CC BY
19
Наиболее ценными свойствами обладают порошковые сплавы на основе никеля (ПГ-ХН80СР2, ПГ-ХН80СРЗ, ПГ-ХН80СР4), характеризуемые: невысокой температурой плавления (950—1050 °С), необходимой твердостью (в пределах HRC 35—60), жидкотекучестью, высокой износостойкостью, свойством самофлюсования. Недостаток этих сплавов — высокая стоимость. Менее дефицитны порошковые сплавы на основе железа с высоким содержанием углерода (ПГ-УЗОХ28Н4С4 КБХ и др.). Эти сплавы обеспечивают твердость HRC 56—63, высокую износостойкость. К недостаткам их относят тугоплавкость (температура плавления 1250—1300 °С) и отсутствие свойства самофлюсования [1, с. 38].
Для плазменной металлизации применяют универсальные плазменные установки УПУ-3 и УПУ-4 и универсальные плазменно-металлизационные установки УМП-4 и УМП-5 [1, с. 38].
Свойства плазменного покрытия могут быть значительно повышены, если после нанесения покрытия оплавить его плазменной струёй, ацетилено-кислородным пламенем или токами высокой частоты. Износостойкость таких покрытий при напылении сплавом ПГ-ХН80СРЗ превышает износостойкость стали 45, закаленной до твердости HRC 54-58, в 2-3 раза. Прочность сцепления покрытия, нанесенного на сталь, после оплавления повышается в 8—10 раз и равна 400—450 МПа. Плазменная металлизация с оплавлением покрытия может быть применена для восстановления деталей, работающих со знакопеременными нагрузками. Вывод
Выполнен анализ в области используемых материалов и технологий упрочнения распредвалов ДВС грузовых автомобилей. Предложены эффективные методы и материалы для получения гладкой, чистой и упрочненной поверхности с плотным поверхностным слоем и обладающие повышенной термической и механической стойкостью.
Литература
1. Пермяков Д. Н. Моделирование степени износа и восстановление распределительного вала КАМАЗ методом Плазменной металлизацией / Д. Н. Пермяков // Ежемесячный научный журнал «Prospero», 2015. № 8 (20). С. 35-39.
2. Технология упрочнения машиностроительных материалов: учеб. пособие-справочник / Евдокимов В. Д., Клименко Л. П., Евдокимова А. Н.; Под редакцией д. т. н., проф. В. Д. Евдокимова. Одесса -Николаев: Изд-во НГГУ им. Петра Могилы, 2005. 352 с.
3. Новиков В. Г. Справочник. Инженерный журнал / В. Г. Новиков, А. А. Федлров, Д. О. Бытеев // М.: Изд. дом «Спектр», 2004. № 7. С. 24-31.
4. Канарчук В. Е. Курс восстановления автомобильных деталей: Технология и оборудование / Канарчук В. Е., Чигринец А. Д. М.: Транспорт, 1998. 303 с.
Влияние характера трафика на эффективность работы конечных и транзитных узлов сетей Ethernet Лохтуров А. В.1, Филимонов А. А.2
'Лохтуров Андрей Вячеславович /Lohturov Andrey Vjacheslavovich — бакалавр, кафедра компьютерных систем и сетей; 2Филимонов Андрей Александрович / Filimonov Andrey Aleksandrovich — бакалавр, кафедра систем обработки информации и управления, Московский государственный технический университет им. Н. Э. Баумана, г. Москва
Аннотация: в статье рассмотрено влияние характера трафика на производительность сети. Изначально общепринятой моделью трафика сети Ethernet было Пуассоновское распределение, однако множество исследований показывает, что трафик в сети является самоподобным. Требования к производительности и объемам буферной памяти для этих моделей существенно разнятся.
Ключевые слова: сеть Ethernet, буферная память узла сети, параметр Херста, производительность сети Ethernet.
Введение
Бурный рост потребности пользователей в Internet-ресурсах значительно опережает развитие технологий передачи данных в локальных и глобальных компьютерных сетях. Вследствие этого требуются постоянная оптимизация и модернизация существующего оборудования с целью увеличения производительности, безопасности и надежности сетей.
Производительность компьютерных сетей зависит от многих параметров, среди них: пропускная способность коммутационных интерфейсов и задержки в сети. Несмотря на то, что при проектировании сети основное внимание обращается на пропускную способность интерфейсов, задержки, производимые в любом коммутационном оборудовании, могут существенно влиять на общую эффективность сети. Одной из причин появления задержек является буферизация информации в конечных и транзитных узлах сети Ethernet. Для определения эффективного размера буферной памяти необходимо учитывать характер трафика, поступающего из сети.
Дополнительную сложность в определении требований к используемому оборудованию создают его разработчики и производители, которые скрывают информацию о внутреннем устройстве оборудования и используемых компонентах из-за коммерческой тайны.
Анализ трафика
Мониторинг и анализ трафика в сегменте сети Ethernet, т. е. установление интенсивности передаваемых кадров и их размеров, дает возможность своевременного обнаружения «узких мест» в сети и принятия надлежащих мер по устранению перегрузки либо путем замены аппаратного обеспечения узла сети, либо путем перенаправления потоков кадров, с целью повышения общей производительности транспортной системы сети и предотвращения возможных потерь кадров.
На ранних стадиях развития компьютерных сетей общепринятой моделью трафика в транспортных системах была модель с пуассоновским распределением интервалов времени между кадрами и экспоненциальным распределением размеров самих кадров в сетях Ethernet, которая при высоких нагрузках на интерфейсы узлов приводила к весьма существенным расхождениям между теоретическими и экспериментальными результатами. Такая ситуация сложилась из-за того, что изначально сети Ethernet рассчитывались так же, как телефонные. Позже было выявлено явление самоподобия (автомодельности) компьютерного сетевого трафика, поэтому, начиная с середины 90-х годов прошлого столетия, началось бурное исследование самоподобных процессов передачи информации в сетях с различными технологиями, которые и продолжается по сей день [1].
Параметр Херста
Одним из признаков самоподобия случайных процессов является параметр Херста. Он был назван по имени Х. Е. Херста, посвятившего свою жизнь изучению Нила и других рек, а также проблемам хранения воды. Херст обнаружил, что уровень воды Нила за 800-летний период наблюдений носит случайный характер и имеет признаки самоподобия. Он заметил, что краткосрочные и долгосрочные характеристики весьма схожи, и занялся проблемой проектирования идеального резервуара для регулирования потока Нила на основании записей наблюдений за его уровнем. Идеальный резервуар должен обеспечивать постоянный поток, равный среднему входному потоку, который никогда не переполнится и никогда не иссякнет. Это очень похоже на идеальный буфер транзитного или оконечного узла сети.
Херст обнаружил, что для многих природных явлений, включая расход воды в реках, отложения осадочных пород и годовые кольца деревьев, отношение R/S, названное им масштабируемым диапазоном (rescaled range) как функция N, хорошо описывается следующей эмпирической формулой для больших значений N: R/S ~ (N/2)H при H > 0,5. Здесь R является диапазоном изменения случайной величины со среднеквадротичным отклонением S в последовательности из N этих случайных величин. Показатель Н получил название параметра Херста.
Можно показать, что для любого краткосрочного процесса отношение R/S становится асимптотически пропорциональным, то есть H=0,5. Херстом было найдено большое количество явлений со значениями H, варьирующимися в диапазоне от 0,7 до 0,9. Большие значения параметра H предполагают большую степень изменчивости данных. Впоследствии были разработаны и иные методы определения параметра Херста [1].
Большая изменчивость данных заставляет задуматься о резервировании или расширении многих элементов простейших СМО, а именно так можно представить конечные и транзитные узлы сети. Увеличение эффективности СМО может идти тремя путями: увеличение размера буфера, увеличение скорости работы узлов или увеличение количества параллельных узлов. В рамках компьютерных сетей последний путь увеличения эффективности приведёт к неоправданным финансовым затратам, а второй полностью реализует свой потенциал только если смена оборудования на более производительное произошла на этапе проектирования будущей сети. Первый путь позволяет при сравнительно меньших затратах увеличить производительность сети.
Также необходимо учитывать особенности трафика. Если в TCP-соединении возможность потери пакетов существенно снижена за счет постоянной проверки целостности данных и факта получения/отправки пакета, то в UDP-сессии возможность потери части данных вполне вероятна. Рассмотрим влияние характера трафика на сеть более подробно.
Влияние характера трафика на эффективность работы узлов сети Ethernet
Впервые о влиянии характера трафика в Ethernet-сетях на их производительность было заявлено в статьях Леланда, Тегги, Вилленджера и Вильсона [1], которые доказывали недостоверность предположения о пуассоновском потоке при моделировании Ethernet-трафика. В результате исследований они выяснили, что Ethernet-трафик является самоподобным с параметром Херста h = 0,9 . Важным открытием явилось установление факта зависимости параметра Херста от нагрузки на сеть.
На рис. 1 представлены зависимости задержки пакетов в сетях Ethernet от нагрузки на сеть при использовании модели теории очередей для Пуассоновского процесса и экспериментальных данных [1].
Рис. 1. Зависимость задержки пакетов от коэффициента использования
Модель теории очередей базировалась на предположении о том, что мультиплексирование большого количества независимых потоков даёт в результате Пуассоновский процесс. Результаты анализа показали, что мультиплексирование самоподобных потоков приводит к самоподобному процессу, при котором длительность задержек будет более высокой, чем при Пуассоновском процессе, и, следовательно, потребуются буферы увеличенного размера.
Влияние параметра Херста на эффективность работы узлов сети Ethernet
В работе И. Норроса [2] была разработана аналитическая модель с самоподобным поведением на базе процесса дробного броуновского движения (FBM - Fractional Brownian Motion), являющегося нагрузкой для буферной памяти бесконечного размера с постоянным временем обслуживания. В результате исследований получена зависимость потребного объема буфера q от среднего коэффициента использования (или от нагрузки) р:
(
q =
р2
(1 -Р)
где H - параметр Херста.
При h = 0,5 зависимость упрощается:
q =
р
1 -р
Этот результат справедлив для классической системы массового обслуживания с экспоненциально распределенным временным интервалом между заявками, поступающими в систему, и экспоненциально распределенной длительностью их обслуживания (система M/M/1). Для системы с постоянным временем обслуживания (M/D/1) классическая теория очередей дает зависимость:
0.0 о.а 0,4 о.е o.s i .о
Коэффициент ИСПОГЬМЧВНИЯ ¡ р)
Рис. 2. Зависимости длины очереди от коэффициента использования для различных моделей запоминающих
устройств
Заключение
В статье рассмотрено влияние самоподобного трафика на общую эффективность работы конечных и транзитных узлов сети Ethernet.
Результаты проведенного анализа свидетельствуют о том, что для самоподобного трафика потребности в объеме буферной памяти начинают стремительно расти при коэффициенте использования, близком к 0.5. Это факт весьма важен при проектировании буферов транзитных и оконечных узлов компьютерных систем, так как для самоподобного трафика потребуются объемы буферной памяти гораздо большего размера, чем предсказывает классическая теория очередей при стремлении достичь высоких уровней коэффициента использования.
Литература
1. СтоллингсВ. Современные компьютерные сети. 2-е изд. СПб.: Питер, 2003. С. 286-289, 782.
2. Norros I. A storage model with self-similar input, Queueing Systems, vol. 16, PP. 387-396, 1994.
3. Иванов И. П. Математические модели, методы анализа и управления в корпоративных сетях. Автореферат дис. докт. техн. наук. М.: МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2010. 34 с.
4. Иванов И. П., Кондратьев А. Ю., Лохтуров В. А. Модернизация процесса измерений интервалов времени в операционных системах современных компьютеров. М.: Вестник МГТУ. Приборостроение, 2012. № 4. с. 44-59.
5. Иванов И. П., Бойченко М. К., Кондратьев А. Ю., Лохтуров В. А., Колобаев Л. И., Рыженко Д. С. НИР «Разработка математических моделей сетевых интерфейсов оконечных узлов локальных вычислительных сетей» - МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2014.
6. HurstH., BlackR. andSimaika Y. Long-term Storage: An Experimental Study, London: Constable, 1965.
7. Erramilli A., Narayan O., and Willinger W. Experimental Queuing Analysis with. Long-Range Dependent Packet Traffic, IEEE/ACM Transactions on Networking, April 1996.
8. КлейнрокЛ. Вычислительные системы с очередями. М.: Мир, 1979. 595 c.
Применение инфракрасного отопления в жилых помещениях
Азизова Т. А.
Азизова Татьяна Ашотовна /Azizova Tatiana Ashotovna — студент, кафедра экономики в энергетике и промышленности, Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования Национальный исследовательский университет Московский энергетический институт, г. Москва
Аннотация: инфракрасное тепло позволяет человеку комфортно чувствовать себя при довольно низких температурах окружающей его среды. С помощью одежды и отопления мы стараемся выровнять разницу между производством тепла организмом и отдачей её. Отдача тепла происходит в первую очередь путём излучения и конвекции. Чем больше скорость воздуха и разница температуры между телом человека и окружающим воздухом, тем больше отдача.
Ключевые слова: инфракрасное отопление, ИК, нагревательная плёнка, конвекционное отопление, лучистое тепло, тёплый пол, тёплый потолок.
Отопление осуществляется для поддержания оптимального температурного режима в помещениях.
Инновационная система отопления - инфракрасный (ИК) пленочный теплый пол выигрывает по многим параметрам при сравнении с более привычными вариантами - водяными и кабельными конструкциями. В данном случае для оборудования альтернативного источника обогрева не требуются масштабные работы по сооружению бетонной стяжки и прокладке нагревательных элементов. Кроме того, практически отсутствуют ограничения в выборе типа финишного напольного покрытия [2]. Нагревательная пленка устойчива к повреждениям любого рода, в том числе и механическим. А при обрыве из строя выходит только один сегмент системы.
Классификация видов отопления происходит по его видоизменяемому параметру комбинации способов теплопередачи. При этом абсолютно все виды отопления можно разделить на автономные (со встроенным генератором тепловой энергии) и системные или магистральные (подключённые в отопительные системы и магистрали и являющиеся частью их) [1].
1. Конвективное и лучистое виды отопления.
В зависимости от преобладающего способа теплоотдачи передачи, отопление помещений может быть конвективным и лучистым.
Конвективное отопление - это вид отопления, при котором тепло передается преимущественно благодаря перемешиванию объемов горячего и холодного воздуха.
Лучистое отопление - это вид отопления, когда тепло передается, в основном, инфракрасным излучением.
2. Огневоздушное, воздушное, инфракрасное виды отопления.
В комбинациях конвективного и лучистого видов передачи тепла можно определить три основные способы теплопередачи - огневоздушное, воздушное, а также инфракрасное виды отопления. Примеры огневоздушного отопления - очаги с открытым пламенем, камины, костры, жаровни с раскалёнными углями. Пример воздушного отопления - печки, отопительные радиаторы и конвекторы всех типов, тепловые воздушные установки. Пример инфракрасного отопления - тёплые полы, тепловые панели, газовые и электрические рефлекторы [2].
По другому принципу работает ИК пленочный теплый пол. Отличие заключается в том, что инфракрасное излучение нагревает, в первую очередь, предметы, находящиеся на его пути. Отсутствие восходящих потоков избавляет жильцов дома от сквозняков и пыли. Особенно выгоден такой вид обогрева в помещениях с высокими потолками [1].
При использовании лучистого тепла температура воздуха субъективно воспринимается как более высокая. Этим преимуществом в полной мере обладает инфракрасный пленочный теплый пол, в помещении комфортно находиться, даже если оно не прогрелось в достаточной мере.
Кроме того, инфракрасное отопление дает возможность локального обогрева. Оно позволяет поддерживать индивидуальный температурный режим в разных зонах одной комнаты [3]. А при необходимости можно просто отключить часть оборудования.
Еще одно достоинство инфракрасного пленочного пола заключается в том, что он обеспечивает более быстрый по сравнению с остальными системами прогрев, ведь передача тепла происходит очень быстро.
