介绍嵌入式操作系统QNX的微内核结构、基于io-net的网络子系统、网络设备驱动程序的组成;给出以以太网设备驱动程序为例的详细说明,包括初始化、从网络设备接收数据、向网络设备发送数据和网络设备信息的统计.

干热岩储集层具有埋深大、温度高、岩石硬度高、研磨性强、可钻性差、地层环境复杂多变且施工难度大等特点,现有钻井技术难以满足地热资源的有效开发。利用高压电脉冲破岩技术开采干热岩热能有利于避免机械钻井过程中钻头磨损的问题,但其破岩机理尚不清楚。为此,基于离散元颗粒流GBM和等离子体通道路径生成的概率发展模型建立了电脉冲破岩热—力耦合模型,并就围压—液柱压力范围介于5~25 MPa,围压—液柱压力比K介于0.05~20时的花岗岩进行电脉冲破碎后产生的裂纹类型及数量、破碎体积分数分析。研究结果表明:①电脉冲破碎花岗岩后,花岗岩内部产生了晶内拉伸、晶内剪切、晶间拉伸与晶间剪切4种微观裂纹,并以前3种裂纹为主;②当K≥1,且围压大于15 MPa时会促进花岗岩的电脉冲破碎,随围压的增大,晶间拉伸裂纹的萌生和扩展得到加强;③K<1时,对于

为了有效提取滚动轴承振动信号的故障特征和提高分类识别精度,提出了一种基于冗余二代小波包变换-局部特征尺度分解（redundant second generation wavelet packet transform-local characteristic scale decomposition,简称RSGWPT-LCD）和极限学习机（extreme learning machine,简称ELM）相结合的故障特征提取和分类识别方法。首先,利用希尔伯特变换对原始振动信号进行处理,得到包络信号;其次,基于双层筛选机制,结合冗余二代小波包变换（redundant second generation wavelet packet transform,简称RSGWPT）和局部特征尺度分解（local characteristic-scale decomposition,简称LCD）方法对包络信号进行分解,筛选出包含主要信息的内禀尺度分量（intrinsic scale components,简称ISCs）;然后,对提取的各ISCs分量构建初始特征矩阵并进行奇异值分解（singular value decomposition,简称SVD）,将得到的奇异值作为表征各损伤信号的特征向量