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131.
为缓解SMT上线程对Cache的争用,提出了基于访问数据模式的Cache缺失预测模型ADM。使用模型对线程访存轨迹进行分析和计算,以两个线程在下一个时间片的访存地址信息作为模型的输入,预测Cache缺失情况并以此作为线程间Cache争用指标。 ADM实现了针对共享数据访问和私有数据访问两种模式的缺失计算方法,对比分析表明,ADM加入了对共享数据情况的分析过程,分别计算针对不同模式访存序列,结果更为精确,仿真试验表明,Cache缺失预测模型结果与目前同类模型的预测结果相比,误差分布在合理的范围内,当两个访存序列中有较多共享数据时,使用SMM方法计算结果将更为准确,证明了对访问模式进行划分的必要性。 相似文献
132.
小型无人机由于尺寸较小,飞行速度较低,使得绕其机翼的流动雷诺数一般较低,处于低雷诺数范围。由于在低雷诺数流动中容易产生层流分离并转捩为湍流,故准确预测层流分离并预测转捩的发生对气动特性特性的计算至关重要。文章采用基于e~N转捩预测方法的XFOIL软件对两种较为常见的微小型飞行器的共四种翼型在低雷诺数流动中的气动性能进行了计算分析,结果表明CLARKY翼型比Benedek 10355B翼型更适合小型侦察机,而MH114和MH115两种翼型均比较适合小型载重机。 相似文献
133.
利用模型预测算法先预测控制结果后控制的类人行为特点,借助深度学习在多参数寻优上的优势,提出了一种基于卷积神经网络的模型预测控制算法,满足航天工程低硬件需求,实现组合航天器多场景下姿态控制律的重构。该算法首先利用模型预测控制将组合航天器从初始状态控制到预期状态,然后将控制过程中状态量用于3层3核卷积神经网络的训练,训练完成后,用该卷积神经网络代替模型预测对组合航天器进行控制,从而降低计算资源需求。仿真校验表明:该算法可预测5个控制周期内的控制参数,相比传统模型预测算法所需硬件计算时间降低约5倍,在一般硬件环境下30 s内即可完成各场景下的组合航天器姿态控制,控制精度在10 -4 量级。 相似文献
134.
宽弦风扇叶片颤振预测的工程研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为研究宽弦复合弯掠风扇叶片的颤振问题,以及适用于工程设计的颤振预测方法,分别采用经验法和数值模拟方法,对大涵道比风扇性能试验件叶片进行颤振预测,并将预测结果与试验结果进行对比,考察颤振预测方法的准确性和实用性。对比过程中,分析了颤振发生的机理,提出了抑制颤振的手段。结果表明:两种方法都准确地预测了风扇转子叶片发生的颤振,与试验现象吻合,计算量在可接受范围内,具备工程实用价值。 相似文献
135.
由于永磁同步电机(PMSM)具有诸多优点,提出了一种基于最大转矩电流比(MTPA)控制的永磁同步电机模型预测控制方法,使磁阻转矩利用率最大化。利用离散化的数字处理技术,深入研究了多个优化目标的典型问题,其中包括:开关状态约束、MTPA优化、最大电流限制及延时补偿策略等。MATLAB/Simulink仿真数据证明:该控制系统实现了MTPA控制并且动态响应过程十分迅速,而且显著提升了PMSM模型预测控制系统的工作效率,对电机参数产生的波动显示出较强的鲁棒性。 相似文献
136.
为了精确控制导弹在有限时间内以期望攻击角度拦截机动目标,采用将导弹自动驾驶仪简化为惯性环节的方法,结合终端滑模控制理论设计了一种带攻击角度约束的有限时间收敛制导律。为了滤除视线角速率噪声,提出一种非线性跟踪微分滤波器对噪声进行滤波,建立了考虑滤波的制导系统状态方程,基于此方程设计非齐次干扰观测器,用于目标机动不确定项的估计补偿。仿真结果表明,所设计的制导律能达到对视线角速率有效滤波,对目标机动状态精确估计的目的,克服系统动态延迟对制导精度的不利影响,满足攻击角度和制导精度的双重要求。 相似文献
137.
针对传统PI控制的局限性,采用基于复数域的比例复数积分(PCI)控制与重复控制并联的新型控制策略,其中PCI控制可以在给定条件下消除交流稳态误差,重复控制能够抑制并网电流谐波,提高稳态控制精度。该新型控制策略可以较好地控制交流信号,能直接应用于三相abc坐标系,省去坐标变化环节,节约逆变器控制系统成本。最后通过MATLAB/Simulink仿真平台,建立LC型滤波器的逆变器并网模型,仿真分析证明了该控制策略的可行性。 相似文献
138.
在预警监视领域,及时地预测目标行为模式对于态势认知至关重要。首先,针对当前大多数目标行为分类器实时性不强、对离群轨迹不敏感等问题,提出了带有离群检测的归纳式一致性多类预测器(ICMP)。其次,针对目标行为分类算法仅考虑目标的空间位置信息,而忽略航向和速度信息的问题,基于轨迹的时间和空间2个维度的信息提出了时空Hausdorff距离(STHD),从而可以有效区分空间位置相似但运动速度和方向不同的行为。然后,基于定向时空Hausdorff距离和K最近邻思想构造了定向时空Hausdorff最近邻不一致性度量函数(DSHNN-NCM);在此基础上,提出了带有离群检测的序贯时空Hausdorff最近邻归纳式一致性多类预测器(SSHNN-ICMP),能够在预警监视场景下对目标频繁出现的行为进行在线学习和分类。最后,分别在仿真军事场景和真实民用场景中进行实验分析,结果表明本文算法具备较好的准确性和实时性,在预警监视任务中有良好的应用前景。 相似文献
139.
140.