大数据流式计算_关键技术及系统实例(已选)

排课系统数据流图

2.4数据与数据流程分析 2.4.1数据流图 数据流图是通过系列符号及其组合来描述系统功能的输入、输出、处理或加工构造。 ，数据源点或终点 或者外部实体 数据存储 加工或处理数据流 图2-1 数据流图的基本元素 绘制目标系统的背景图时，关键在于分析系统有哪些外部用户及与该系统进行交互的数据源点或终点。例如，对于本系统来说，其外部用户为用户。 根据上述分析，可以得到排课系统的背景图，如图2-2所示： 图2-2 背景图 0号数据流图是对背景图的细化，它把目标系统主要的功能模块细分为不同的功能，并对数据在不同加工之间的流动关系进行描述。按照结构化需求分析方法，排课系统的主要功能模块可以分为信息维护、自动生成课表及课表查询功能。在数据处理的过程中，系统内部的信息存储应该包括各功能的输入输出信息。

图2-3 0层数据流图 为了对数据流图进行细化，可以进一步对0号数据流图中的每一个功能进行分解和求精。 (1)信息维护流程 信息维护数据流程如图2-4所示：

图2-4 员工操作数据流图 (2)部门经理操作数据流程 部门经理操作数据流程如图2-5所示

图2-5 部门经理操作数据流图 (3)财务人员操作数据流程 财务人员操作数据流程如图2-6所示

图2-6 财务人员操作数据流图 (4)总经理操作数据流程 员工管理操作数据流程如图2-7所示

图2-7 总经理操作数据流图 2.4.2数据字典 数据流图表达了数据与处理的关系，数据流图作为直观的了解系统运行机理的手段，并没有具体描述各类数据的细节，只有通过数据字典进一步细化才能对系统的需求得到具体而确切的了解。数据字典用来说明数据流图中出现的所有元素的详细的定义和描述，包括数据流、加工处理、数据存储、数据的起点和终点或外部实体等。 数据字典包括的项目有：数据项、数据结构、数据流、数据存储、加工逻辑和外部实体。可使用一些符号来表示数据结构、数据流和数据存储的组成。

大数据处理技术的特点

1)Volume(大体量):即可从数百TB到数十数百PB、 甚至EB的规模。 2)Variety(多样性):即大数据包括各种格式和形态的数据。 3)Velocity(时效性):即很多大数据需要在一定的时间限度下得到及时处理。 4)Veracity(准确性):即处理的结果要保证一定的准确性。 5)Value(大价值):即大数据包含很多深度的价值,大数据分析挖掘和利用将带来巨大的商业价值。 传统的数据库系统主要面向结构化数据的存储和处理,但现实世界中的大数据具有各种不同的格式和形态,据统计现实世界中80%以上的数据都是文本和媒体等非结构化数据;同时,大数据还具有很多不同的计算特征。我们可以从多个角度分类大数据的类型和计算特征。 1)从数据结构特征角度看,大数据可分为结构化与非结构化/半结构化数据。 2)从数据获取处理方式看,大数据可分为批处理与流式计算方式。 3)从数据处理类型看,大数据处理可分为传统的查询分析计算和复杂数据挖掘计算。 4)从大数据处理响应性能看,大数据处理可分为实时/准实时与非实时计算,或者是联机计算与线下计算。前述的流式计算通常属于实时计算,此外查询分析类计算通常也要求具有高响应性能,因而也可以归为实时或准实时计算。而批处理计算和复杂数据挖掘计算通常属于非实时或线下计算。 5)从数据关系角度看,大数据可分为简单关系数据(如Web日志)和复杂关系数据(如社会网络等具有复杂数据关系的图计算)。

6)从迭代计算角度看,现实世界的数据处理中有很多计算问题需要大量的迭代计算,诸如一些机器学习等复杂的计算任务会需要大量的迭代计算,为此需要提供具有高效的迭代计算能力的大数据处理和计算方法。 7)从并行计算体系结构特征角度看,由于需要支持大规模数据的存储和计算,因此目前绝大多数禧金信息大数据处理都使用基于集群的分布式存储与并行计算体系结构和硬件平台。

滚珠丝杆选型计算器

导向面无负荷时阻力50N 工作台与工件质量16Kg 导向面摩擦系数0.03无 下压作用力1000N 最高速度0.05m/s 重力加速度9.81m/s.s 加速时间0.15s 所选螺母导程4mm 所选螺杆公称直径14mm 所选螺母滚珠中心直径14.4mm 70000无 螺母基本额定动负荷 5.5 螺杆轴惯性矩0Kg.cm2/mm 所选螺杆有效行程200mm 所选螺杆总长300 mm 所选滚珠丝杆容许轴向负荷2200N 所选丝杆允许最大转速4861.11rad/min 电机需要的转速750rad/min 电机需要的惯性矩0Kg.m.m 无负荷匀速上升时丝杆承受力211.62N 无负荷匀速下落时丝杆承受力102.2N 无负荷垂直加速上提丝杆受力216.95N 无负荷垂直加速下落丝杆受力96.87N 负载时等速下落丝杆受力1102.2N 克服摩擦力和重力所需电机扭矩38.72N*mm 克服作用力所需电机扭矩707.71N*mm 无负荷匀速上升所需电机扭矩149.77N*mm 无负荷匀速下落所需电机扭矩72.33N*mm 无负荷垂直加速下落电机扭矩459.05N*mm 无负荷垂直加速上提电机扭矩681.14N*mm 有负荷匀速下落电机扭矩780.05N*mm 所选螺母DN值 Ca（kN）

导向面无负荷时阻力50N 工作台与工件质量120Kg 导向面摩擦系数0.03无 下压作用力1000N 最高速度0.3m/s 重力加速度9.81m/s.s 加速时间0.15s 所选螺母导程4mm 所选螺杆公称直径14mm 所选螺母滚珠中心直径14.4mm 70000无 螺母基本额定动负荷 5.5 螺杆轴惯性矩0Kg.cm2/mm 所选螺杆有效行程200mm 所选螺杆总长300 mm 所选滚珠丝杆容许轴向负荷2200N 所选丝杆允许最大转速4861.11rad/min 电机需要的转速4500rad/min 电机需要的惯性矩0Kg.m.m 无负荷匀速时丝杆承受力85.31N 无负荷去路加速丝杆受力325.31N 无负荷去路减速丝杆受力154.69N 有负荷匀速时丝杆承受力120.61N 有负荷去路加速丝杆受力360.61N 有负荷去路减速丝杆受力119.39N 克服摩擦力所需电机扭矩60.37N*mm 克服作用力所需电机扭矩85.36N*mm 无负荷匀速所需电机扭矩60.37N*mm 无负荷去路加速电机扭矩3381.12N*mm 无负荷去路减速电机扭矩3260.38N*mm 有负荷匀速时电机的扭矩85.36N*mm 有负荷去路加速电机扭矩3558.97N*mm 有负荷去路减速电机扭矩3388.26N*mm 所选螺母DN值 Ca（kN）

丝杆选型计算

1. 马达额定转速 3000 最高速度 250 mm/s 则 丝杆导程 *60 *1000 3000 2. 根据行程长度 100mm 则确定丝杆长度150mm 3. 轴向容许负荷的计算： C 0a : 基本额定静负荷 （kN ） F amax : 容许轴向最大负荷 （kN ） fs : 静的安全系数 C Oa fs 4. 选者滚珠丝杆轴径 ￠20mm 5. 其支撑方法为 固定-------自由 型 6. 滚珠丝杆的临界转速计算 N 1 : 临界转速 （min -1) L b 安装间距 E ：杨氏模量 （*105N/mm 2) I : 螺杆轴的最小断面二次矩 ( mm 4) I=πd 41 /64 (d 1螺杆轴沟槽直径） r : 密度 *106kg/mm 3) A: d: 丝杆轴沟槽直径 （mm) λ：安装方式系数 D : 滚珠中心径 N 1 =λ*(d/ L 2b ）*107=*（1502)* 107= rpm N 2 =7000/D=7000/= rpm 由于N 2< N 1 所以选较小的为临界转速，即 滚珠丝杆的临界转速为N 2 故选马达的转速为 3000rpm 7. 丝杆轴的刚性计算: Ks 螺杆轴轴向刚性 E ：杨氏模量 （*105N/mm 2) d: 螺杆轴沟槽直径 （mm) L: 安装间距 （mm) Ks=πd 2E/(4*1000*L) =* **105/(4*1000*150）=um 而BNF2005 的刚性为380N/um, 故满足其要求。 8.定位精度 =5mm F amax = C 0a = 10*= 30KN

当压头由L a 运行到L b 时，轴向刚性产生的误差 K s1=(π* **105 )/4000*50= N/um K s2 =(π* **105 )/4000*150=um δ1=1891/= δ2=1891/= 则定位误差为：δ2 -δ1= 9.丝杆扭矩计算： T 1 摩擦扭矩 (N/mm) F a 轴向负荷 （N ） ι 丝杆导程 （mm) η 丝杆的效率 （~） A 减速比 M 上模盖和滚珠螺母的质量和 （Kg) a 加速度 g 重力加速度 T max = T 3 = F a3*ι*A/(2*π*η)= N/m F a1=M （a-g)=*= N F a2 =M(g+a)=*(5+= N F a3 =10000+M(a+g)=10000++= N F a4 = F a5 = F a7 =Mg=*= N F a6 = F a2 = N

滚珠丝杠选型和电机选型计算

1.滚珠丝杠及电机选型计算 1.1 确定滚珠丝杠副的导程 根据电机额定转速和X 向滑板最大速度，计算丝杠导程。X 向运动的驱动电机选择松下MDMA152P1V ，电机最高转速为4500rpm 。电机与滚珠丝杆通过联轴器连接，传动比为0.99。X 向最大运动速度24m/min ，即24000mm/min 。则丝杠导程为 max max 24000/ 5.390.994500 h P V i n =?=≈? 实际取mm P h 10=，可满足速度要求。 1.2 滚珠丝杠副的载荷及转速计算 滚动导轨承重时的滑动摩擦系数最大为0.004，静摩擦系数与摩擦系数差别不大，此处计算取静摩擦系数为0.006。则导轨静摩擦力： 000.0065009.84549.4F M g f N μ=??+=??+?= 式中： M ——工件及工作台质量， M 为500kg 。 f ——导轨滑块密封阻力，按4个滑块，每个滑块密封阻力5N 。 由于该设备主要用于检测，丝杠工作时不受切削力，检测运动接近匀速，其阻力主要来自于导轨、滑块的摩擦力。则有： max min 60/6024/10144h n n v P rpm ≈=?=?= max min 049.4F F F N ≈≈= 滚珠丝杠副的当量载荷： max min 0249.43 m F F F F N +=≈= 滚珠丝杠副的当量转速： max min 1443 m n n n rpm += = 1.3 滚珠丝杠副预期额定动载荷 1.3.1按滚珠丝杠副的预期工作时间计算： 49.41253.0310010011 m w am a c F f C N f f ?===?? 式中： m n ——当量转速，max min 1443m n n n rpm += = h L ——预期工作时间，测试机床选择15000小时 w f ——负荷系数，平稳无冲击选择w f =1

基于Spark的大数据混合计算模式应用与研究

基于Spark的大数据混合计算模式应用与研究① 胡俊1, 胡贤德1, 程家兴1,2 1(安徽新华学院信息工程学院，合肥230088) 2(安徽大学计算机科学与技术学院，合肥230031) 摘要：现实世界大数据应用复杂多样，可能会同时包含不同特征的数据和计算，在这种情况下单一的计算模式多半难以满足整个应用的需求，因此需要考虑不同计算模式的混搭使用。混合计算模式之集大成者当属UCBerkeley AMPLab的Spark系统，其涵盖了几乎所有典型的大数据计算模式，包括迭代计算、批处理计算、内存计算、流式计算(Spark Streaming)、数据查询分析计算(Shark)、以及图计算(GraphX)。Spark提供了一个强大的内存计算引擎，实现了优异的计算性能，同时还保持与Hadoop平台的兼容性。因此，随着系统的不断稳定和成熟，Spark有望成为与Hadoop共存的新一代大数据处理系统和平台。本文详细研究和分析了Spark生态系统，建立了基于Spark平台的混合计算模型架构，并说明通过spark生态系统可以有效的满足大数据混合计算模式的应用。 关键词：大数据；混合计算模式；spark；弹性分布数据集 The research and application of big data hybrid computing mode based on spark HU Jun1, HU Xian-De1, CHEN Jia-Xing1,2 1(School of Information Engineering, AnHui XinHua University, HeFei 230088, China) 2(College of Computer Science and Technology, AnHui University, HeFei 230031, China) Abstract：The use of big data in the real world was complicated. It may contain different characteristic of data and computing. In this case, the single computing mode was mostly difficult to met the application requirements. Therefore we need to consider different computing mode of mix use. The ultimate evolution of hybrid computing mode is spark system which invented by UCBerkeley AMPLab. It covers almost all the typical big data computing mode, including iterative computing, batch computing, memory computing, flow computing (Spark Streaming), data query analysis (Shark), and map computing (GraphX). Spark provides a powerful memory computing engine and implents computing with excellent performance, while maintaining compatibility with the Hadoop platform. Therefore, with the continuous stable and mature, Spark is expected to be colocalized with Hadoop and became a new generation of big data processing systems and platforms. The paper has studied and analyed the Spark ecosystem, and set up the hybrid computing model architecture based on Spark platform, which also has illustrated the spark ecosystem can meet the application of hybrid computing model. Keywords：big data; hybrid computing mode; spark; resilient distributed dataset ①收稿时间:2014-07-19;收到修改稿时间:2014-08-12

熔模铸造浇注系统计算

熔模铸造浇注系统计算 1 熔模铸造浇注系统计算 浇注系统是熔模铸造工艺设计的重要部分。国熔模碳钢铸件居多，其浇注系统除应具有引入金属液等作用外，还要能为铸件提供必要的补缩金属液和补缩通道。目前，很多工厂熔模铸件浇注系统大小是设计人员凭经验定的，直接影响了铸件的成品率和工艺出品率。因此，有必要开展熔模铸造浇注系统计算方法的探讨。 从结构上看，熔模铸造浇注系统有直浇道-浇道、横浇道-浇道和组合式三大类。其中直浇道-浇道式又分：单一直浇道、直浇道-补缩环、多道直浇道和特种形状直浇道等形式。但在实际生产中应用最广泛的是单一直浇道浇注系统，如图1所示。 图1 单一直浇道 Fig.1 Single sprue 目前用于单一直浇道浇注系统的计算方法有： 亨金法、比例系数法、浇口杯补缩容量法、当量热节 法、浇注系统确定参考图法等。其中亨金法较全面地 考虑了影响补缩的因素；并可计算出直浇道、浇口尺 寸，以及一个浇注系统铸件组最多允许的铸件数量。

据介绍亨金法更适用于该类浇注系统。 本文就单一直浇道浇注系统计算开展研究。利用计算机对第一拖拉机股份(简称拖拉机厂)、东风汽车公司精密铸造厂(简称第二汽车制造厂)大量工艺已成熟零件的浇注系统与亨金法计算结果相比较，并对亨金法进行修正。该修正公式可供各工厂技术人员在设计浇注系统时参考。 2 亨金法简介 为使铸件获得补缩，浇口应设在铸件厚处(热节处)，以保证在金属液凝固时，浇口比铸件厚处晚凝固，而直浇道又比浇口晚冷，从而利用直浇道中金属液补缩铸件。因此，浇口截面的热模数Mg(mm)是铸件热节处的热模数Mc(mm)、直浇道截面的热模数Ms(mm)、单个铸件质量Q(g)和浇口长度Lg(mm)的函数，即Mg=f(Mc,Q,Lg,Ms) (1) 前联学者亨金用不同铸件做试验，把公式(1)中各参数关系绘成曲线后发现，它们之间的关系为各种不同方次的抛物线关系，最后归纳得到下列公式： (2) 式中Kh——比例系数，中碳钢Kh≈2。 一般工厂直浇道尺寸已标准化。利用式(2)可

滚珠丝杠的选型计算

滚珠丝杠的选型计算 摘要： 随着机床及自动化行业的高速发展，滚珠丝杠的使用变得越来越广泛。许多机械工程师在对自己的设备所需要的滚珠丝杠选型时，面对丝杠资料上给的复杂的计算公式和繁杂选型步骤，感觉无从下手，不知道那些是需要重点考虑的关键点。为了使滚珠丝杠的选型步骤更为清晰简便，更既具备可操作性，我结合多年来丝杠的选型经验，对丝杠的选型做了一些归纳、简化，让丝杠的选型选型更为简单明了。顺便对应的伺服电机的选型也做说明。 关键词：滚珠丝杠、计算选型、伺服电机、机床、自动化。 一、确认使用条件： 1、被移动负载的质量：M (KG) 2、丝杠的安装方向：水平、垂直、倾斜； 3、沉重导轨的形式：线轨、平面导轨、 4、丝杠的行程：L (mm) 5、负载移动的速度：v (m/s) 6、负载需要的加速度：a (m/s^2) 7、丝杠的精度：C3到C7级 8、丝杠使用的环境：特殊环境需求的考虑。 二、简化计算选型： 举例，使用条件如下： 1、被移动负载重量：M=50kg; 2、安装方向：垂直安装; 3、导轨形式：线性滑轨 4、速度：v=s 5、加速时间：t= 6、行程：1000mm； 7、精度： 三、计算过程： 1、计算加速度：a=v/t==2m/s^2 (v：速度；t：加速时间) 2、计算丝杠的最大轴向力：F=Mgμ+Ma +Mg (水平运动，去除Mg选型，M负载重

量；g重力加速度；μ：摩擦系数，平面导轨取值，线轨取值：；a加速度) F=50**+50*2+50*= 3、计算出丝杠的轴向负载以后，选型会出现两个分支，一种情况是客户不知道设备的设 计寿命年限，以及每一年中丝杠的使用平率，不做精确的丝杠寿命校核。那么我们推荐一种简单可行的方法，就是查询丝杠资料中的动负荷值C。结合第7项精度的要求，我们推荐常备FSI螺帽形式的丝杠，尺寸参数表如下： 根据丝杠的轴向推力：F==；我们推荐将F乘以4~8之间的一个系数，对于使用平率低，可靠度要求不高的情况，我们推荐4倍系数，对于可靠度要求较高，我们推荐8倍的系数。 根据举例：F*8=*8=；查询丝杠的表格，16-5T3的丝杠，其动负荷是1000kgf； 大于，所以16-5T3的丝杠可以满足要求；该型号表示，丝杠的公称直径为16mm；丝杠导程为5mm； 4、对于丝杠寿命有明确要求的选型，举例如下： 根据此前的举例，丝杠用20s做一次往返运动，停留10s在进行下一个循环。每天工作16小时，每年工作300天，设计寿命10年。则计算丝杠的转数寿命为： L=1000/5*2*2*60*16*300*10 (1000是行程，5是导程，2是往返，2是每分钟2次，

浇注系统的计算

浇注系统的计算 浇注速度随压头的增长而变化。例如：内浇口的面积为100m㎡,压头为100mm,浇注时速度为1Kg/Sec,而当压头为400mm时，内浇口的面积仍为100m㎡，浇注速度就为2Kg/Sec.这种较高的浇注速度是造成铸造缺陷特别是垂直型腔的下半部的重要原因。 ㈠ V= 2gh V：铁水的流速 g:加速度 H:预定压头 这公式是在理想状态下的结果，没有考虑到在流动过程中由于摩擦造成的能量损失和黏度的变化。 损失因素： 当考虑在浇注系统中的能量损失时，一个影响因素应当介绍一下。损失系数m，用来描述在浇注系统中速度或流速的减少，影响因素主要有两个方面，①在浇注系统和铸型中能量的损失，有时由于气压（在型腔中的）或铁水引入型腔的方式的错误；②铁水的黏度的变化（这种变化主要由于铁水的成分、浇注温度和金属的种类） 浇注系统的形状，主要是内浇口的形状对损失系数的影响见图1，同样的面积内浇口厚度不同流动中的损失也不同，内浇口越厚，损失越小。

损失系数m是一个典型的经验数据，可以预定一用于浇注系统的计算，预 定的m在以后的流动实验中将被修正。 当考虑到m时公式㈠将被修正为：V=m 2gH ㈡ 流速 W 的概念是指在一段时间内经过浇道的铁水的公斤重量。 ω= G/T ㈢ ω也可以表达为 W= ρ * F * V V 流过浇道的速度 F 浇道的截面积 G/T= ρ * F* V F=------------------------ 对于铁水：ρ=6.89*10 Kg/mm g =9810 mm/Sec F= 1036*G/T*m* H ㈣ 只有对于理想运动状态才没有损失，在任何真实运动中都存在损失系数是 0---1之间的分数，损失系数越大损失越小。在水力系统中，如浇注系统中存在 损失，由损失系数来表示，表 1 给出了不同损失系数的流动损失（在浇注 系统中）： m 0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 % 11 25 43 67 100 150 233 400 占无摩擦流动的百分比 1/9 2/8 3/7 4/6 5/5 6/4 7/3 8/2 2．金属液在浇注系统中的流动： 静态的流层、平稳的流动只能在以下条件下实现。 ⅰ、系统被液态所填满，没有气体的充填。静压头高度是固定的（铁水高

《实时大数据平台规划设计方案》

实时大数据平台规划设计方案 实时大数据平台规划设计方案 本文我们探讨了实时数据平台RTDP的相关概念背景和架构设计方案。在架构设计方案中，我们尤其着重讲了RTDP的定位和目标，整体设计架构，以及涉及到的具体问题和考量思路。 一、相关概念背景 1.1 从现代数仓架构角度看待实时数据平台 现代数仓由传统数仓发展而来，对比传统数仓，现代数仓既有与其相同之处，也有诸多发展点。首先我们看一下传统数仓（图1）和现代数仓（图2）的模块架构： 图1 传统数仓

图2 现代数仓 传统数仓大家都很熟悉，这里不做过多介绍，一般来说，传统数仓只能支持T＋1天时效延迟的数据处理，数据处理过程以ETL为主，最终产出以报表为主。 现代数仓建立在传统数仓之上，同时增加了更多样化数据源的导入存储，更多样化数据处理方式和时效（支持T＋0天时效），更多样化数据使用方式和更多样化数据终端服务。 现代数仓是个很大的话题，在此我们以概念模块的方式来展现其新的特性能力。首先我们先看一下图3中Melissa Coates的整理总结：

在图3 Melissa Coates的总结中我们可以得出，现代数仓之所以“现代”，是因为它有多平台架构、数据虚拟化、数据的近实时分析、敏捷交付方式等等一系列特性。 在借鉴Melissa Coates关于现代数仓总结的基础上，加以自己的理解，我们也在此总结提取了现代数仓的几个重要能力，分别是： 数据实时化（实时同步和流式处理能力） 数据虚拟化（虚拟混算和统一服务能力） 数据平民化（可视化和自助配置能力） 数据协作化（多租户和分工协作能力） 1)数据实时化（实时同步和流式处理能力） 数据实时化，是指数据从产生（更新至业务数据库或日志）到最终消费（数据报

【薪酬管理)工资信息系统需求分析

（薪酬管理）工资信息系 统需求分析

需求分析 需求分析是软件定义的最后壹个阶段，它的基本任务是回答“系统必须做什么“这个问题。需求分析的任务不是确定系统怎样完成他的工作，而仅仅是确定系统完成哪些工作，也就是对目标系统提出完整、准确、清晰、具体的要求。 可行性研究阶段产生的文档，特别是数据流程图，是需求分析的出发点。数据流成图中已经划分出系统必须完成的许多基本功能，系统分析员将仔细研究这些功能且进壹步将它们具体化。需求分析的结果是系统开发的基础，关系到工程的成败和软件产品的质量。因此，必须用行之有效的方法对软件需求进行严格的审查验证。 目前，公司对工资发放仍是采用手工处理的方式，信息数据存于不易更新、不易存放、容易丢失、难以备份等重大缺陷。动态工资管理系统项目结合公司工资管理的实际需要，对财务处负责的工资管理工作进行有效动态管理的信息管理，提供丰富的查询分析功能和管理、决策信息，用户接口友好，是满足公司动态工资管理的软件，能够提高企业管理的效率。 本系统旨于使公司对工资的管理更方便，以减轻工作人员的负担。能够快速方便地对职工工资等材料进行查询、修改等使工资管理能够简洁化、合理化、直观化。 2.1功能需求 工资管理信息系统对企业加强工资管理有着极其重要的作用，就壹般的大型企业来说，它的设计内容非常复杂而且繁多，比如拥有工资计算功能，工资统计功能，报表输出功能，而且设计的模块也很多，比如工资管理模块，工资统计模块，报表设计模块，打印输出模块，模糊查询模块等等。 由于本软件主要是为作者工作的壹家国际贸易公司定制开发的。该公司是壹家刚刚成立的公司，总体人员比较少，有正式员工20人，人员结构比较简单，学历比较高，基本上均拥有大专之上学历，部门划分也很清晰，而且人员的流动性不高，所以该公司目前对工资管理的要求且不高。因此，针对该公司而言，我们经过了反复地论证，最终确定了工资管理系统的设计方案。图3.1描述了整体流程图： 图3.1整体流程图

滚珠丝杠的设计计算与选用讲解学习

滚珠丝杠的设计计算 与选用

滚珠丝杠的设计计算与选用 滚珠丝杠 滚珠丝杠是将回转运动转化为直线运动，或将直线运动转化为回转运动的理想的产品。 滚珠丝杠由螺杆、螺母和滚珠组成。它的功能是将旋转运动转化成直线运动，这是滚珠螺丝的进一步延伸和发展，这项发展的重要意义就是将轴承从滚动动作变成滑动动作。由于具有很小的摩擦阻力，滚珠丝杠被广泛应用于各种工业设备和精密仪器。 滚珠丝杠是工具机和精密机械上最常使用的传动元件，其主要功能是将旋转运动转换成线性运动，或将扭矩转换成轴向反覆作用力，同时兼具高精度、可逆性和高效率的特点。 1)与滑动丝杠副相比驱动力矩为1/3 由于滚珠丝杠副的丝杠轴与丝母之间有很多滚珠在做滚动运动,所以能得到较高的运动效率。与过去的滑动丝杠副相比驱动力矩达到1/3以下,即达到同样运动结果所需的动力为使用滚动丝杠副的1/3。在省电方面很有帮助。 2)高精度的保证 滚珠丝杠副是用日本制造的世界最高水平的机械设备连贯生产出来的，特别是在研削、组装、检查各工序的工厂环境方面,对温度·湿度进行了严格的控制,由于完善的品质管理体制使精度得以充分保证。 3)微进给可能 滚珠丝杠副由于是利用滚珠运动,所以启动力矩极小,不会出现滑动运动那样的爬行现象,能保证实现精确的微进给。 4)无侧隙、刚性高 滚珠丝杠副可以加予压,由于予压力可使轴向间隙达到负值,进而得到较高的刚性(滚珠丝杠内通过给滚珠加予压力,在实际用于机械装置等时,由于滚珠的斥力可使丝母部的刚性增强)。 5)高速进给可能 滚珠丝杠由于运动效率高、发热小、所以可实现高速进给(运动)。

滚珠丝杠副特性 ?传动效率高 ?滚珠丝杠传动系统的传动效率高达90%～98%，为传统的滑动丝杠系统的2～4倍，如图1.1.1所示，所以能以较小的扭矩得到较大的推力，亦可由直线运动转为旋转运动（运动可逆）。 ?运动平稳 ?滚珠丝杠传动系统为点接触滚动运动，工作中摩擦阻力小、灵敏度高、启动时无颤动、低速时无爬行现象，因此可精密地控制微量进给。 ?高精度 ?滚珠丝杠传动系统运动中温升较小，并可预紧消除轴向间隙和对丝杠进行预拉伸以补偿热伸长，因此可以获得较高的定位精度和重复定位精 度。 ?高耐用性 ?钢球滚动接触处均经硬化（HRC58～63）处理，并经精密磨削，循环体系过程纯属滚动，相对对磨损甚微，故具有较高的使用寿命和精度保持 性。 ?同步性好 ?由于运动平稳、反应灵敏、无阻滞、无滑移，用几套相同的滚珠丝杠传动系统同时传动几个相同的部件或装置，可以获得很好的同步效果。 ?高可靠性

物联网大数据处理中实时流计算系统的实践

170 ?电子技术与软件工程 Electronic Technology & Software Engineering 数据库技术 ? Data Base Technique 【关键词】大数据 实时计算 物联网 实践 物联网是在互联网应用的基础上进行了进一步拓展。其主要具有移动、智能、多节点的特点。而Spark 为大数据实时计算工作提供了一个优良的数据储存计算引擎，其在实际数据应用过程中，可利用自身优良的计算性能及多平台兼容特性，实现大数据混合计算处理。因此为了保证物联网数据处理效率，对大数据混合计算模式在物联网中的实践应用进行适当分析具有非常重要的意义。 1 基于Spark的大数据混合计算模型 基于Spark 的大数据混合计算模式在实际设计过程中，首先需要进行数据源的确定，经过逐步处理后将其进行计算储存，并通过实时查询数据库进行提前数据Web 接口的设置。在这个基础上，将不同数据源数据通过分布式处理模式进行移动、收集、分发。然后利用Spark 数据批处理工作，综合采用直接走流处理、程序批处理的方式，将实施应用数据调到已核算完毕的计算结果中间。最后基于物联网应用特点，将数据源数据内部数据移动、收集及分发批处理模块进行有机整合，并结合大数据域内数据处理需求，逐渐利用SparklShark 架构代替MapreducelHIve 结构。在这个基础上进行Spark 混合计算规则融入，最终形成完善的Spark 混合计算模型架构。 2 大数据实时计算在物联网中的实践 2.1 以流处理为基础的用量实时计算系统 以流处理为基础的用量实时计算系统在物联网中的实践应用，主要是利用开源分布式 物联网大数据处理中实时流计算系统的实践 文/吴海建1 吕军2 软件结构的架设，结合Flume 数据收集模块的 设置。同时将物联网中不同数据源进行接入差异化分析。在这个基础上利用消息缓存系统保障模块，将用量实时计算系统内部相关模块间进行解耦设置。同时结合流式计算框架的运行，保障系统并行计算性能拓展问题的有效处理。在具体基于流处理的用量实时计算系统设置过程中，主要包括数据收集、数据处理、数据存储、数据处理等几个模块。首先在数据收集模块设置环节，主要采用Flume 集群，结合海量日志采集、传输、集成等功能的处理，可从exec 、text 等多数据源进行数据收集。Flume 集群的处理核心为代理，即在完整数据收集中心的基础上，通过核心事件集合，分别采用话 单文件代理、计费消息代理等模式，对文件、消息进行收集处理。需要注意的是，在消息接收之后，需要将不同代理数据进行统一数据格式的处理，从而保证整体消息系统的核心统一。其次在实际应用过程中，以流处理为基础的大数据实时计算模型在数据接入环节，主要采用Kafka 集群，其在实际运行中具有较为优良的吞吐量。而且分布式订阅消息发布的新模式，也可以在较为活跃的流式数据处理中发挥优良的效用。在以流处理为基础的用量实时计算系统运行过程中，Kafka 集群主要针对O （1）磁盘数据，其主要通过对TB 级别的消息进行储存处理，并维持相应数据在对应磁盘数据结构中的平稳运行。同时在实际运行中，Kafka 集群还可以依据消息储存日期进行消息类别划分，如通过对消息生产者、消息消费者等相应类别的划分，可为元数据信息处理效率的提升提供依据。 数据处理框架主要采用Storm 集群，其主要具有容错率高、开源免费、分布式等优良特点。在基于Storm 集群的数据处理框架计算过程中，可通过实时计算图状结构的设计，进行拓扑集群提交。同时通过集群中主控节点分发代码设置，实现数据实时过滤处理。在实际运行过程中，基于Storm 集群的数据处理框架，具有Spout 、Bolt 两种形式。前者为数据信息发送，而后者为数据流转换。通过模块间数据传输，Storm 集群也可以进行流量区域分析、自动化阈值检查、流量区域分析等模块的集中处理。数据储存模块主要采用Redis 集群，其在实际处理过程中，主要采用开源式的内部储存结构，通过高速缓存消息队列的设置，可为多种数据类型处理提供依据，如有效集合、列表、字符串、散列表等。2.2 算例分析 在实际应用过程中，基于流处理的大数据实时计算模型需要对多种维度因素进行综合分析，如运营商区域组成维度、时间段储存方案、APN 、资费组处理等。以某个SIM 卡数据处理为例，若其ID 为12345678，则在实际处理中主要包括APN1、APN2两个APN 。若其为联通域内的SIM 卡，则其运营商代码为86。这种情况下就可以对其进行高峰时段及非高峰时段进行合理处理，分为为0、1。而资费组就需要进行All 默认程度的处理，若当前流量话费总体使用量为1.6KB ，则APN1、APN2分别使用流量为1.1/0.4KB 。而在高峰时段、非高峰时段流量损耗为1.1/0.5KB 。这种情况下，就需要对整体区域维度及储存变动情况进行合理评估。在这一环节储存变动主要为Storm 集群，即为消息系统-流量区域分析-流量区域累积-自动化规则阈值检测/区域组合统计-缓存系统。 3 结束语 综上所述，从长期而言，基于Spark 的大数据混合计算模式具有良好的应用优势，其可以通过批处理、流计算、机器学习、图分析等模式的综合应用，满足物联网管理中的多个场景需要。而相较于以往物联网平台而已，基于流处理的大数据实时处理系统具有更为优良的数据压力处理性能。通过多种集群的整合，基于流处理的大数据实时处理系统在我国物联网平台将具有更加广阔的应用前景。 参考文献 [1]欧阳晨.海关应用大数据的实践与思考 [J].海关与经贸研究,2016,37(03):33-43. [2]余焯伟.物联网与大数据的新思考[J]. 通讯世界,2017(01):1-2. [3]孙学义.物联网与大数据的新思考[J]. 科研,2017(03):00200-00200. 作者简介 吴海建（1980-），男，浙江省衢州市人。硕士研究生，中级工程师。研究方向为人工智能。 作者单位 1.中电海康集团有限公司 浙江省杭州市 310012 2.中国电子科技集团第五十二研究所 浙江省杭州市 310012

滚珠丝杠选型计算经典版

滚珠丝杠及电机选型 1.滚珠丝杠及电机选型计算 1.1 确定滚珠丝杠副的导程 据电机额定转速和X 向滑板最大速度，计算丝杠导程。X 向运动驱动电机选择松下MDMA152P1V ，电机最高转速为4500rpm 。电机与滚珠丝杆直连，传动比为1。X 向最大运动速度25mm/s ，即1500mm/min 。则丝杠导程为 mm n i V P h 34.045001/1500/max max ≈?=?= 实际取mm P h 10=，可满足速度要求。 1.2 滚珠丝杠副的载荷及转速计算 滚动导轨承重时的滑动摩擦系数最大为0.004，静摩擦系数与摩擦系数差别不大，此处计算取静摩擦系数为0.006。则导轨静摩擦力： N f g M F 2.108548.91500006.000=?+??=+??=μ 式中： M ——工件及工作台质量，经计算M 约为1500kg 。 f ——导轨滑块密封阻力，按4个滑块，每个滑块密封阻力5N 。 由于该设备主要用于检测，丝杠工作时不受切削力，检测运动接近匀速，其阻力主要来自于导轨、滑块的摩擦力。则有： 15010/2560/60min max =?=?=≈h P v n n rpm N F F F 2.1080min max =≈≈ 滚珠丝杠副的当量载荷： 3 2min max F F F m +=≈0F =108.2N 滚珠丝杠副当量转速： 1502 min max =+=n n n m rpm 1.3 滚珠丝杠副预期额定动载荷 1.3.1按滚珠丝杠副预期工作时间计算： N f f f F L n C c a w m h m am 06.5551 110012.10815000150601006033=??????=? = 式中： m n ——当量转速，15010/2560/60=?=?=h m P v n rpm h L ——预期工作时间，测试机床选择15000小时

材料成型浇注系统

浇注系统是为填充型腔和冒口而开设于铸型中的一系列通道。常用的浇注系统大多由浇口杯、直浇道、横浇道、内浇道等部分组成。除导入液态合金这一基本作用外，浇注系统还能实现其它的一些作用，其作用如下： (1)使液态合金平稳充满砂型，不冲击型壁和砂芯，不产生激溅和涡流，不卷入气体，并顺利地让型腔内的空气和其它气体排出型外，以防止金属过渡氧化及生产砂眼、铁豆、气孔等缺陷。 (2)阻挡夹杂物进入型腔，以免在铸件上形成渣孔。 (3)调节砂型及铸件上各部分温差，控制铸件的凝固顺序，不阻碍铸件的收缩，减少铸件变形和开裂等缺陷。 (4)起一定的补缩作用，一般是在内浇道凝固前补给部分液态收缩。 (5)让液态合金以最短的距离，最合宜的时间充满型腔，并有合适的型内液面上升速度，得到轮廓完整清晰的铸件。 (6)充型流股不要对正冷铁和芯撑，防止降低外冷铁的激冷效果及表面熔化，不使芯撑过早软化和熔化，而造成铸件壁厚变化。 (7)在保证铸件质量的前提下，浇注系统要有利于减小冒口体积，结构要简单，在砂型中占据的面积和体积要小，以方便工人操作、清除和浇注系统模样的制造，节约金属液和型砂的消耗量，提高砂型有效面积的利用。 一、浇注系统各组成部分与作用： (1)浇口杯：浇口杯又称外浇口，其作用是承接来自浇包的金属液，减轻金属液对铸型的冲击，阻止熔渣、杂物、气泡等进入直浇道，增加金属液的充型压力等。

常用浇口杯有呈漏斗形和池形（浇口盆），漏斗形浇口杯可单独制造或直接在铸型内形成，成为直浇道顶部的扩大部分；它结构简单，体积小，可节约金属，但阻渣能力较差，它常用于中、小型铸件，在机器造型中广泛采用。对大、中型铸件，特别是铸铁件，常采用浇口盆，它具有较好的阻渣效果，浇口盆是与直浇道顶端连接，用以承接导入熔融金属的容器。在浇口盆出口处常放置有浇口塞，当浇口盆充满金属后，塞子升起即开始浇注。 (2)直浇道：浇注系统中的垂直通道，它通常带有一定的锥度。对黑色金属，直浇道应做成上大下小的锥体，锥度一般为1：20，其底部常比横浇道的底部稍低并呈 （它可储存最初进入的金属液，球形。直浇道底部的凹坑和扩大部分亦称为直浇道窝。 对后面的金属液起缓冲作用，并适当引导液流向上，有助于杂质和气泡上浮至横浇道顶部，增强横浇道的撇渣功能。） (3)横浇道：是连接直浇道和内浇道的中间组元。横浇道的作用是分配金属液和挡渣。常开在上型的分型面以上，截面多呈上小下大的梯形。对形状简单的小铸件可以省略横浇道。 (4)内浇道：浇注系统中，引导液态金属直接进入型腔的部分。内浇道的作用是控制金属液流入型腔的速度和方向，调节铸件各部分的温度分布和控制铸件的凝固顺序。在某种情况下，也有一定的补缩作用。内浇道应与横浇道相接而低于横浇道（即内浇道常开在下型的分型面以下），其截面多呈上大下小的扁梯形。内浇道不要开在横浇道的尾端，应与之有15-40mm的距离。内浇道的长度对小件可选20-30mm，截面大时可选长些。 二、浇注系统的类型、特点及应用 （1）浇注系统按各组成元截面积比分类： a、封闭式浇注系统 控流截面在内浇道；浇注开始后，金属液容易充满浇注系统，呈有压流动状态；挡渣能力较强，但充型速度较快，冲刷力大，易产生喷溅，金属液易氧化；适用于湿型铸铁小件及其干型中、大件；树脂砂型大、中、小件均可采用。 b、开放式浇注系统

丝杠螺母机构的选择与计算

丝杠螺母机构的选择与计算 5.2.1 确定滚珠丝杠副的导程 滚珠丝杠副的导程按下式计算： (5-1) 式中 h P —滚珠丝杠副的导程，（mm ）； Vmax —工作台最高移动速度，（min /m ）； max n —电机最高转速，（min /r ）； 由进给系统设计要求知： Vmax=2.5min /m 查阅《机械设计手册》[13]得： 步进电机110BF003的最高转速n max =500min /r 。 将数值代入上式(5-1)可得：P h ≥5mm 。 故取P h =S=6mm 。 5.2.2 强度计算 动载强度计算 1）对于燕尾型导轨的牵引力计算 F m =KF X +f(F z +2F Y +G) (5-2) 取 K=1.4 f=0.2 考虑工作台在移动过程中只受G 影响 故 F 1m =fG (5-3) =0.2×30×9.8 =58.8(N ) 考虑工作台在加工时静止只受F X 影响 故 F 2m = KF X (5-4) =1.4×9.8×130 max max n V P h

=1783.6(N ) 故F m = F 1m ＋ F 2m =58.8N ＋1783.6N =1842.4N 2）.计算最大动载荷 C 当转速 min 10r n ≥时，滚珠丝杠螺母的主要破坏形式是工作表面的疲 劳点蚀，因此要进行动载强度计算，其计算动载荷)(N c C 应小于或等于滚珠丝杠螺母副的额定动载荷，即 r eq H d c F F f f T C ≤=3' (5-5) 式中 d f —动载荷系数； H f —硬度影响系数； eq F —当量动载荷，N ； r F —滚珠丝杠螺母副的额定动载荷，N ； 'T —寿命，以r 610为一个单位。 (5-6) 式中 T —使用寿命，h ； N —循环次数； eq n —滚珠丝杠的当量转速，min r 。 取 T=15000h min 667.4166 1000 5.2max r s v n eq =?== (5-7) 代入数据可得： 取2.1=d f 取f H =1.0 当工作载荷单调连续或周期性单调连续变化时，则 N T n T eq 661010 60'-==