分布式进化算法及其在翼型气动反设计中的应用

构造了一种新型基于基因算法与博弈论的并行分级多目标优化方法，并应用于多段翼型气动反设计。此方法基于二进制编码的基因算法和博弈论，优化变量被分配给不同的博弈者，因而总体优化问题转变为分裂空间中的局部优化问题。文中给出了一个多段翼型形状，位置可压位流的反设计问题的求解算例，引入了基于非结构网格的分级结构。与传统基因算法数值算例的对比表明了本文构造的并行分级算法具有较高的计算效率，可广泛应用于多目标优化问题。     

液体发动机燃烧室流场模拟的并行SIMPLE算法

用串行和并行ＳＩＭＰＬＥ算法对液体火箭发动机燃烧室内的复杂流动进行了数值模拟。控制方程组用欧拉坐标系下的Ｎ－Ｓ方程组描述。在并行虚拟机环境下研究了交错网格系统中参数的传输和接受模式, 从计算结果可以看出并行计算的效率较高, 是解决此类复杂流动大规模数值模拟问题的有效手段之一。     

联结翼布局气动/结构/隐身一体化设计方法

从联结翼多学科优化要求出发,重点对并行子空间设计算法进行了改进.采用Pareto遗传算法作为系统级搜索策略,结构子学科优化则采用模拟退火算法.并在此基础上应用了旨在提高优化计算效率的响应面方法.实现了基于改进型并行子空间设计算法对气动、结构及隐身多目标函数间的折中与优化.     

非结构混合网格自适应并行技术

计算流体力学（CFD）模拟实际工程问题所采用的网格规模可达千万量级，并行技术是减少计算时间的有效方法。耦合流场信息的网格自适应技术能有效动态优化计算网格，被NASA视为一项亟待发展的CFD关键技术。混合网格自适应系统包含网格分布优化、表面网格投影和空间网格匹配等关键技术。针对以上3项关键技术分别建立了高效的并行算法。首先，提出了"先唯一后同一"的两步法策略实现了网格单元分布优化过程的并行相容性；其次，基于局部曲面拟合思想，实现了曲面重构和新增物理网格点投影的完全并行；再次，提出了空间网格匹配技术的半并行算法，快速解决了网格单元交错问题。为了提高后续流场计算的并行效率，发展了基于并行重分区-网格数据迁移方法的动态负载平衡技术，并采用圆柱激波流场自适应模拟对动态负载平衡技术进行初步验证。最后，采用三角翼自适应加密测试了自适应系统的并行效率。结果表明，建立的混合网格自适应系统并行效率较高，且相比流场求解耗费总时间的比例低于1%。     

基于非结构网格流场超大规模并行计算

大规模并行的计算流体力学已成为现代航空工业研发的核心手段之一。基于非结构混合网格和有限体积法,发展了适用于工业级复杂外形气动计算的并行流动数值模拟方法。文中首先介绍了紧致数值离散格式、基于Metis的分布式多核系统网格分区技术、并行边界虚拟单元技术和MPI并行实现等相关算法。采用网格量相对较小的旋成体构型绕流模型对比分析多核并行计算结果与单核计算结果以验证并行计算的正确性,比较了不同并行规模下并行效率和残差收敛情况。然后通过对上亿网格单元的运输机复杂构型绕流模拟,开展并行效率的测试,结果表明,本文方法并行加速性能高,直到多达18816核并行效率都保持在80%以上。     

GPS软件接收机的捕获与跟踪算法

研究了GPS软件接收机的捕获与跟踪算法。分析了时域串行滑动相关捕获算法和频域基于FFT的并行相关捕获算法,设计了适合GPS软件接收机的并行算法,实现了对空中可见卫星的捕获。针对GPS信号的特点,设计了基于DLL与PLL相结合方法的GPS跟踪算法。利用实测中频信号对上述捕获与跟踪算法进行了验证分析,测试结果表明,基于FFT的并行相关捕获算法能够有效增强软件接收机的捕获能力,采用DLL与PLL相结合的方法能够实现对GPS信号的有效跟踪。     

二维任意域内基于节点的局部网格生成算法

凸域内基于节点的局部网格生成算法,克服了基于节点的有限元方法的网格生成可能产生的不一致性。将该基于节点的局部网格生成算法的适用范围拓展到二维任意域。另外,提出了通过使用约束Delaunay路径来划分任意域的区域划分算法,该算法使得在并行实现网格生成的过程中各处理器之间无需通信,从而大大提高了节点给定情形下有限元方法网格生成的并行效率。     

支线飞机装配序列规划的研究

为了提高支线飞机的装配效率,提出了基于二进制编码的并行装配序列规划方法,实现产品的并行装配.通过二进制编码来描述产品各零件之间的装配优先关系,定义了带时间约束的装配特征表,使用二进制运算操作来更新装配过程中零件间的优先关系,提出了以缩短装配时间为目标的并行装配序列的生成算法.该算法能缩短产品的装配时间,适用于支线飞机的并行装配规划.国产某型号支线飞机总装实例验证结果表明了该方法的可行性和有效性.     

航天器相对运动估计的一种并行推广卡尔曼滤波方法

 从并行的观点出发，研究应用推广卡尔曼滤波估计航天器交会对接寻的期相对位置和速率问题。推导出交会推广卡尔曼滤波公式；提出了基于奇异值分解（ＳＶＤ）和Ｆａｄｄｅｖ算法的并行平方根算法；给出了其脉动阵列（Ｓｙｓｔｏｌｉｃ）实现结构；并对阵列所需的处理单元数目和执行一次迭代所需的时间步进行了分析，说明了其实现的优越性。为航天器相对运动估计提供了一种新的有效方法     

三维分区对接网格Euler方程的并行数值模拟

本文根据CFD中分区对接网格的特点，应用基于工作站集群系统的MPI网络并行环境，实现了典型双三角翼模型亚声速绕流Euler方程的并行计算。文中对计算结果的收敛情况、耗时、加速比及效率等并行性能指标进行了讨论。结果表明，多域多机与单域单机的计算结果基本吻合；2节点并行效率达到88．21％，4节点并行效率达到78．99％。     

基于改进差分进化算法的舰面保障作业优化

舰载机舰面保障作业调度效能是制约航母编队综合作战能力的重要因素。首先,分析了舰面保障作业流程约束和资源约束,以最小化舰面保障作业完工时间为目标函数,建立了舰面保障作业调度优化模型。其次,设计改进差分进化算法用于模型求解,算法采用基于作业开始时间改进的随机键编码方式和并行变异算子结构,以提高算法搜索效率。最后,进行了仿真试验,验证了模型和算法的有效性,并进一步研究了并行变异算子结构对算法 性能的影响。     

NSGA-Ⅱ算法的改进及其在多段翼型缝道参数优化中的应用

提出了NSGA-Ⅱ算法的一个改进方法,对加入新种群的父代种群个体进行精英筛选,从而增加了新种群中新个体的数目,以实现更好的全局寻优。选取一个有理论解的优化问题,对算法全局寻优能力的改进进行了验证。随后使用改进后的NSGA-Ⅱ算法作为核心算法搭建了集群并行优化平台,对多段翼型的缝道参数进行优化设计,获得了较为满意的结果。优化验证算例显示,该集群并行优化平台具有较高的效率和可行性。     

并行测试系统资源调度引擎的算法设计

并行测试能够显著提高自动测试系统的测试吞吐量和测试效率,本文在介绍分布式多客户端的单处理器并行系统硬件架构和基于ABBET分层的软件标准的自动测试系统软件架构的基础上,对实现资源调度引擎机制的遗传算法等问题进行了论述,并采用Matlab仿真验证了算法的有效性。     

基于EBE策略求解流场问题的有限元方程解法研究

本文首先阐述了用有限元法求解流场问题的基于单元接单元（EBE）技术的并行双共轭梯度法（Bi-CGSTAB)。然后引入网格分维概念，并基于网格分维分析和比较了直接法等三种算法的存储量和操作数。最后在国家性能计算中心（成都）的曙光2000并行系统上，采用MPI消息传递实现了此种算法，计算了定常三维空穴流，取了较好的加速比。得到如下结论：EBE迭代法不必生成和存储总刚矩阵，在很大程度上节省了内存，并且它具有良好的并行性，所以EBE的迭代法能有效提高求解流场问题的规模和速度。     

基于Boltzmann模型方程不同流区复杂三维绕流HPF并行计算

随着现代航空航天快速发展,是否能建立一套可有效模拟稀薄流到连续流各流域绕流问题统一算法,已成为工程应用部门和学术研究领域关心的问题。通过开展基于Boltzmann简化速度分布函数方程数值求解,发展起从稀薄流到连续流统一算法。借助区域分解并行化方法研究建立气体运动论统一算法并行方案,通过对统一算法进行HPF并行化程序设计及算法考验,拟定不同流域三维球体绕流及类"神舟"返回舱外形体绕流算例,进行HPF并行计算,并将计算结果与有关实验数据、DSMC模拟值进行定量比较、分析。研究表明,所发展的统一算法具有很好的并行独立性,基本达到了线性加速的并行效果,算法负载平衡和并行可扩展性较好,可望建立起新型的能可靠模拟不同流域三维绕流问题的HPF并行算法研究方向。     

非结构CFD软件MPI+OpenMP混合并行及超大规模非定常并行计算的应用

常规工程应用中，非定常数值模拟（如多体分离）的计算量十分巨大，如果为了达到更高的计算精度，加密网格或者采用高精度方法将会使得计算量进一步增大，导致非定常数值模拟在CFD工程应用中成为十分耗时和昂贵的工作，因此，提高非定常数值模拟的可扩展性和计算效率十分必要。为充分发挥既有分布内存又有共享内存的多核处理器的性能和效率优势，对作者团队开发的非结构网格二阶精度有限体积CFD软件（HyperFLOW）进行了混合并行改造，在计算节点间采用MPI消息传递机制，在节点内采用OpenMP共享内存的MPI+OpenMP混合并行策略。首先分别实现了两种粒度（粗粒度和细粒度）的混合并行，并基于国产in-house集群采用CRM标模（约4 000万网格单元）定常湍流算例对两种混合并行模式进行了测试和比较。结果表明，粗粒度在进程数和分区数较少的小规模并行时具有效率优势，16线程时效率较高；而细粒度混合并行在大规模并行计算时具有优势，8线程时效率较高。其次，验证了混合并行在非定常计算情况下的可扩展性，采用机翼外挂物投放标模算例，分别生成3.6亿和28.8亿非结构重叠网格，采用对等的（P2P）网格读入模式和优化的重叠网格隐式装配策略，网格读入和重叠网格装配耗时仅需数十秒；采用3.6亿网格，完成了非定常状态效率测试及非定常分离过程的湍流流场计算，在in-house集群上12 288核并行效率达到90%（以768核为基准），在天河2号上12 288核并行效率达到70%（以384核为基准），数值模拟结果与试验结果符合良好。最后，在in-house集群上采用28.8亿非结构重叠网格进行了4.9万核的并行效率测试，结果显示，4.9万核并行效率达到55.3%（以4 096核为基准）。     

分布存储结构并行处理机上隐式有限差分算法并行尝试

通过对传统的Beam-Warming隐式格式的并行化尝试,实现了无粘和粘性空气动力学方程的并行求解。计算中采用了SPMD并行编程模式,并将静态非重叠网格区域分裂技术用于建立计算区域和并行处理系统处理器节点之间的映射。结果表明原等价串行算法的稳定性和收敛性被基本保留,获得的加速比和并行效率较为满意。     

基于自适应记忆长度的多尺度模态融合网络

为了更好地利用点云和光学图像在自动驾驶领域的互补感知优势，提出了一种双模态融合网络MerNet。网络采用点云特征和光学图像特征并行编码的结构，在每一个编码阶段通过基于残差映射和膨胀点注意力机制的融合模块将光学图像特征单向融合到点云特征支路。设计了一种多尺度膨胀支路的级联空洞卷积模块，以加强点云的上下文联系，并在并行支路上采用瓶颈结构来降低上下文模块的参数量。为进一步优化参数更新过程，提出了一种自适应变历史记忆长度的优化算法，考虑了不同梯度变化趋势下历史梯度的贡献值。研究了一种基于交叉熵损失的协同损失函数，通过交叉比对不同模态的预测标签，并通过设定阈值筛选对比模态的预测特征，突出不同传感器的感知优势。在公开数据集SemanticKITTI上对MerNet进行了训练和验证，实验结果表明：提出的双模态网络能够有效提升语义分割性能，并使算法更加关注驾驶环境中的高危险性动态目标。同时，提出的上下文模块还能够降低64.89%的参数量，进一步提高算法的效率。     

混合遗传算法在气动力参数辨识中的应用

遗传算法是求解复杂系统优化问题的一种有效方法，具有较强的鲁棒性和全局寻优能力，但计算量大，效率较低。将遗传算法与一维局部寻优算法相结合，构造了一混合遗传算法．并将其用于气动力参数辨识．以取代通常采用的梯度类优化算法。采用该混合遗传算法对某型飞机的横向气动力参数进行辨识计算与分析，结果表明该混合遗传算法是气动力参数辨识的一种有效方法，与遗传模拟退火算法相比．其计算效率有较大提高。     

一种新的并行测试任务调度算法

 并行测试的任务优化调度是并行测试技术的核心问题。为了解决现有调度方法耗时、实际应用范围有限以及缺少对资源冲突和系统死锁的形式化分析等问题,采用赋时有色Petri网(TCPN)建立并行测试任务调度的TCPN模型,基于TCPN模型的可达标识图利用改进蚁群算法求解最优任务调度序列。算法搜索过程中,采用多目标优化,目标函数综合了测试时间、仪器成本和负载平衡度,使得算法更符合工程应用。采用动态标注方法在搜索过程中加大可行解间的信息素差别,避免算法早熟。仿真实例证明该算法是有效的。