网工102-韩伟彬-1006100162
分布式数据库系统查询优化算法综述
摘要：随着互联网和数据库技术的飞速发展，分布式数据库在计算机网络上的应用越来
越广泛，数据的查询也越叫复杂化，对查询的效率要求也越来越高。在分布式数据库中，查询处理方法的效率对系统的性能起着非常关键的作用，而在分布式数据库系统中，处理一个查询的代价主要是由进行通信的数据量来决定的，半连接是一种非常有效的工具（方法）来减少连接的代价，从而更好的减少通信的数据量。在这样一个分布式系统中，我们有能力分散那些数据（经常被不同的用户终端使用的）在不同的物理位置，同时可以通过查询的方式组合来自于不同站点的数据，假如在一个比较合适的系统中多个数据副本被使用，这样分散的数据将会产生一个比较合理的查询相应时间。
关键字：数据库技术，分布式，数据库系统，查询，优化算法。
一：分布式数据库的定义
分布式数据库是一个逻辑上完整而在物理上分散在若干台互相连接着的计算机上的数据库系统，各组件分布在网络的各个节点上，依靠特定的更新和检索机制进行数据库分布，数据库的所有性能都会显著增强。分布式数据库系统使用计算机网络将地理位置分散而管理和控制又需要不同程度集中的多个逻辑单位连接起来，共同组成一个统一的数据库系统。因此，分布式数据库系统可以看成是计算机网络与数据库系统的有机结合。
分布式数据库系统有两个重要的组成部分：（1）分布式数据库和（2）分布式数据库管理系统。分布式数据库是计算机网络中各站点上数据库的逻辑集合。也就是分布式数据库是一组结构化的数据集合，在逻辑上属于同一个系统，在物理上分布在计算机网络的不同站点上，是集中与分布的统一。这个定义强调了分布式数据库的两种特性；(1)数据分布性。即这些数据库是分布在不同站点上的。这把分布式数据库与单一的集中式数据库别开来。(2)逻辑关联性。即这些数据库具有某些把它们联系在一起的性质。这把分布式数据库与驻留在计算机网络不同站点上的一组本地数据库区别开来。分布式数据库管理系统是分布式数据库中的一组软件，负责管理分布环境下逻辑集成数据的存取、一致性和完整性。同时，由于数据的分布性，在管理机制上还必须具有计算机网络通信协议的分布管理特性。
分布式数据库系统有两种：
（1）在物理上分布的，但逻辑上却是集中的。这种分布式数据库只适宜用途比较单一的、不大的单位或部门。
（2）在物理上和逻辑上都是分布的，也就是所谓联邦式分布数据库系统。由于组成联邦的各个子数据库系统是相对“自治”的，这种系统可以容纳多种不同用途的、差异较大的数据库，比较适宜于大范围内数据库的集成。
二：分布式查询的层次结构
（1）查询分解：第一层查询分解是将查询的问题（通常是SQL 语句），转换成一个定义在全局关系上的关系代数表达式。这一层的做法和集中式数据库管理系统一样，因为这层中并没有设计到分布问题。本层转换所需要的信息在全局概念模式中获取。
（2）数据本地化：第二层数据本地化是把一个在全局关系上的查询，进行具体化，落实到合适的（使尽可能做到本地化或近地化）片段上的查询。即将在全局关系上的关系代数表达式，变换为在相应片段上的关系代数表达式。这一变换所需要的信息在分片模式和片段的分配模式中获得。
（3）全局优化：第三层全局优化的输入是分片查询，即在片段上的查询。查询优化的目标在于寻找一个近于最优的执行策略。前面两层已经通过消除冗余表达式，查询本地化或近地化等做了某些优化。全局优化即是找出分片查询的最佳操作次序，包括使得代价函数最小。代价函数一般是输入输出的代价和通信代价的综合。不过，在一个基于广域网的分布式数据库管理系统，通信代价作为最为重要最为显著的因素，因为其有限的带宽使得通信费用比本地处理更为昂贵。全局优化的一个重要方面是关于连接操作的优化，全局优化处理层的输出时一个优化的，片段上的关系代数查询。本层转换所需要的信息来自数据库统计信息，包括各站点片段统计信息，资源信息和通信信息等。
（4）局部优化：最后一层是局部查询优化由拥有与查询有关的片段的各个站点执行。在每一个站点上执行的子查询被称为局部查询。它有该站点上的数据库管理系统进行优化，采用集中式数据库系统中查询优化的算法。所需信息取自局部模式。
三：分布式数据库查询优化准则和执行过程
分布式数据库查询优化的准则是以最小的总代价，在最短的响应时间内获得所需要的数据。响应时间就是从接收查询到完成查询所需要的时间。它既与通信时间有关，又与局部处理时间有关，而通信费用与所传输的数据量和通信次数成正比。分布式数据库系统中数据的分布和冗余会引起查询总代价的增加，但也提高了查询并行处理的可能性，从而可以减缩查询处理的响应时间，加快了查询的处理速度。
在实际查询中难以实现绝对的优化，只能尽可能的将不必要的操作减为最少，选择最便宜或最快的方法来执行操作。
分布式数据库中的查询过程可分为逻辑分解、语言转换和优化组合几个部分。分布式数据库系统中，用户可以用全局查询语言对多个数据库同时进行查询，即为全局查询。全局查询一般经过以下几个过程：首先，对全局查询进行逻辑分解成几个子查询，每个子查询对应一个局部数据库；其次，若全局查询语言与局部查询语言不同，则进行语言的等价转换；最后，各个子查询的结果优化组合后返回。
不同的查询分解对应不同的系统性能，因此为了达到优化系统性能，需要相应查询优化器来确定一个相对较好的执行计划，最后启动查询计划。
四：分布式查询优化的主要技术
（1）分布式数据库优化分类
查询优化的关键在于在所有可能执行策略的途径空间中选择一个最佳的点。
一种直接的方法就是从途径空间搜索所有可能途径，选择一种最佳的途径。此种方法所需代价太高。另一种减小代价的办法是随机策略，随机选择一种可能的途径。这种执行途
径可能不是最好的但它是相对比较好的，减小了内存和时间消耗的代价。
再一种减小代价的办法是使用启发式选择，在方法空间中缩小查找范围。无论在集中式还是分布式系统中，通用的办法是减小中间关系的尺寸。它首先执行一元操作，然后对二元操作进行排序。在分布式系统中，一种重要的启发式选择是通过把通信代价与半联接结合来替换传统的联接操作。
另一种分类方法是根据优化与执行的不同时间来分:静态和动态两种优化。前者在执行前优化;后者在执行时优化。静态查询优化在编译时进行，因此代价的分布存在于符合查询的各个步骤和阶段中，所以策略的中间关系的大小无法知道，只有在运行时才知道，必须使用数据库统计来估计代价的大小，而错误的估计将会影响子策略的优化途径。
动态查询优化在运行时进行。在执行的任何一点，最佳的下一个操作的选择依赖于前一次操作执行的结果集的精确信息。因此，数据库统计不必用来统计中间结果的大小。但是，它们对选择第一个操作仍然有用。动态查询的主要优点在于查询处理器可以获得中间关系的实际尺寸的大小，因此减小了错误选择的可能;主要缺点在于查询处理作为一种高昂代价的任务，在每次查询完需要重复执行。因此这种办法只针对特定的查询。
混合查询优化则致力于提供静态查询优化的优点而尽量避免不精确估计带来的问题。这种方式是基于静态方式的，但在出现中间关系的预测大小与实际大小有很大偏差时，可能进行运行时动态查询优化。
（2）分布式数据库优化设计要考虑的问题
在分布式数据库系统中，一方面，许多相对独立的处理器可能参与数据库操作。分布式数据库可能提供若干机会:
（1）由于在处理一个问题时可以使用多台机器，并行以及加快查询反应速度的可能性增大。
（2）由于数据可以在多个节点上存在副本，系统可能不会仅仅由于一个节点或部件发生故障而不得不停止处理。
另一方面，分布式处理增加了分布式系统各个方面的复杂性，因此即使是DBMS中最基本的组成部分的设计，也得重新考虑。在许多分布式环境中，通信开销可能远大于处理开销，因此的问题是消息如何传送。比如分布式提交和分布式封锁。影响通信开销的因素主要是由于带宽开销迅速减小。某些类型的数据属于电子方式管理的大对象，因此即使在通信开销较小时，以太字节的数据传输开销也是不能忽视的。此外，通信开销常常不仅仅涉及数据传送，还有为数据传送做准备的各层协议、在接受方重建数据以及通信的管理。这些协议各自都需要大量的计算。尽管计算开销也在减小，与数据与关键数据库操作的传统单处理器操作相比，进行通信所需的计算可能仍不能忽视。
（3）分布式数据库优化技术探索
由于分布式数据库在物理上可能分布于不同的服务器节点上，包括库、表甚至数据分片一级的分布。所以为并行执行提供了可能，为了提高查询操作的并行度，可以对查询执行策略作优化原来在一个节点上进行连接操作的查询，并行化到多个节点上同时执行，从而可以提高总的执行速度。但是，并行的同时，带来了通信代价，在局域网里，通信所消耗的时间不可忽视。而且，还有从各个节点上传送过来的数据需要组装成结果集的开销，所以提高并行度，并不见得提高了速度，还可能降低了速度。
基于以上的考虑，我们作这样的思考，能不能尽量避免通信的开销，即让一个查询尽可能在一个节点上执行，这在分布粒度越大的分布式数据库来说，就越容易避免。所以对库级分布，可以作这样的探索。
（4）分布式数据库优化查询执行方式
分布式系统在用户查询请求到来之后首先检查本地是否有此数据库，如果有则在本地执
行；如果没有则全局查询处理模块就根据该表中的信息来选择一台处理本查询最优化的节点，即选择一个有该数据库且所操纵的表的查询代价最小的数据库节点。并与优化的节点建立连接，将查询命令发送到优化的节点上去执行，
同时将优化节点的IP返回给客户端。客户端收到反馈消息（新IP）后，立即与新IP 重新建立连接。当新的服务器节点处理完查询后，就将结果返回给客户端。
五：总结
随着因特网的不断强大，网络信息量越来越大，数据库的查询也日益复杂而且数据量动则几十万条，那么开发者就必须要对数据库进行资源优化以及系统查询的优化。那在茫茫的数据中对数据进行查找，就是数据挖掘，数据挖掘的任务就是在海量的数据中发现有用的数据。但是仅仅发现数据那是不够的，而必须采取行动把有用的数据转换成信息，信息变成行动，用行动产生价值。通过数据挖掘技术来分析数据重要性可以将不同的数据区分开来，从而对分布式数据库系统查询进行优化处理。
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分布式数据库查询优化 【摘要】本文针对分布式数据库查询优化进行了分析与探讨，讲述了其特点，与原理供相关计算机方面人员参考。 【关键字】分布式、数据、查询、优化 一、分布式数据库及其特点： 分布式数据库系统是物理学上分散而逻辑上集中的数据库系统。分布式数据库系统使用计算机网络将地理位置分散而管理和控制又需要不同程度集中的多个逻辑单位连接起来，共同组成一个统一大业的数据库系统。因此，分布式数据库系统可以看成是计算机网络与数据库系统的有机结合。 一个分布式数据库系统应该具有如下特点：数据的物理分布性、数据的逻辑整体性、站点自治性 二、分布式数据库查询基本概念 1.分布式数据库查询优化的研究意义： 分布式查询技术主要把用户提交的全局查询请求翻译为几个相关节点都可以识别的本地查询请求，以及把各个节点的查询结果汇总返回的问题，它包括分布式查询处理和分布式查询优化。分布式查询处理研究整个分布式查询处理的过程和策略；分布式查询优化研究查询策略的优化问题，即如何从多种方案中选择查询代价最少方案。 分布式查询处理作为分布式数据库研究主要问题之一，它是用户与分布式数据库之间的接口，在分布式数据库中由于数据的分布与冗余，使得数据在各站点间的传输代价成为查询处理的主要矛盾；另一方面，数据的分布与冗余也增加了查询的并发处理的可能性，从而可以缩短查询处理的响应时间，提高处理速度。因此，与集中式数据库相比，分布式查询处理增加了不少新内容与复杂性。 2.分布式查询处理的层次结构： 分布式查询处理按不同的层次执行，符合分布式数据库系统的层次结构。分布式查询处理可分为如下所示四个层次结构。 (1)查询分解 查询分解是将查询问题(如SQL语句)转换成一个定义在全局关系上的关系代数表达式。这一层的做法与集中式DBMS相同，因为并未涉及分布问题。本层转换所需要信息在全局概念模式中得到。 (2)数据本地化 数据本地化是把一个在全局关系上的查询进行具体化到合适片段上的查询。这一变换所需要信息在分片模式和片段的分配模式中获得。 (3)全局优化 全局优化输入是分片查询，全局优化是找出分片查询的最佳操作次序，包括使得代价函数最小。全局优化一个重要方面是关于连接操作的优化，全局优化处理层输出是一个优化的、片段上的关系代数查询。这层转换所需要信息来自数据库的统计信息，包括各站点片段统计信息、资源信息和通信信息等。 (4)局部优化 局部优化由与查询有关片段的各个站点执行。它由该站点上的DBMS进行优化，采用集中式数据库系统中查询优化的算法，所需要信息来自于局部模式。 分布式查询优化通常在分布式查询层次结构中的数据本地化层和全局优化层。数据本地化阶段一般采用的是基于关系代数等价变换的优化算法。而全局优化阶段采用的算法，可具
分布式数据库管理系统简介 一、什么是分布式数据库： 分布式数据库系统是在集中式数据库系统的基础上发展来的。是数据库技术与网络技术结合的产物。 分布式数据库系统有两种：一种是物理上分布的，但逻辑上却是集中的。这种分布式数据库只适宜用途比较单一的、不大的单位或部门。另一种分布式数据库系统在物理上和逻辑上都是分布的，也就是所谓联邦式分布数据库系统。由于组成联邦的各个子数据库系统是相对“自治”的，这种系统可以容纳多种不同用途的、差异较大的数据库，比较适宜于大范围内数据库的集成。 分布式数据库系统（DDBS）包含分布式数据库管理系统（DDBMS和分布式数据库（DDB）。 在分布式数据库系统中，一个应用程序可以对数据库进行透明操作，数据库中的数据分别在不同的局部数据库中存储、由不同的DBMS进行管理、在不同的机器上运行、由不同的 操作系统支持、被不同的通信网络连接在一起。 一个分布式数据库在逻辑上是一个统一的整体：即在用户面前为单个逻辑数据库，在物理上则是分别存储在不同的物理节点上。一个应用程序通过网络的连接可以访问分布在不同地理位置的数据库。它的分布性表现在数据库中的数据不是存储在同一场地。更确切地讲，不存储在同一计算机的存储设备上。这就是与集中式数据库的区别。从用户的角度看，一个分布式数据库系统在逻辑上和集中式数据库系统一样，用户可以在任何一个场地执行全局应用。就好那些数据是存储在同一台计算机上，有单个数据库管理系统（DBMS）管理一样，用 户并没有什么感觉不一样。 分布式数据库中每一个数据库服务器合作地维护全局数据库的一致性。 分布式数据库系统是一个客户/ 服务器体系结构。 在系统中的每一台计算机称为结点。如果一结点具有管理数据库软件，该结点称为数据库服务器。如果一个结点为请求服务器的信息的一应用，该结点称为客户。在ORACL客户， 执行数据库应用，可存取数据信息和与用户交互。在服务器，执行ORACL软件，处理对ORACLE 数据库并发、共享数据存取。ORACL允许上述两部分在同一台计算机上，但当客户部分和 服务器部分是由网连接的不同计算机上时，更有效。 分布处理是由多台处理机分担单个任务的处理。在ORACL数据库系统中分布处理的例 子如： 客户和服务器是位于网络连接的不同计算机上。 单台计算机上有多个处理器，不同处理器分别执行客户应用。 参与分布式数据库的每一服务器是分别地独立地管理数据库，好像每一数据库不是网络化的数据库。每一个数据库独立地被管理，称为场地自治性。场地自治性有下列好处： ?系统的结点可反映公司的逻辑组织。
文化结构的产品设计方法综述产品设计师通过以用户为主体的设计方法，归纳出产品设计的几大重要因素组成的体系（产品—人—环境）。其细分为：（1）用户相关的使用、心理等用户（人）核心体系；（2）产品本身所具备的功能品质等产品体系；（3）产品外环境所承载的品牌、潮流等因素的环境体系。层次化结构则将该体系由表至里进行了区分与归纳。 层次化结构的构成 产品设计中，以汽车造型设计为主要特征代表的形态设计派的设计宗旨是从外观造型的线条、曲面、空间体上打造设计哲学理念，或是简洁、或是优雅、或是灵动、或是强悍，这些风格一旦被塑造定型并确定了它的文化性质，即成为了某个品牌某个风格的一种文化语言，有时，这些风格与传统文化的某些特征具有相同之处或者如出一辄，此时，设计便可相通。有时，设计师试图通过在产品表面贴纹样而提高产品的文化底蕴，笔者认为这仅仅是产品设计的一个最简单的途径，也仅仅是文化传承的最浅层次，容易被认为是“俗套的设计”，因此其层次关系有待深入挖掘。层次化知识结构，将其解析为：基于层次构架与互通性的传统文化精神与产品设计的知识结构。层次上的构架包括：表层、中层、内层、核层。表层内容：传统文化表现为纹样符号，而产品设计的表现为图形美化装饰；中层内容：传统文化表现为风格样式，而产品设计表现为形态样式；内层内容：传统文化表现为行为习惯，产品设计表现为方式、功能；核层内容：传统文化表现为精神与文化内涵，产品设计表现为品牌形象、理念、品质内涵。朴素简洁
的无印良品CD播放器无印良品CD播放器产品设计，通过一根拉绳操作音乐播放与停止，裸露的旋转CD盘面给人简单而美妙的观感。此设计无疑是对产品与文化深层次的挖掘与表现的设计构思。如此设计需要大胆与锐利的目光，传统文化中没有CD播放器，而CD播放器的操作一直都被认定为有几个按钮的操作方式。笔者认为，这样的设计并非仅仅对风格的追求，并非因为风格的框架所决定的，而是对文化与产品层次挖掘的成果。无印良品的产品包装以简单朴素为特色风格，使用环保的无漂白纸张作为商品袋，给人以新鲜、纯粹的感觉[3]。从表1可知，该产品的设计是通过对产品进行深入挖掘，发现了文化的对等性，而将两者融合，最终在产品的外观中体现出融合的结果，这是文化在现代化产品设计上应用的典型例子。装饰华丽的诺基亚“回纹”手机曾盛极一时的诺基亚回纹系列手机，可谓文化（符号）与产品结合的经典，无论是纹样还是材质，无论是触感还是交互，这款手机的设计都给人强烈的文化刺激。虽然曾有人质疑其过于花哨的外表，但没有人怀疑它的商业成功。多少年后的今天，从另外一个新的视角去看，这款产品的设计，在设计手法上表达了“文化”的哪个方面、层面？用户体验设计的经典——iPhone手机目前依然风靡全球的苹果iPhone手机以独特的操作体验、简练的形式给人眼前一亮的感觉，使用过的人无不被这种技术和设计带来的操作体验而折服。iPhone手机的成功更多的是对产品的理解，同时在工业设计上对用户为中心的PHE设计体系的客观分析。 基于文化应用层次化结构的产品设计方法
海量数据下分布式数据库系统的探索与研究 摘要：当前，互联网用户规模不断扩大，这些都与互联网的快速发展有关。现 在传统的数据库已经不能满足用户的需求了。随着云计算技术的飞速发展，我国 海量数据快速增长，数据量年均增速超过50％，预计到2020年，数据总量全球 占比将达到20％，成为数据量最大、数据类型最丰富的国家之一。采用分布式数 据库可以显著提高系统的可靠性和处理效率，同时也可以提高用户的访问速度和 可用性。本文主要介绍了分布式数据库的探索与研究。 关键词：海量数据；数据库系统 1.传统数据库： 1.1 层次数据库系统。 层次模型是描述实体及其与树结构关系的数据模型。在这个结构中，每种记 录类型都由一个节点表示，并且记录类型之间的关系由节点之间的一个有向直线 段表示。每个父节点可以有多个子节点，但每个子节点只能有一个父节点。这种 结构决定了采用层次模型作为数据组织方式的层次数据库系统只能处理一对多的 实体关系。 1.2 网状数据库系统。 网状模型允许一个节点同时具有多个父节点和子节点。因此，与层次模型相比，网格结构更具通用性，可以直接描述现实世界中的实体。也可以认为层次模 型是网格模型的特例。 1.3 关系数据库系统。 关系模型是一种使用二维表结构来表示实体类型及其关系的数据模型。它的 基本假设是所有数据都表示为数学关系。关系模型数据结构简单、清晰、高度独立，是目前主流的数据库数据模型。 随着电子银行和网上银行业务的创新和扩展，数据存储层缺乏良好的可扩展性，难以应对应用层的高并发数据访问。过去，银行使用小型计算机和大型存储 等高端设备来确保数据库的可用性。在可扩展性方面，主要通过增加CPU、内存、磁盘等来提高处理能力。这种集中式的体系结构使数据库逐渐成为整个系统的瓶颈，越来越不适应海量数据对计算能力的巨大需求。互联网金融给金融业带来了 新的技术和业务挑战。大数据平台和分布式数据库解决方案的高可用性、高可靠 性和可扩展性是金融业的新技术选择。它们不仅有利于提高金融行业的业务创新 能力和用户体验，而且有利于增强自身的技术储备，以满足互联网时代的市场竞争。因此，对于银行业来说，以分布式数据库解决方案来逐步替代现有关系型数 据库成为最佳选择。 2.分布式数据库的概念： 分布式数据库系统：分布式数据库由一组数据组成，这些数据物理上分布在 计算机网络的不同节点上（也称为站点），逻辑上属于同一个系统。 （1）分布性：数据库中的数据不是存储在同一个地方，更准确地说，它不是 存储在同一台计算机存储设备中，这可以与集中数据库区别开来。 （2）逻辑整体性：这些数据在逻辑上是相互连接和集成的（逻辑上就像一个 集中的数据库）。 分布式数据库的精确定义：分布式数据库由分布在计算机网络中不同计算机
一、何为分布式数据库系统？一个分布式数据库系统有哪些特点？ 答案：分布式数据库系统通俗地说，是物理上分散而逻辑上集中的数据库系统。分布式数据库系统使用计算机网络将地理位置分散而管理和控制又需要不同程度集中的多个逻辑单位连接起来，共同组成一个统一的数据库系统。因此，分布式数据库系统可以看成是计算机网络与数据库系统的有机结合。一个分布式数据库系统具有如下特点： 物理分布性，即分布式数据库系统中的数据不是存储在一个站点上，而是分散存储在由计算机网络连接起来的多个站点上，而且这种分散存储对用户来说是感觉不到的。 逻辑整体性，分布式数据库系统中的数据物理上是分散在各个站点中，但这些分散的数据逻辑上却构成一个整体，它们被分布式数据库系统的所有用户共享，并由一个分布式数据库管理系统统一管理，它使得“分布”对用户来说是透明的。 站点自治性，也称为场地自治性，各站点上的数据由本地的DBMS管理，具有自治处理能力，完成本站点的应用，这是分布式数据库系统与多处理机系统的区别。 另外，由以上三个分布式数据库系统的基本特点还可以导出它的其它特点，即：数据分布透明性、集中与自治相结合的控制机制、存在适当的数据冗余度、事务管理的分布性。 二、简述分布式数据库的模式结构和各层模式的概念。 分布式数据库是多层的，国内分为四层： 全局外层：全局外模式，是全局应用的用户视图，所以也称全局试图。它为全局概念模式的子集，表示全局应用所涉及的数据库部分。 全局概念层：全局概念模式、分片模式和分配模式 全局概念模式描述分布式数据库中全局数据的逻辑结构和数据特性，与集中式数据库中的概念模式是集中式数据库的概念视图一样，全局概念模式是分布式数据库的全局概念视图。分片模式用于说明如何放置数据库的分片部分。分布式数据库可划分为许多逻辑片，定义片段、片段与概念模式之间的映射关系。分配模式是根据选定的数据分布策略，定义各片段的物理存放站点。 局部概念层：局部概念模式是全局概念模式的子集。局部内层：局部内模式 局部内模式是分布式数据库中关于物理数据库的描述，类同集中式数据库中的内模式，但其描述的内容不仅包含只局部于本站点的数据的存储描述，还包括全局数据在本站点的存储描述。 三、简述分布式数据库系统中的分布透明性，举例说明分布式数据库简单查询的 各级分布透明性问题。 分布式数据库中的分布透明性即分布独立性，指用户或用户程序使用分布式数据库如同使用集中式数据库那样，不必关心全局数据的分布情况，包括全局数据的逻辑分片情况、逻辑片段的站点位置分配情况，以及各站点上数据库的数据模型等。即全局数据的逻辑分片、片段的物理位置分配，各站点数据库的数据模型等情况对用户和用户程序透明。
国内外沥青路面设计方法综述 周利,蔡迎春,杨泽涛 (郑州大学环境与水利学院,郑州450002) 摘要:当前世界各国众多的沥青路面设计方法,可概括地分为2类:一类是以经验或试验为依据的经验法;一类是以力学分析为基础,考虑环境、交通条件以及材料特性为依据的力学-经验法。简要介绍目前国内外典型设计方法(CBR法、A ASHT O法、S HEL L法、A I法及国内方法),并比较其优缺点,针对现行设计方法,特别是我国设计方法,提出改进意见。 关键词:沥青路面;设计方法;综述 文章编号:1009-6477(2007)04-0036-04中图分类号:U416.217文献标识码:B S ummary of Dome stic&Overseas Asphalt Paveme nt Design M ethod Zhou Li,Cai Y ingc hun,Y ang Zetao 沥青路面是在柔性基层、半刚性基层上,铺筑一定厚度的沥青混合料作为面层的路面结构。以沥青路面为主的柔性路面设计理论与方法研究已有近百年的历史,其发展历程经历了古典法、经验法和力学-经验法3个阶段。当前世界各国众多的沥青路面设计方法大体为后面2种,即以工程使用经验或试验为依据的经验法和以力学分析为基础,考虑环境、交通条件以及材料特性为依据的力学-经验法。为了更好地借鉴前人的研究成果,有助于指导今后设计方法的研究,本文简要介绍目前国内外几种典型的设计方法:(1)经验法的代表方法:CBR法和A AS HTO法;(2)力学-经验法的典型代表:AI法和SHEL L法;(3)我国2004规范(报批稿)采用的设计方法,并作简单评价。 1国外沥青路面设计方法 国外的沥青路面设计方法,可分为经验法和力学-经验法2大类[1]。 1.1经验法 经验法主要通过对试验路或使用道路的实验观测,建立路面结构、荷载和路面性能三者间的经验关系。最为著名的经验设计方法有美国加州承载比(CBR)法和美国各州公路和运输工作者协会(AA SHT O)柔性路面设计法。 1.1.1CBR法[2-3] CBR法是以CBR值作为路基土和路面材料(主要是粒料)的性质指标,通过对已损坏或使用良好的路面的调查和CBR测定,建立起路基土CBR-轮载-路面结构层厚度3者之间的经验关系。利用此关系曲线,可以按设计轮载和路基土CBR值确定所需的路面层总厚度。路面各结构层的厚度,按各层材料的CBR值进行当量厚度换算。不同轮载的作用按等弯沉的原则换算为设计轮载的当量作用。此方法设计过程简单、概念明确,适用于重载、低等级的路面设计,所提出的C BR指标已作为路面材料的一种参数指标得到了广泛应用。如日本的路面设计经验法(T A法)就是以CB R法为基础制定的。 1.1.2AA SHT O法[2,4-5] A AS HTO法是在1958)1962年间A AS HO试验路的基础上建立的。整理试验路的试验观测数据,得到了路面结构-轴载-使用性能三者间的经验关系式。路面结构中的路基土采用回弹模量表征其性质,路面结构层按各层材料性质的不同转换为用一个结构数(S N)表征。AAS HT O方法提出了现时服务能力指数(PSI)的概念,以反映路面的服务质量。PS I是一个由评分小组进行主观评定后得到的指标,它与路面实际状况(坡度变化、裂缝面积、车辙深度、修补面积)之间建立经验关系式,提出了轴载换算的概念和公式,考虑了结构的可靠度和排水条件的影响,这些思想对后来世界各国的设计思想产生了很大的影响。 1.2力学-经验法 力学-经验法首先分析路面结构在荷载和环境作用下的力学响应(应力、应变、位移),利用在力学 公路交通技术2007年8月第4期Technology of Highw ay and Transport Aug.2007No.4 收稿日期:2007-01-10
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目录 前言：大数据泛指大规模、超大规模的数据集，因可从中挖掘出有价值的信息而倍受关注，但传统方法无法进行有效分析和处理.《华尔街日报》将大数据时代、智能化生产和无线网络革命称为引领未来繁荣的大技术变革.“世界经济论坛”报告指出大数据为新财富，价值堪比 石油.因此，目前世界各国纷纷将开发利用大数据作为夺取新一轮竞 争制高点的重要举措. 当前大数据分析者面临的主要问题有:数据日趋庞大，无论是入
库和查询，都出现性能瓶颈;用户的应用和分析结果呈整合趋势，对 实时性和响应时间要求越来越高;使用的模型越来越复杂，计算量指 数级上升;传统技能和处理方法无法应对大数据挑战. 正文： 大数据概念 大数据定义 维基百科对大数据的定义则简单明了:大数据是指利用常用软件工具捕获、管理和处理数据所耗时间超过可容忍时间的数据集。也就是说大数据是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理 大数据来源 1)来自人类活动:人们通过社会网络、互联网、健康、金融、经济、交通等活动过程所产生的各类数据，包括微博、病人医疗记录、文字、图形、视频等 信息. 2)来自计算机:各类计算机信息系统产生的数据，以文件、数据库、多媒体等形式存在，也包括审计、日志等自动生成的信息. 3)来自物理世界:各类数字设备、科学实验与观察所采集的数据.如摄像头所不断产生的数字信号，医疗物联网不断产生的人的各项特征值，气象业 务系统采集设备所收集的海量数据等 传统数据库和大数据的比较 现有数据处理技术大多采用数据库管理技术，从数据库到大数据，看似一个简单的技术升级，但仔细考察不难发现两者存在一些本质上区别。传统数据库时
分布式数据库查询优化技术 摘要在分布式数据库中，由于高可靠性和高速度性是其重要特点，所以对查询执行的要求也就更高。而查询执行中查询优化是执行的关键环节，查询优化在很大程度上决定查询的效率或快慢。本文讨论的重点是对分布式查询执行的全局处理策略进行优化，尽可能避免通信代价的开销，并着眼于查询执行的实际代价，从分布式系统中选出一个最优的执行节点。从查询执行的效果出发，通过统计的方式，不断从最近的查询执行代价学习纠正最近查询执行的统计代价，为查询的全局处理提供参考，以达到优化执行、提高执行效率和速度的目的。 1 分布式数据库概述 1.1 分布式数据库的定义 所谓分布式数据库系统就是由分布于多个计算机结点上的若干个数据库组成, 每个子数据库系统都是一个独立的数据库系统，它们都拥有各自的数据库、中央处理机、终端，以及各自的局部数据库管理系统，分布式数据库在使用上可视为一个完整的数据库,而实际上它是分布在地理分散的各个结点上。当然,分布在各个结点上的子数据库在逻辑上是相关的。简单的说，分布式数据库系统是一系列集中式数据库系统的联合。它们在逻辑上属于同一系统，但在物理结构上是分布式的[1]。 1.2 分布式数据库系统的组成 如图1-1所示，分布式数据库系统由以下述成分组成: (1)多台计算机设备，并由计算机网络连接。 (2)计算机网络设备，网络通讯的一组软件。 (3)分布式数据库管理系统，它包括GDBMS、LDBMS、CM,除了具有全局用户接口由GDBMS连接外，还可以具有自治场地用户接口，由场地DBMS，并持有独立的场地目录。 (4)分布式数据库管理者（DDB），包括全局数据库(GDB)和局部数据库(LDB)以及自制场地的自治场地数据库。 (5)分布式数据库管理者(DDBA)，它可分为二级，一级为全局数据库管理者(GDBA),另一级问局部或自治场地数据库管理者，统称为局部数据库管理者(LDBA)。 (6)分布式数据库系统软件文档，这是一组与软件相匹配的软件文档及系统各种使用说明和文件。 图1-1 分布式数据库系统的结构 1.3 分布式数据库系统的功能 通常的集中式数据库管理系统应具备以下几个基本的功能[2]: (1)数据库定义功能; (2)数据存取功能; (3)数据库运行管理; (4)数据库的建立和维护功能。 分布式数据库除了须具备以上集中式数据库的功能外，一般还须具有以下几个方面的功能: (1)分布在网络中的各节点的数据库，其物理位置对用户透明; 在用户眼里见到的只是整个系统中有哪些数据库，无论是本地还是远程数据库，用户操纵某一数据库就像操纵本地数据库一样。 (2)处于网络中的各数据库共享的数据应保证一致性:
现代机械设计理论及方法大作业及考试题 一、提交一份现代机械设计理论与方法理论及实际应用综述报告要求：阐述五种以上现代设计方法，参考文献不低于10篇，其中必须包含有英文参考文献。 二、完成现代机械设计理论与方法开卷试题，试卷题目如下： 1、采用系统化设计流程说明某公司今年需要投资研发一款新型汽车的整个设计流程。（20） （1）请具体阐述采用何种工作方法，如何去完成汽车的规划设计过程？ 答：首先需要通过市场调研，了解现有汽车的性能特点及市场上不同消费阶层客户对汽车功能、外观、能耗、及性价比的期望，然后与设计、营销人员共同分析讨论研究，明确所设计汽车的类别、目的和任务，最后结合实际现有生产能力的情况策划出生产汽车的品种样式，为后续工作做准备。 （2）请具体阐述采用何种工作方法，如何去完成汽车的方案设计过程？ 答：根据前一阶段制定的设计汽车类别和任务要求，利用系统化设计方法确定所设计汽车的总功能，然后将该总功能分解成为单个的分功能（功能元），然后利用物理数学知识及创造技法对该功能元求解，以得到最佳原理解，再通过最佳原理解的组合得到不同的设计方案。最后再根据对汽车的设计任务要求选择最佳设计方案。 （3）请具体阐述采用何种工作方法，如何去完成汽车的技术设计过程？ 答：根据方案设计阶段确定的汽车设计方案，召集设计人员初步设计出汽车的设计总图，然后对汽车进行可靠性设计、造型设计和工艺设计，以定性设计出汽车的结构，再选取汽车不同部件的材料、尺寸，通过对汽车进行价值设计、有限元设计、优化设计和动态设计，以定量设计汽车的具体结构尺寸。最后，请专家对这一阶段设计的汽车进行技术评价分析。
（4）请具体阐述采用何种工作方法，如何去完成汽车的施工设计过程？ 答：首先根据对汽车的前期设计和评价分析，对汽车进行总体设计，即通过专家系统、CAD/CAM 等技术设计出汽车的装配图，然后对汽车的零部件进行具体设计，即通过机械制造技术、装配、检验等方法确定汽车具体零部件的图纸，最后编写汽车设计的技术文件，图纸校正和汇总，以得到汽车最终设计说明书。 2、用系统化设计方法分析并提出垃圾清洁系统（车）的总体方案；用一种评价方法进行评价，得出合理方案，并建立该系统优化数学模型。 (20分) 答：首先，通过问卷调查等方式明确垃圾清洁车的总功能——压缩运输物料；然后，对其进行功能分解：压缩运输物料分为压缩物料和运输物料，而压缩物料又分为传动和压缩，运输物料分为传动和移位；再对分功能求解，通过垃圾清洁车的形态学得到具体的分功能解；最后方案组合，从得到的垃圾清洁车众方案中通过评价分析选取出效率高、承载能力强、生产及使用环境友好的垃圾清洁车，即最佳方案。 现代社会垃圾清洁车的生产要求成本低，使用要求寿命长且维修方便。因此采用技术——经济评价法来对垃圾清洁车的设计方案进行评价。 技术——经济评价法即对设计方案就经济和技术方面进行评价，求出加权相对价值，再进行综合比较。 （1）获得垃圾清洁车的技术评价Wt 垃圾清洁车的技术评价目标是求方案的技术价Wt ，就是求出垃圾清洁车的各项技术性能评价指标的评分值和加权系数乘积之和与最高分值的比值： max 1p q p W n i i i t ∑-= 其中，i p 是各项技术评价指标的评分值；i q 是各项评价技术指标的加权系数，11=∑-n i i q ；max p 是最高分。 （2）获得垃圾清洁车的经济评价Wt 垃圾清洁车的经济评价目标是求方案的经济价Ww ，就是求出垃圾清洁车的理想生产成本与实际生产成本的比值：
南华大学 计算机科学与技术学院 实验报告 （2011 ~2012 学年度第一学期） 课程名称软件设计模式 实验名称设计模式UML建模 姓名肖喜武学号20094350225 专业软件工程班级本09软件02班 地点8-212 教师余颖
一、实验目的 （1）学会如何根据站点的特点对数据库进行分片 （2）学会如何实验amoeba软件对数据库实现分片 二、实验内容 ?某个公司有三个计算机站点，站点B和站点C分别属于部门2和部门3现在希望在站 点B和C上分别频繁访问EMPLOYEE和PROJECT表中有关工作在该部门的雇员和该 部门管辖的项目信息。 ?雇员信息主要是指EMPLOYEE表的NAME,ESSN,SALARY和SUPERSSN属性。 ?站点A供公司总部（部门1）使用，经常存取为保险目的而记录的DEPENDENT信息 外，还定期地存取所有雇员和项目的信息。 请根据这些要求，对该公司关系数据库中的关系进行分片和分布 EMPLOYEE FNAME MINIT LNAME ESSN BDATE ADDRESS SEX SALARY SUPRESSN DNO DEPARTEMNT DNAME DNO MGRSSN MGRSTARTDA TE DEPT_LOCATION DNO DLOCA TION PROJECT PNAME PNUMER PLOCATION DNO WORKS_ON ESSN PNO HOURS DEPENDENT ESSN DEPENDENT SEX BDATE RELATIONSHIP 三、实验步骤 （1）理论分析 先根据DEPARTMENT表的主码DNO的值进行水平分片，然后基于外码部 门号（DNO）将导出的片段应用到关系EMPLOYEE、PROJECT和DEPPTLOCATIONS上，再在刚才得到的EMPLOYEE片段上进行垂直分片，得 到只含熟悉你给｛NAME,ESSN,SALARY,SUPERSSN,DNO｝的片段。图2.13给 出了EMPD2和EMPD3的混合分片，它包括了分别满足条件DNO=2和DNO=3 的EMPLOYEE元组。类似地，PROJECT、DEPARTMENT和DEPT_LOCATIONS 都按部门编号进行水平分片，这些片段根据其相应的部门号分别存储在站点B 和部门C上，如图所示: EMPD5 FNAME MINIT LNAME ESSN SALARY SUPERSSN DNO John B Smith 123456789 30000 333445555 2 Franklin T Wong 333445555 40000 888665555 2 Ramesh K Narayan 666884444 38000 333445555 2 Joyce A English 453453453 25000 333445555 2
现代设计方法综述及在灌注桩抽芯钻机上的应用 摘要：现代设计是传统设计活动的延伸和发展，是传统设计的深入、丰富和完善。随着计算机技术等现代高新技术的高速发展以及设计实践经验的逐步积累，设计工作包括机械产品的设计过程产生了质的飞跃，这种有别于传统设计方法的新兴理论与方法称为现代设计。现代设计方法以计算机辅助设计技术为主体，以满足产品的质量、性能、时间、成本、价格等综合效益最优为目的，它不仅指设计方法的更新，也包含了新技术的引入和产品的创新，既是新兴理论，亦是相关高新技术。本文亦对现代设计方法在灌注桩抽芯钻机设计上的应用，从而更好地理解其在现代设计上重要作用。 关键词：现代设计；现代设计方法；发展趋势；灌注桩抽芯钻机 1 现代设计的由来 设计是把一种计划、规划、设想通过视觉的形式传达出来的活动过程，是具有高级思维能力的人的本能。人类为了适应生存环境和发展自身，出现了各种精神上和物质上的需求，为了满足这些需求，人们需要通过创造性的思维产生构思，并采取一定的技术途径实现这些构思，改造世界，创造文明，创造物质财富和精神财富，这个过程就是设计。因此，可以说从人类诞生之日，就孕育了设计的萌芽，设计活动就是人类文明的创造活动，它不论是在精神财富还是在物质财富的创造中都起到了重要作用。人类最基础、最主要的创造活动是造物。设计便是造物活动进行预先的计划，可以把任何造物活动的计划技术和计划过程理解为设计。 随着工业革命的到来，生产方式发生了巨大变化，促使人们加强了设计基础理论和各种专业产品设计的研究，以提高设计水平；同时还加强了零件的标准化、部件的通用化以及产品的系列化研究，以进一步提高设计的速度、质量，降低设计成本。在计算机出现以前，人们就已经把各种产品设计的经验总结成有关的设计理论、设计步骤和设计手册等，这种设计通常称之为传统设计。 随着科学技术的发展和人们需求的不断提高，促使设计的内涵和外延不断深化和扩展。从20世纪60年代末开始，设计领域相继出现了一系列新的设计思想、理论与方法，使设计变得更加科学、理性和高效，为了与之前相对经验的、感性的、以人工为主的传统设计相区别，人们称之为“现代设计”。 2 现代设计方法 现代设计方法是随着当代科学技术的飞速发展和计算机技术的广泛应用而在涉及领域发展起来的一门新兴的多元交叉学科。它是以设计产品为目标的一个总的知识群体的总称。目前它的内容主要包括：优化设计、可靠性设计、计算机辅助设计、工业艺术造型设计、虚拟设计、疲劳设计、三次设计、相似性设计、模块化设计、反求工程设计、动态设计、有限元法、人机工程、价值工程、并行工程、人工神经元计算方法等。在运用他们进行工程设计时，一般都以计算机作为分析、计算、综合、决策的工具。本文以计算机辅助设计、优化设计、可靠性设计、有限元法、工业艺术造型设计、设计方法学、三次设计等为例来说明现代设计方法的基本内容与特点。 2.1 计算机辅助设计 计算机辅助设计（Computer Aided Design)，简称CAD。他是把计算机技术引入设计过程并用来完成计算、选型、绘图及其他作业的一种现代设计方法。计
分布式数据库设计报告
目录 1案例背景 (1) 需求分析 (1) 2 分布式数据库设计 (2) 设计目标 (2) 总体设计目标 (2) （4）可靠性： (3) 完成方式及周期 (3) 分布式数据库架构图 (4) 物理设计施工 (5) 3 总结 (5) 4所用设备汇总 (7) 5所使用软件 (7)
成品车间分布式数据库设计 1案例背景 随着成品车间信息化程度越来越高，我们的传统集中式数据库系统的缺点逐渐体现出来主要有: 1、所有数据处理、存储集中在一台计算机上完成，一旦机器损坏或系统崩 溃数据数据很难恢复。 2、单台机器写入/查询处理能力不足，一台机器既要读取数据，又要写入数 据，遇到大批量超过单台数据库的处理能力，就会出现卡顿，在生产时 间不敢批量制造/查询数据。 3、硬件性能瓶颈，包括(硬盘、CPU、内存)，使用升级硬件的方法效果有限。 4、出现故障没有备用服务器可以替代。 5、当前成品车间存在2种数据库，oracle，sql sever，交叉使用不方便管 理维护，出现问题排查困难。 6、由于数据库初期创建数据库/表比较混乱，现在对数据的统计管理需要在 两台服务器之间交叉进行，统计难度高，效率低。 需求分析 成品车间信息化程度越来越高，各个节点产生的数据量越来越大，对数据系统要求越来越高，我们所使用的传统集中式数据库已经无法从容应对越来越大的数据。 成品车间生产线数据库主要有oracle和sql server两种，分别分布在2台计算机中，柔性线、自动线、三相线交叉使用两种类型数据库，主要出现的问题有; 1、一旦其中一个数据库出现问题，那么就有很大的几率导致三条线体 的某个节点或全部节点失去数据服务，导致停线。 2、数据库出现故障，必须停线，故障修复之后才可以上线使用。
分布式数据库系统(DDBS概述 一个远程事务为一个事务,包含一人或多个远程语句,它所引用的全部是在同一个远程结点上.一个分布式事务中一个事务,包含一个或多个语句修改分布式数据库的两个或多个不同结点的数据. 在分布式数据库中,事务控制必须在网络上直辖市,保证数据一致性.两阶段提交机制保证参与分布式事务的全部数据库服务器是全部提交或全部回滚事务中的语句. ORACLE分布式数据库系统结构可由ORACLE数据库管理员为终端用户和应用提供位置透明性,利用视图、同义词、过程可提供ORACLE分布式数据库系统中的位置透明性. ORACLE提供两种机制实现分布式数据库中表重复的透明性：表快照提供异步的表重复;触发器实现同步的表的重复。在两种情况下，都实现了对表重复的透明性。 在单场地或分布式数据库中，所有事务都是用COMMIT或ROLLBACK语句中止。 二、分布式数据库系统的分类： (1 同构同质型DDBS：各个场地都采用同一类型的数据模型(譬如都是关系型，并且是同一型号的DBMS。 (2同构异质型DDBS：各个场地采用同一类型的数据模型，但是DBMS的型号不同，譬如DB2、ORACLE、SYBASE、SQL Server等。 (3异构型DDBS：各个场地的数据模型的型号不同，甚至类型也不同。随着计算机网络技术的发展，异种机联网问题已经得到较好的解决，此时依靠异构型DDBS就能存取全网中各种异构局部库中的数据。 三、分布式数据库系统主要特点： DDBS的基本特点： (1物理分布性：数据不是存储在一个场地上，而是存储在计算机网络的多个场地上。 逻辑整体性：数据物理分布在各个场地，但逻辑上是一个整体，它们被所有用户(全局用户共享，并由一个DDBMS统一管理。 (2场地自治性：各场地上的数据由本地的DBMS管理，具有自治处理能力，完成本场地的应用(局部应用。 (3场地之间协作性：各场地虽然具有高度的自治性，但是又相互协作构成一个整体。 DDBS的其他特点 (1数据独立性 (2集中与自治相结合的控制机制 (3适当增加数据冗余度
分布式数据库系统（1） 胡经国 本文作者的话 本文是根据有关文献和资料编写的《漫话云计算》系列文稿之一。以此作为云计算学习笔录，供云计算业外读者进一步学习和研究参考。希望能够得到大家的指教和喜欢！ 下面是正文 一、分布式数据库系统概述 1、概述一 分布式数据库（Distributed Database，DDB）是指数据分散存储在计算机网络中的各台计算机上的数据库。 分布式数据库系统（Distributed Database System，DDBS）通常使用较小的计算机系统，每台计算机可单独放在一个地方；每台计算机中都可能有DBMS （数据库管理系统）的一份完整拷贝副本，或者部分拷贝副本，并具有自己局部的数据库；位于不同地点的许多计算机通过网络互相连接，共同组成一个完整的、全局的、逻辑上集中、物理上分布的大型数据库系统。 2、概述二 分布式数据库，是指利用高速计算机网络，将物理上分散的多个数据存储单元连接起来组成一个逻辑上统一的数据库。 分布式数据库的基本思想，是将原来集中式数据库中的数据分散存储到多个通过网络连接的数据存储节点上，以获取更大的存储容量和更高的并发访问量。 近年来，随着数据量的高速增长，分布式数据库技术也得到了快速的发展。传统的关系型数据库开始从集中式模型向分布式架构发展。基于关系型的分布式数据库，在保留传统数据库的数据模型和基本特征前提下，从集中式存储走向分布式存储，从集中式计算走向分布式计算。 另一方面，随着数据量越来越大，关系型数据库开始暴露出一些难以克服的缺点。以NoSQL为代表的、具有高可扩展性、高并发性等优势的非关系型数据库快速发展；一时间市场上出现了大量的key-value（键－值）存储系统、文档型数据库等NoSQL数据库产品。NoSQL类型数据库正日渐成为大数据时代下分布式数据库领域的主力。 这种按分布式组织数据库的方法克服了物理中心数据库组织的弱点。
钢结构耐火设计方法综述 摘要：简述了钢结构的特点、耐火设计需要遵守的原则以及具体方法。参考国内外资料，论述了钢结构抗火设计及防火保护。防止钢结构在火灾中迅速升温并发生形变塌落的措施有多种，关键是要根据不同情况采取不同方法。钢结构通常在450～650℃温度中就会失去承载能力，发生很大的形变，导致钢柱、钢梁弯曲，结果因过大的形变而不能继续使用，一般不加保护的钢结构的耐火极限为15分钟左右。这一时间的长短还与构件吸热的速度有关。使钢结构材料在实际应用中克服防火方面的不足，必须进行防火处理，其目的就是将钢结构的耐火极限提高到设计规范规定的极限范围。介绍了几种不同钢结构的防火保护措施，为钢结构设计的完整性提供了参考。 关键词：建筑；钢结构；耐火设计；荷载 钢结构与传统的钢筋混凝土结构相比具有以下特点：（1）钢材材质均匀，可认为为理想的弹性材料，受力状态简单明了；（2）钢材的塑性和韧性好，有利用提高结构的抗震性能；（3）钢结构强度高，自重轻，降低结构的自振周期，减小结构设计内力，降低基础造价；（4）钢结构制作周期短、施工速度快等。 钢结构优点很多，但却有一个致命的缺陷：耐火性能差。结构发生火灾后在很短的时间内就能把建筑物烧毁。文中针对钢材的抗火性能，参考了国内外的资料，总结出了钢结构的抗火设计方法及保护方法，并给出一些建议，为钢结构的设计提供参考。 钢结构建筑的梁、柱、屋架是建筑的骨架，它的安全性直接关系到整幢建筑的安全，它们大都采用钢材，钢材虽然是不燃材料，但其耐火性能很差，随着温度的变化，其力学指标会发生很大的改变，承载力和平衡稳定性会随温度升高而大幅度下降。钢结构在温度达到350℃、500℃、600℃时，其强度分别下降1 /3、1/2、2/3，在高温条件下其内部应力也会发生改变，使钢结构承重体系出现问题，按理论计算，在全负荷下，钢结构失去平衡稳定性的临界温度为500℃，一般火场温度都在800℃－1000℃左右，在这样的高温条件下，无任何保护的钢结构很快就会出现塑性变形，大约15分钟内就会倒塌。 要使钢结构材料在实际应用中克服防火方面的不足，必须进行防火处理，其目的就是将钢结构的耐火极限提高到设计规范规定的极限范围。 对于钢结构，无论是构件层次还是整体结构层次的抗火设计，均应满足以下要求：
(新)机械产品概念设计及其方法综述_
机械产品概念设计及其方法综述 1机械产品设计的重要性和关键步骤 面对二十一世纪产品竞争日益加剧的挑战，世界各国普遍重视提高产品的设计水平，以增强产品竞争力。产品设计的根本目的就是要创新产品，满足市场需求和占领更大市场。产品设计本身是创造性的劳动，设计的本质是创新。因此，重视创新设计是增加机械产品竞争力的根本途径。 1.1机械产品设计过程的主要步骤 对于机械产品设计过程的不同理解，从本质上说是由于对设计的内涵有不同的认识和对设计的理论有不同的理解。设计过程的模型国内外已有很多的论述，归纳起来主要有三种：一是Pahl和Beitz认为：机械设计分为明确任务、概念设计、技术设计和施工设计等四个阶段。二是Ｋoller认为：机械设计分为产品规划、功能设计、定性设计和定量设计等四个阶段。三是邹慧君教授提出：机械设计分为产品规划、方案设计、详细设计和改进设计等四个阶段。总
之，产品设计过程中十分重视的步骤是功能设计、定性设计。 1.2概念设计在设计过程中的地位 在上述产品设计过程中，概括起来说，设计的主要步骤是两步：一是概念设计（Conceptual Design），另一是构型设计（Configuration Design）。前者的目的是制定出方案，后者的目的是设计出具体构型。从已有的各种设计步骤论述中可以看出概念设计应包括产品规划、功能设计和定性设计等内容。 自从Palh＆Beitz于1984年在其《ＥngineeringDesign》一书中提出概念设计这一名词以来，人们已经对概念设计进行了十几年的研究。他们将概念设计定义为：“在确定任务之后，通过抽象化，拟定功能结构，寻求适当的作用原理及其组合等，确定出基本求解途径，得出求解方案，这一部分设计工作叫做概念设计。” frence在其书中也为概念设计下了一个定义：“概念设计首先是要弄清设计要求和条件，然后生成框架式的广泛意义上的解。在此阶段中对设计师的要求较高，但却可以广泛地提高产品性能。它需要工程科学、专业知识、产品加工方法和商业运作知识等各方面知识相互融合在一起，以作