享集群时,使用HRM调度框架,CPU资源利用率提高25%以上;而使用细粒度作业调度方法,不但GPU利用率提高2倍以上,作业的完成时间也能够减少50%