摘要：“云—边—端”资源协同优化是算力网络部署的关键难题之一.如何有效整合高性能云计算、低延时边缘计算和低成本用户设备等异构算力资源,对于算力网络建设具有重要意义.基于此,提出了一种面向“云—边—端”算力网络的计算和传输联合优化方案,旨在从应用服务模型、网络状态感知和资源联合优化3方面提供一套系统性解决方案.首先,根据通用应用服务的特性,改进了传统网络服务的链状表征模型,提出了广义图结构的通用服务模型.其次,为表征异构网络状态的动态规律,提出了用于建模计算和传输时变负载的双虚拟队列结构.再次,为降低在大规模算力网络中计算和传输资源联合优化的问题复杂度,提出了一种基于图概念的增广图模型,该模型能够将计算和传输联合优化问题转化为增广图的路由问题,简化了异构资源联合优化问题的形式化表征难度.为实际解决该问题,设计了基于波利亚重球法(Polyak heavy-ball method)的异构资源协同优化算法,并给出了算法复杂度和相关理论的性能分析.最后,通过数值仿真和原型系统实验,验证了算法理论性能的正确性,以及在服务效用和资源成本等方面对比同期3种相关解决方案的性能优势.

摘要：CuAl合金是重要的可磨耗封严涂层骨架材料,Al含量会对涂层的性能产生显著影响。为了明确不同Al含量对可磨耗封严涂层的热性能产生的影响,文章采用基于密度泛函理论的第一性原理方法,使用特殊准随机结构对Al含量从0至18.750at.%的α相的铜铝二元合金进行了建模,并结合准谐近似方法研究了其弹性常数、熔点、热膨胀系数、比热容等性质。利用真空感应熔炼法制备了Al名义含量为11.0at.%、15.0 at.%、18.9 at.%三组不同组分的铜铝合金,对其熔点、热膨胀系数与比热容进行了实验表征。计算结果表明,随着Al含量的增加,CuAl无序固溶体的熔点呈下降趋势,CuAl合金的热膨胀系数呈升高趋势,CuAl合金的定压比热容先升高后降低,计算值与实验测量值符合良好。本工作可以为铜铝合金涂层成分设计提供一定理论与实验数据参考。