面向大数据存储的主动与被动相结合的性能评测方法体系结构与实现

随着数据量的日益增加,大数据存储在整个大数据应用框架体系中居于重要地位。对大数据存储系统进行性能评测可以指导大数据应用开发人员分析性能瓶颈,进行大数据系统的性能优化。在以往的工作中,通常使用基准测试的方式来对不同大数据框架进行性能评测,或者采用插桩并分析轨迹文件的方式对分布式文件系统进行性能分析。这2种方法采用的分析角度不同,并没有形成合理的评测体系来评价大数据分布式存储系统。本文提出主动与被动相结合的大数据存储系统性能评测方法体系结构及其具体实现。在主动性能评测方法方面,提供了6个领域,超过20个应用的基准测试程序,对大数据存储系统主动发起性能测试,分析大数据存储系统的基准性能指标;在被动性能评测方法方面,提供了对低效任务、低效算子、低效函数的分析及定位方法,通过分析运行在大数据存储系统之上的大数据应用,分析大数据应用程序低效的原因。通过实验表明,该大数据性能评测方法体系结构能够全面地对大数据存储系统进行性能评测。

基于Deform的环境温度对镍基合金切削性能影响的仿真研究

利用Deform有限元软件,设计了有限元仿真试验,研究了环境温度对镍基合金切削性能影响规律。研究结果表明,随着环境温度的升高,最高切削温度和材料去除率有上升趋势。在温度较低(<-40℃)和温度较高(>60℃)的条件下都有利于减小切削力,热通量和接触面积受环境温度的影响很小。

基于ABAQUS和灰色系统的硬脆材料可车削性评价

利用ABAQ US对硬质合金刀具车削硬脆材料进行了模拟,得到车削力与车削温度,并根据磨损率公式利用M ATLAB对刀具磨损量进行了计算。基于灰色定权聚类模型对11种硬脆材料的可车削性进行了评价,以刀具磨损量作为判断硬脆材料可车削性的依据,对灰色评价结果进行了检验,检验结果与灰色定权聚类的结果相一致,表明利用灰色定权聚类模型评价硬脆材料的可车削性具有一定的可靠性。