连杆机构输入扭矩的综合平衡

本文提出的积分消去法用于平衡机构的输入扭矩,可同时平衡由惯性、重力和摩擦等因素引起输入扭矩的波动,故实现了输入扭矩的综合平衡,使输入扭矩平衡理论更切合实际。这特别适合于质量较大而转速不很高的重型机械的动力平衡。通过对七杆摆式飞剪这一实际机械进行输入扭矩综合平衡,可使输入扭矩波动值去掉了80％以上,最大值减小了54％以上。     

Implementation Study of Dynamic Load Balancing Algorithm of Parallel Tree Computation on Clusters of Heterogeneous Workstation

Introduction Inthe1980sresearchersbelievedthatthebestwayto improvecomputerperformancewasbycreatingfasterand momefficientprocessors.Thisideawaschallengedby parallelprocessingwhichinessencemeanslinkingtogether twoormorecomputerstosolvejointlyacomputational problem.Inearly1990sthetrendwastomoveawayfrom expensiveandspecializedproprietarysupercomputers towardsnetworkofworkstations,producinganew computingplatformcalledCOW.[1]Theemergenceof COWhasbeenfosterednotonlybyrecentadvancesin computerhardw…     

基于工作站群负载平衡若干问题的研究

近十年来，计算模式已由主板迅速地转成了群机网络，而且通常以工程工作站群为典型．这样的网络具有着更优良的性能、更强的可靠性和基于主板系统的更大的可扩展性．这种网络的总体计算能力是十分惊人的，然而，为发挥这种功能的潜力，一个良好的负载分配策略是很必要的．本文对负载平衡过程中的几个关键因素加以分析，给出结论并指出主要应在哪方面进行进一步的研究．     

浅谈实验室实现集群环境

文章介绍了集群在网络平台中的重要作用,并提供实验室建设集群环境的方法,说明了集群环境的用户设置和步骤,以模拟并发访问为例,分析和总结了集群技术特点并提供实验数据.     

全自动平衡机系统研究

介绍了一种全自动平衡机系统的组成及体系结构，并结合这种体系结构给出了系统的控制过程，分析了控制过程中的关键技术及实现方法，提供了去重模型，在此基础上研制了样机并给出了试验结果及结果分析。试验及实践结果表明，研制的全自动平衡机系统能较好地实现对不平衡转子的动平衡修正。     

负载变形敏感双马达同步驱动系统建模与仿真

针对双液压马达同步驱动系统建模过程中存在负载变形考虑不足的情况,采用单弹簧、双惯量块代替单惯量模型建立负载动力学模型;与双阀控液压马达模型结合,建立可考虑负载变形的双马达同步驱动系统模型。采用压差均衡控制策略抑制阀控马达参数不一致引起的负载变形,并利用PID控制策略改善系统整体性能。运用数值仿真方法研究压差均衡控制策略对负载变形的抑制效果和PID控制参数对负载变形的影响。研究结果表明:压差均衡控制策略对阀控马达主要参数失衡引起的负载变形有明显的补偿效果,但对主要参数小范围失衡情况下系统整体性能的改善效果不明显;PID控制在改善系统整体性能的同时有可能使负载变形加剧。     

考虑平衡质量受限时最小二乘影响系数法的改进

在影响系数法动平衡实践中，经常会因平衡质量过大而无法实现．产生这一问题的原因是：平衡方法本身不完善，片面追求残余振动平方和最小；平衡面间存在相关，而且求解方法的数值稳定性差．文中针对第一种原因进行研究，并结合岭估计的思想，提出了最小二乘方法的改进，从而使平衡结果具有更好的可实现性．     

分布式系统中动态负载均衡实现模型

随着计算机技术的发展,分布式系统日益受到人们的重视因而被普遍应用,但由于任务提出和执行的随机性,各台机器上负载不均衡现象时有发生,所以负载均衡是提高分布式系统效率的重要因素,但目前的研究都集中在策略的提出上,对实现模型的研究比较少.作者在综合许多负载均衡策略的基础上按照性能递增的顺序,结合网络拓扑结构构建了链式模型、网状模型和链网模型,对其进行了系统的研究,对几种模型给出了各自相应的算法,并进行了评价,指出了这几种模型各自的优缺点及适用范围.研究结果表明链网模型在动态负载均衡实现方面具有良好的有效性、稳定性、可靠性、通用性,对用户具有透明性,是一种性能优越的动态负载均衡模型.     

基于遗传算法的Skinner操作条件反射学习模型

以概率自动机(probabilistic automata, PA)为平台,结合遗传算法(genetic algorithm, GA)的进化思想,设计了反映Skinner操作条件反射(operant conditioning, OC)思想的仿生学习模型,称为基于遗传算法的操作条件反射概率自动机(genetic algorithm-operant conditioning probabilistic automata,GA-OCPA)学习系统。每一次学习尝试之后,首先,学习系统把通过OC学习算法学习得到的信息熵值作为个体适应度;然后,执行遗传算法,搜索最优的个体;最后,再执行OC学习算法学习最优个体内的最优操作行为,以得到新的信息熵值。理论上分析了GA-OCPA学习系统学习算法的收敛性,通过对两轮机器人运动平衡控制的仿真分析,表明设计的GA-OCPA学习系统的学习是一个自动获取知识和提炼的过程,具有高度的自适应能力。     

计算机免疫系统中沙盒主机的负载平衡

讨论了保证仿生计算机免疫系统GECISM(General Computer Immune System Model)中沙盒主机可靠性和高效性的配置策略.改进了现有的自适应动态负载平衡算法,提出能够根据系统负载情况动态修改阈值并通过进程迁移使重负载逐步扩散的动态反馈自适应启动算法,该算法有效地解决了沙盒主机负载突变的问题.