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一種基于分布式文件系統(tǒng)的 IO 請(qǐng)求調(diào)度方法和系統(tǒng)
本發(fā)明公開(kāi)了一種基于分布式文件系統(tǒng)的 IO 請(qǐng)求調(diào)度方法， 包括：接收來(lái)自客戶端的 IO 請(qǐng)求，并根據(jù) IO 請(qǐng)求更新全局進(jìn)程表， 將 IO 請(qǐng)求添加至其所屬的全局進(jìn)程對(duì)象的請(qǐng)求隊(duì)列的末尾，并判斷該 全局進(jìn)程對(duì)象的連續(xù) IO 請(qǐng)求長(zhǎng)度是否小于 REQ_MAX(L)，且有 L<、 多級(jí)請(qǐng)求隊(duì)列的最大級(jí)數(shù)，如果是則從第 L 級(jí)隊(duì)列中刪除該全局進(jìn)程 對(duì)象，并將其插入到第 L+1 級(jí)隊(duì)列的末尾,持續(xù)監(jiān)聽(tīng)來(lái)自于客戶端的 IO
華中科技大學(xué)
2021-04-14
一種整體葉輪葉片的粗-半精-精銑混合路徑生成方法
本發(fā)明公開(kāi)了一種對(duì)大懸伸、弱剛性整體葉輪葉片的粗-半精-精銑混合路徑生成方法，包括步驟：根據(jù)大懸伸、弱剛性整體葉輪葉片的幾何形狀和工藝參數(shù)，分別生成葉片的粗銑和精銑刀位軌跡源文件；對(duì)生成的粗銑刀路文件進(jìn)行提取靠近葉片的 K 道刀路，并重新排列，以使粗銑刀路繞葉片加工；對(duì)生成的精銑刀路文件分別提取刀路的精銑部分和半精銑部分，形成半精-精銑刀路文件；對(duì)新粗銑刀路文件和生成的半精-精銑刀路文件進(jìn)行變進(jìn)給操作；對(duì)獲得的粗、半精-精銑刀路進(jìn)行分層；以及將分層后的粗、半精-精銑刀路文件經(jīng)路徑延伸、刀具移動(dòng)和圓弧
華中科技大學(xué)
2021-04-14
一種空間分辨率自適應(yīng)調(diào)整的粒子圖像測(cè)速矢量估計(jì)方法
本發(fā)明公開(kāi)了一種空間分辨率自適應(yīng)調(diào)整的粒子圖像測(cè)速矢量估計(jì)方法。所述空間分辨率自適應(yīng)調(diào)整的粒子圖像測(cè)速矢量估計(jì)方法，首先對(duì)第 n 時(shí)刻和第 n+1 時(shí)刻的圖像進(jìn)行降噪處理，然后根據(jù)第 n 時(shí)刻的查詢窗口參數(shù)更新第 n+1 時(shí)刻的查詢窗口參數(shù),最后根據(jù)第 n+1 時(shí)刻的查詢窗口參數(shù)，對(duì)第 n 時(shí)刻和第 n+1 時(shí)刻圖像進(jìn)行 PIV 流場(chǎng)矢量估計(jì)，得到全場(chǎng)速度矢量，其中查詢窗口參數(shù)由人工指定。本發(fā)明提供的空間分辨率自適應(yīng)調(diào)整的粒子圖像測(cè)量方法突破了傳統(tǒng)的粒子圖像測(cè)速方法單向計(jì)算的計(jì)算模式，能自動(dòng)適應(yīng)流暢
華中科技大學(xué)
2021-04-14
交替極無(wú)刷永磁電機(jī)及基于該電機(jī)的電子助力轉(zhuǎn)向系統(tǒng)
本發(fā)明公開(kāi)了一種交替極無(wú)刷永磁電機(jī)，用于電子助力轉(zhuǎn)向系 統(tǒng)中，該電機(jī)包括：呈中空筒體狀的定子鐵芯，其內(nèi)壁開(kāi)有槽，定子 繞組放置在對(duì)應(yīng)的定子槽內(nèi)；呈中空筒體狀的轉(zhuǎn)子鐵芯，同軸套設(shè)在 定子筒體的中心通孔中，其外表面開(kāi)有多個(gè)槽，且槽數(shù)為電機(jī)運(yùn)行磁 場(chǎng)極數(shù)的一半；以及多個(gè)磁鋼，其分別一一對(duì)應(yīng)放置在轉(zhuǎn)子鐵心的各 槽內(nèi)，且相鄰槽的磁鋼極性相同，使得轉(zhuǎn)子磁鋼只存在單一極性，形 成凸極結(jié)構(gòu)，從而能夠?qū)崿F(xiàn)降低永磁用量的同時(shí)保持電機(jī)的輸出轉(zhuǎn)矩。 本發(fā)明還公開(kāi)了相應(yīng)的電子助力轉(zhuǎn)向系統(tǒng)。本發(fā)明的裝置對(duì)永磁電機(jī) 的轉(zhuǎn)子結(jié)構(gòu)進(jìn)
華中科技大學(xué)
2021-04-14
一種基于納米位移計(jì)量傳感器的納米微位移檢測(cè)儀
本發(fā)明提出一種光學(xué)倍頻的納米位移計(jì)量傳感器，包括激光器、偏振分光棱鏡、1/4 玻片、角錐棱鏡、平面反射鏡、偏振片、光電探測(cè) 器和底座。本發(fā)明的傳感器采用光學(xué)倍頻技術(shù)，直接在光學(xué)結(jié)構(gòu)上將 光程差進(jìn)行 8 細(xì)分，同時(shí)采用偏振分光棱鏡和 1/4 玻片組合減少了光 能損失，保證了干涉條紋的強(qiáng)度，具有結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，精度高，測(cè)量范圍 大，抗干擾能力強(qiáng)等特點(diǎn)，并且相比于單路光束系統(tǒng)在某種程度上可 減小非直線運(yùn)動(dòng)所造成的誤差。
華中科技大學(xué)
2021-04-14
一種基于徑流區(qū)間預(yù)測(cè)的水電站調(diào)度風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法及系統(tǒng)
本發(fā)明公開(kāi)了一種基于徑流區(qū)間預(yù)測(cè)的水電站調(diào)度風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法，其中，該方法主要包括：根據(jù)預(yù)測(cè)流量誤差的分析得到預(yù)測(cè)流量誤差的累積概率密度分布函數(shù)，將一定置信概率下的實(shí)際流量預(yù)測(cè)區(qū)間和預(yù)測(cè)流量變量誤差區(qū)間作為模擬流量過(guò)程的基礎(chǔ)，仿真得到水電站的出力、末水位和出庫(kù)流量，繼而，與根據(jù)實(shí)際流量得到的水電站實(shí)際出力、末水位和出庫(kù)流量進(jìn)行比較，最終得到水電站發(fā)生棄水的風(fēng)險(xiǎn)概率和不能完成負(fù)荷任務(wù)的風(fēng)險(xiǎn)概率。本發(fā)明還提供一種風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估系統(tǒng)。上述方法及系統(tǒng)不僅彌補(bǔ)了現(xiàn)有非線性隨機(jī)模擬徑流預(yù)測(cè)方法的缺陷，同時(shí)，顯著提高了徑流
華中科技大學(xué)
2021-04-14
2H-1-苯并吡喃-2-酮在制備藥物中的應(yīng)用
本發(fā)明涉及醫(yī)藥學(xué)領(lǐng)域，通過(guò)對(duì) 2H-1-苯并吡喃-2-酮的實(shí)驗(yàn)研究，首次發(fā)現(xiàn) 2H-1-苯并吡喃-2-酮可明顯對(duì)抗刀豆蛋白 A(ConA)誘導(dǎo)的 T 淋巴細(xì)胞增殖、脂多糖(LPS)誘導(dǎo)的 B 淋巴細(xì)胞增殖及巨噬細(xì)胞毒性，可降低 LPS 誘導(dǎo)的 B 淋巴細(xì)胞表面 B 細(xì)胞活化因子受體(BAFF-R)CD268 的表達(dá)及髓來(lái)源 DC 細(xì)胞和 LPS 誘導(dǎo)的原代 DC 細(xì)胞表面共刺激分子 CD86 的表達(dá)，具有免疫抑制作用及抗炎作用。同時(shí)對(duì)多種癌細(xì)胞系的增殖具有明顯抑制作用，可用于制備免疫抑制劑及抗炎、抗
華中科技大學(xué)
2021-04-14
一種基于自適應(yīng)邊緣檢測(cè)和映射模型的一維碼識(shí)別算法
本發(fā)明公開(kāi)了一種基于自適應(yīng)邊緣檢測(cè)和映射模型的一維碼識(shí) 別算法。該算法利用一維碼四個(gè)角點(diǎn)對(duì)一維碼圖片進(jìn)行投影變換，校 正一維碼圖像中可能存在的投影或者仿射變形，然后利用校正后的圖 像生成兩種掃描線，一種是基于圖像分塊的，一種是基于梯度變化的， 對(duì)于獲得的掃描線采用一種自適應(yīng)邊緣檢測(cè)算法來(lái)找到一維碼條和空 的邊緣位置，接著采用一種邊緣映射模型將獲得的邊緣位置映射到正 確的編碼位置，根據(jù)編碼位置來(lái)獲得條和空的寬度，從而依據(jù)條空的 寬度比和編碼規(guī)則求解一維碼信息。按照本發(fā)明實(shí)現(xiàn)的一維碼識(shí)別算 法，能實(shí)現(xiàn)對(duì)
華中科技大學(xué)
2021-04-14
具有腫瘤細(xì)胞 G1 期阻滯作用的化合物及其制備和應(yīng)用
本發(fā)明通過(guò)對(duì)黃柄曲霉固體發(fā)酵和對(duì)其發(fā)酵產(chǎn)物的甲醇提取物進(jìn)行分離純化，得到 18 個(gè)細(xì)胞松弛素類新化合物，通過(guò)抗腫瘤活性評(píng)價(jià)，發(fā)現(xiàn)化合物 1 黃柄曲霉菌素 A 對(duì)白血病細(xì)胞 HL-60，人肝癌細(xì)胞SMMC7721，人肺癌細(xì)胞 A-549，人乳腺癌細(xì)胞 MCF-7，人結(jié)腸癌細(xì)胞 SW480 有一定的抑制作用。本發(fā)明人采用 4 株癌細(xì)胞(人早幼粒白血病細(xì)胞 HL-60、急性早幼粒白血病細(xì)胞株 NB4、結(jié)腸癌細(xì)胞株 RKO、人結(jié)直腸癌細(xì)胞 HCT116)和兩株正常細(xì)胞(腎上皮細(xì)胞 293T 和結(jié)腸上皮細(xì)胞
華中科技大學(xué)
2021-04-14
一種基于 GPU/CPU 混合架構(gòu)的流程序多粒度劃分與調(diào)度方法
本發(fā)明公開(kāi)了一種基于 GPU/CPU 混合架構(gòu)的流程序多粒度劃分與調(diào)度方法，包括：根據(jù)數(shù)據(jù)流程序各個(gè)任務(wù)的計(jì)算特點(diǎn)以及任務(wù)之間的數(shù)據(jù)通信量，將任務(wù)分配到合適的計(jì)算平臺(tái)上；利用 GPU 端任務(wù)的并行性將其均衡分裂到各個(gè) GPU，以避免 GPU 間高額的通信開(kāi)銷；通過(guò)選擇 CPU 核，將 CPU 端各任務(wù)均衡分配給各 CPU 核，以保證負(fù)載均衡并提高 CPU 核的利用率；采用多種數(shù)據(jù)存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)和多種訪問(wèn)類型的方法，以提高內(nèi)存的訪問(wèn)效率；通過(guò)生成目標(biāo)模板類和壓縮目標(biāo)結(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù)，降低目標(biāo)代碼的冗余量。本發(fā)明在
華中科技大學(xué)
2021-04-14