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  • 本文主要介绍了流式数据处理的使用场景、相关技术(flink),并从服务管理的角度,基于锋刃介绍了针对流式计算服务的服务目录设计及关键指标。主要面向的读者为希望了解流式计算、服务管理的朋友。1.流式计算的使用...

    本文主要介绍了流式数据处理的使用场景、相关技术(flink),并从服务管理的角度,基于锋刃介绍了针对流式计算服务的服务目录设计及关键指标。主要面向的读者为希望了解流式计算、服务管理的朋友。

    1.流式计算的使用场景

    首先,当前业界已经有非常多数据处理的方式了,为什么还需要流式数据处理?要回答这个问题,我们先回顾一下传统的的数据处理架构。

    传统的数据处理架构是一种典型的以数据库为中心,适应存储事务性数据处理的场景。由于数据处理能力优先,在该架构下,往往数据都是以批量的方式进行处理,例如:批量写入数据库、批量读取数据库进行数据处理。这种架构在面对实时性较低的场景中较为有效,但是在对实时性较高的场景则不太有效,例如:自动驾驶场景、工业机器人场景、基于会话的用户统计等。

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    因此,流式计算或流式数据处理被提出。其实流处理它最接近数据产生的自然规律,只不过过去我们没有流处理能力,只能做一些特殊的处理才能真正地使用流数据,比如将流数据攒成批量数据再处理,不然无法进行大规模的计算。使用流数据并不新鲜,新鲜的是我们有了新技术,从而可以大规模、灵活、自然和低成本地使用它们。

    流式处理的核心目标有以下三点:

    • 低延迟:近实时的数据处理能力
    • 高吞吐:能处理大批量的数据
    • 可以容错:在数据计算有误的情况下,可容忍错误,且可更正错误

    2.流处理框架

    典型的流处理框架结合了消息传输层技术以及流处理层技术。具体如图所示:

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    消息传输层的引入流处理层提供了以下支持:

    • 消息传输层的一个作用是作为流处理层上游的安全队列,它相当于缓冲区,可以将事件数据作为短期数据保留起来,以防数据处理过程发生中断
    • 具有持久性的好处之一是消息可以重播。实现时间穿梭

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    • 生产者和消费者解耦

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    在当前典型的流处理技术中,有这么几类:

    • Lambda架构

    基于Lambda架构,实现了离线计算的精确性的同时,且获得了流式数据处理的实时性。但是,由于要开发同样逻辑的代码,开发、维护成本高。

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    • Kappa架构

    为了解决lambda架构中维护两套同样逻辑的代码,kappa架构提出使用流式处理解决上述问题。当需要重新处理、计算数据时,使用另一个流程处理的作业(可以是相同的、优化的版本)进行数据处理。

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    • spark streaming

    基于小批量进行数据处理

    • Flink

    以上几种技术中,flink既可以实现低延迟、高吞吐,还可以实现容错。

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    3.Flink概况

    Flink技术除支持流处理外,还支持批处理,其架构如下图所示:

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    另外,Flink具有分布式的特点,具体体现在它能够在成百上千台机器上运行,它将大型的计算任务分成许多小的部分,每个机器执行一个部分。Flink能够自动地确保在发生机器故障或者其他错误时计算能持续进行,或者在修复bug或进行版本升级后有计划地再执行一次。这种能力使得开发人员不需要担心失败。Flink本质上使用容错性数据流,这使得开发人员可以分析持续生成且永远不结束的数据(即流处理)。因为不用再在编写应用程序代码时考虑如何解决问题,所以工程师的时间得以充分利用,整个团队也因此受益。好处并不局限于缩短开发时间,随着灵活性的增加,团队整体的开发质量得到了提高,运维工作也变得更容易、更高效。Flink让应用程序在生产环境中获得良好的性能。

    总体来说,Flink的主要特性:

    • 符合产生数据的自然规律:支持流式数据处理
    • 发生故障后仍保持准确:具体容错机制(exactly once)
    • 及时给出所需结果:低延迟、实时性强

    时间概念

    在流数据处理的体系中,时间是一个重要的概念。总体来说,可分为以下三种时间:

    • 事件时间:即事件实际发生的时间。更准确地说,每一个事件都有一个与它相关的时间戳,并且时间戳是数据记录的一部分(比如手机或者服务器的记录)。事件时间其实就是时间戳。处理时间,即事件被处理的时间。
    • 处理时间:其实就是处理事件的机器所测量的时间
    • 摄取时间:也叫作进入时间。它指的是事件进入流处理框架的时间

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    Flink允许用户根据所需的语义和对准确性的要求选择采用事件时间、处理时间或摄取时间定义窗口

    窗口

    窗口是一种机制,它用于将许多事件按照时间或者其他特征分组,从而将每一组作为整体进行分析(比如求和)

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    时间穿梭

    流处理器支持事件时间,这意味着将数据流“倒带”,用同一组数据重新运行同样的程序,会得到相同的结果

    水印

    假设第一个窗口从10:00:00开始(即从10时0分0秒开始),需要计算从10:00:00到10:01:00的数值总和。当时间就是记录的一部分时,我们怎么知道10:01:00已到呢?换句话说,我们怎么知道盖有时间戳10:00:59的元素还没到呢?Flink通过水印来推进事件时间。水印是嵌在流中的常规记录,计算程序通过水印获知某个时间点已到。

    有状态的计算

    流式计算分为无状态和有状态两种情况。

    • 无状态的计算观察每个独立事件,并根据最后一个事件输出结果。例如,流处理应用程序从传感器接收温度读数,并在温度超过90度时发出警告。
    • 有状态的计算则会基于多个事件输出结果。

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    数据处理容错及一致性保障

    在有状态的数据处理中,如何保障数据的一致性是一个关键点。保障一致性的方式有以下三种:

    • at most once:这其实是没有正确性保障的委婉说法——故障发生之后,计数结果可能丢失
    • at least once:这表示计数结果可能大于正确值,但绝不会小于正确值。也就是说,计数程序在发生故障后可能多算,但是绝不会少算
    • exactly once:这指的是系统保证在发生故障后得到的计数结果与正确值一致

    Flink如何保证exactlyonce呢?它使用一种被称为“检查点”的特性,在出现故障时将系统重置回正确状态。

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    批处理

    有限流处理是无限流处理的一种特殊情况,它只不过在某个时间点停止而已。此外,如果计算结果不在执行过程中连续生成,而仅在末尾处生成一次,那就是批处理(分批处理数据)

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  •   我们怎么计算它的长度呢   如果VC6里面设定项目为unicode,那么CString的getlength()获得的就是字符个数。   如果不是那么我们就得自己写方法获得字符个,MFC视乎没有提供...

    现在有一个字符串 CString  str = "aisq爱生气";

     

    我们怎么计算它的长度呢

     

    如果VC6里面设定项目为unicode,那么CString的getlength()获得的就是字符个数。

     

    如果不是那么我们就得自己写方法获得字符个,MFC视乎没有提供这样的方法。

     

    下面是方法实现

     

     

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  • 背景技术:发动机压缩比的理论计算方法,是通过缸内最大工作容积与最小工作容积(后简称Vc)之比值,其中最大工作容积等于Vc与冲程容积之和。压缩比计算之关键,在于冲程容积和Vc计算。当前冲程容积在冲程和缸径已知...

    本发明涉及发动机设计技术领域,具体地指一种精准的发动机压缩比计算方法,用于设计发动机燃烧室时,精准的计算发动机的压缩比。

    背景技术:

    发动机压缩比的理论计算方法,是通过缸内最大工作容积与最小工作容积(后简称Vc)之比值,其中最大工作容积等于Vc与冲程容积之和。压缩比计算之关键,在于冲程容积和Vc的计算。当前冲程容积在冲程和缸径已知的情况下,可以非常精准计算出。目前针对Vc,多单独计算活塞碗型容积、避阀坑容积、缸盖降温槽容积等,再求和得出Vc。该方法易出现Vc组成考虑遗漏的情况,且Vc各部组成多为不规则形状,体积计算复杂。

    如图1所示,常见的Vc计算方法为Vc=V①+V②+V③-V④+V⑤+V⑥+V⑦+V⑧+V⑨,其中,V①为气阀凹陷容积:气阀装配后,剩余凹陷区域至缸盖燃烧室底面容积;V②为降温槽容积:降温槽至缸盖燃烧室底面容积;V③为喷油器间隙容积:喷油器装配后,剩余凹陷区域至缸盖燃烧室底面容积;V④为喷油器凸出容积:喷油器油嘴凸出缸盖燃烧室底面容积;V⑤为保险间隙容积:活塞顶部距离缸盖燃烧室底面容积;V⑥为缸垫间隙容积:缸垫至缸孔内壁间隙容积;V⑦为火力岸间隙容积:火力岸至缸孔内壁间隙容积;V⑧为一环槽间隙容积:一环与环槽之间间隙容积;V⑨为燃烧室容积:活塞碗型(含避阀坑)容积。

    按照现有方法由于V①~V⑨不规则容积容易考虑不全或遗漏,计算出的Vc不准确。而且,随缸内特征复杂度进一步提升,可能存在更多需要考虑的不规则容积,容积计算困难、效率低下,无法精准、系统、高效的计算发动机压缩比。

    技术实现要素:

    本发明的目的在于克服现有技术的不足,提供一种精准的发动机压缩比计算方法,采用Creo整体建模,构建Vc整体模型,一次性精准计算Vc,实现精准、高效的计算出发动机压缩比。

    为实现上述目的,本发明所设计的精准的发动机压缩比计算方法,其特殊之处在于,包括如下步骤:

    1)采用Creo软件建模,构建发动机活塞处于上止点状态的发动机中各个部件的模型;

    2)运用布尔运算功能,将所述各个部件的模型合并为一个实体模型;

    3)对所述实体模型进行切割,留下包含燃烧室不规则空腔的空心实体模型A;

    4)以所述空心实体模型A的外形轮廓构建实心实体模型B,所述实心实体模型B的外形尺寸与空心实体模型A完全相同;

    5)将空心实体模型A与实心实体模型B重合放置,运用布尔运算功能去除材料,得到最小工作容积实体模型C,所述最小工作容积实体模型C与燃烧室内不规则空腔的形状完全相同;

    6)计算所述最小工作容积实体模型C的体积,得到最小工作容积Vc;

    7)将最小工作容积Vc的计算结果代入压缩比计算公式得到精准的发动机压缩比结果。

    优选地,所述步骤1)中在Creo软件建模时,核查确保各零件模型尺寸与图纸与相符,装配时保证发动机各零件的相对位置和装配状态,与发动机活塞在上止点时的状态保持一致。

    优选地,所述燃烧室零件包括活塞、活塞环、缸孔、缸垫、缸盖、进/排气座圈、进/排气阀、喷油器。

    优选地,所述步骤7)中压缩比计算公式为压缩比ε=[(πD2S)/4+Vc]/Vc;D为缸孔内径,S为冲程,Vc为气缸最小工作容积。

    优选地,所述步骤1)中模拟发动机上止点状态建模,活塞处于上止点位置,活塞环下侧面处于和活塞环槽紧密贴合状态,气阀处于与座圈紧密贴合的关闭状态,缸垫处于被压紧状态。

    优选地,活塞处于上止点位置通过活塞顶面凸出缸体端面的高度确定。

    优选地,气阀处于与座圈紧密贴合的关闭状态通过气阀的下沉量确定。

    优选地,缸垫处于被压紧状态通过缸垫被压紧状态的厚度确定。

    本发明提供了一种精准的发动机压缩比计算方法,采用Creo建模,运用一体化精准计算最小工作容积,以实现发动机压缩比的精准计算。发动机最小工作容积时,发动机活塞处于上止点状态。采用Creo建模,构建活塞、活塞环、缸孔、缸垫、缸盖、进/排气座圈、进/排气阀、喷油器等所有构成工作容积零件的模型,模拟发动机活塞上止点状态。将模型通过布尔运算后,进一步建模,形成一个包含最小工作容积的实体,该实体包含了最小工作容积所有的不规则容积的特征。基于包含燃烧室不规则特征的空心实体模型,构建外形轮廓相同的实心模型实体。对构建的空心实体模型和实心实体模型布尔运算去除材料,得出最小工作容积的实体化模型,通过Creo计算最小工作容积实体化模型,即得出精准的最小工作容积,进而计算出精准的发动机压缩比。

    本发明具有下列优点:基于现有软件,计算简便,使压缩比计算结果更精准,计算效率也明显提升,可用于各平台发动机压缩比计算,适用性强。

    附图说明

    图1为运用常规方法计算最小工作容积的示意图。

    图2是最小工作容积实体化模型。

    图3是各零件装配模型搭建。

    图4是各零件布尔运算建模成单个实体。

    图5是包含燃烧室不规则特征的空心实体建模(剖面视图)。

    图6是不包含燃烧室特征的等外形实心实体建模(剖面视图)。

    图7是计算最小工作容积实体化体积。

    具体实施方式

    以下结合附图和具体实施例对本发明作进一步的详细描述。

    本发明提出的一种精准的发动机压缩比计算方法,通过Creo软件建模,无遗漏构建发动机在上止点时缸内工作容积模型,运用Creo计算模型体积,代入压缩比计算公式:压缩比=(最小工作容积+冲程*π*缸径2/4),获取精准压缩比。

    发动机在上止点时缸内工作容积模型包含了最小工作容积中涉及到的所有不规则容积,具体包括图1中所示的进气阀下沉间隙容积1.1、排气阀下沉间隙容积1.2、缸盖降温槽间隙容积2、喷油器间隙容积3、喷油器油嘴内腔容积4、活塞顶面与缸盖燃烧底面之间容积5、缸垫距离缸孔间隙容积6、活塞一环岸与缸孔之间余隙容积7、活塞一环与环槽之间余隙容积8、活塞碗型含避阀坑容积9等。

    本发明方法无须单独计算最小工作容积包含的各部不规则容积,通过整体建模,自动包含所有不规则以及被遗漏部分,构建最小工作容积模型,一次性精准计算最小工作容积。具体包括如下步骤:

    1)采用Creo软件建模,构建发动机活塞处于上止点状态的发动机中各个部件的模型。

    在Creo软件中模拟活塞上止点状态,将构成燃烧室的零件(活塞、活塞环、缸孔、缸垫、缸盖、进/排气座圈、进/排气阀、喷油器等)组装建模。装配前需核查确保各零件模型尺寸与图纸与相符。装配时需保证发动机各零件的相对位置和装配状态,与发动机活塞在上止点时的状态保持一致。为提升建模运算效率,缸体、缸盖、缸垫均只截1号缸,如图2所示。

    以QSC8.3发动机为例,完成建模如图2所示,此时图2中由多个实体(包括缸盖、缸体、缸套、活塞、气阀、座圈、喷油器、活塞环等)组成,为保证建模的精准度,需满足下列条件:

    a.对影响最小工作容积Vc的各个零件模型进行了核查,活塞碗型形状、活塞头部型线、缸孔内径、气阀头部直径、座圈锥面角度和直径等,都与图纸相符,确保了各零件模型精准无误。

    b.模拟发动机上止点状态建模,对发动机上止点状态是否符合标准进行分析:

    活塞——处于上止点位置:通过活塞顶面凸出缸体端面的高度确定,一般满足活塞顶面凸出缸体端面0.2~0.8mm。QSC8.3发动机上止点位置,活塞顶面凸出缸体端面0.421mm。

    活塞环(1环)——活塞环下侧面处于和活塞环槽紧密贴合状态;

    气阀——处于与座圈紧密贴合的关闭状态;通过气阀的下沉量确定,一般满足气阀下沉量0.5~1.2mm;QSC8.3发动机气阀下沉量0.93mm;

    缸垫——处于被压紧状态;通过缸垫被压紧状态的厚度确定,一般满足0.8~2.0mm,QSC8.3发动机缸垫被压紧状态厚度为1.52mm。

    2)运用布尔运算功能,将各个部件的模型合并为一个实体模型。例如QSC8.3发动机如图2中各的实体,经合并后如图3所示,成为一个实体。

    3)对实体模型进行切割,留下包含燃烧室不规则空腔的空心实体模型A。为精准计算Vc所包含的的所有不规则容积,对步骤2)中形成的实体模型进行旋转切除,留下包含燃烧室不规则特征的空心实体模型A。例如QSC8.3发动机,以图3中轴线为中心,参考图中虚线包围形状,将模型完成切除,虚线包围形状绕轴线旋转后,所包含的容积,即QSC8.3发动机的空心实体模型A,如图4所示,该模型包含了Vc的所有不规则容积。

    4)以空心实体模型A的外形轮廓构建实心实体模型B,实心实体模型B填充为实体模型,外形尺寸与空心实体模型A完全相同。例如QSC8.3发动机:将图4空心实体模型A通过Creo填充为实体,得到不包含燃烧室特征的等外形实心实体模型B,如图5所示。

    5)将空心实体模型A与实心实体模型B重合放置,运用布尔运算功能去除材料,得到最小工作容积实体模型C,最小工作容积实体模型C与燃烧室内不规则空腔的形状完全相同。例如QSC8.3发动机,将图4中的空心实体模型A和图5中的实心实体模型B通过Creo布尔运算去除材料方式,得出图6所示实体化模型,即最小工作容积实体模型C。

    6)计算最小工作容积实体模型C的体积,得到最小工作容积Vc。例如QSC8.3发动机,通过Creo计算图6中最小工作容积实体模型C的体积,结果如图7所示。

    7)将最小工作容积Vc的计算结果代入压缩比计算公式得到精准的发动机压缩比结果。将精准的Vc结果代入压缩比计算公式:ε=[(πD2S)/4+Vc]/Vc,结合缸径和冲程值,即可计算出精准的发动机压缩比结果。

    例如QSC8.3发动机,Vc=85721mm3;D=114.02mm;S=135mm;

    故代入ε=[(πD2S)/4+Vc]/Vc公式,得出压缩比ε=17.080。

    最后需要说明的是,以上具体实施方式仅用以说明本专利技术方案而非限制,尽管参照较佳实施例对本专利进行了详细说明,本领域的普通技术人员应当理解,可以对本专利的技术方案进行修改或者等同替换,而不脱离本专利技术方案的精神和范围,其均应涵盖在本专利的权利要求范围当中。

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    工具/原料

    • VC++6.0开发环境
    • 计算机

    方法/步骤

    1. 打开VC6.0后,按【 Ctrl + N 】,或者打开菜单【文件】-【新建】

    1. 在新建对话框中,选择【工程】标签,在此标签的下面选择【Win32 Console Application】。然后在右侧的工程名称处填写工程的名称,然后确定。

    工程的位置,可以在这一步进行自由选择。

    1. 开始学C++时,建议选择空工程,然后点击完成,这时会弹出确认对话框,点击确定即可

    1. 接下来是给这个工程添加文件了

    再次按【 Ctrl + N 】,或者打开菜单【文件】-【新建】

    1. 在弹出的新建对话框中,选择【C++ Source File】,并在右侧填写文件名,然后确定

    如果有头文件的话,要再次添加,即重复步骤4和5。

    1. 好了,前面的准备工作都完成了,接下来就是在代码编辑器中编写代码了

    1. 编译和运行

    正确顺序是【编译】-【建立】-【运行】,也可以直接点运行。

    如果出现错误,双击错误,则会提示出现错误所在的行,进行修改后再编译。

     

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空空如也

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