一种三维结构网格并行算法

基于三维结构网格,以MPICH2作为并行开发环境,研究了对等模式下流场的并行计算问题。在三维结构网格已经生成的前提下,针对计算区域的划分,网格输出格式和数据通信,提出了一种并行算法。算法的核心思想是将需要通讯的其他区域的单元按区号从1到n排列,并获得本区域通信单元的I-J-K编号与其他区域通讯单元的排列序号的映射关系。最后,在IBM BladeCenter HS22刀片机平台上进行了算例验证,结果表明算法具有很好的可靠性与通用性。     

高超声速湍流高效模拟算法

采用了直接过滤的Navier-Stokes(N-S)方程组对高速可压缩湍流进行研究。针对高超声速湍流的非线性流动特性,对N-S方程直接过滤推导了大尺度湍流流场的控制方程,更精确地反映高速湍流的可压缩性,建立了可压缩湍流的大涡模拟TDM模型。使用传统的Smagorinsky模型的非线性推广,采用基于非Favre过滤的超声速可压缩湍流的大涡模拟模型,应用Caylay-Hamilton定理,建立可压缩湍流大涡模拟的非线性亚格子模型,并发展为动力学模式,模型中的两个常数通过当地流场动态的确定,消除了可调经验常数的影响。针对构造的高超声速湍流大涡模型开发相应的高效并行算法。     

星载SAR成像处理系统中多线程矩阵转置的设计和实现

矩阵转置被广泛地应用在星载合成孔径雷达的地面成像处理中,由于对原始回波数据快速成像的需求,根据现有共享内存系统的特点,提出利用多线程矩阵转置的并行处理方法。在Linux环境下,利用基于Pthread的线程调度方法和封装类,在研究和分析矩阵转置的几种处理方法的基础上,设计和实现多线程矩阵转置。通过在HP Proliant DL580平台上的实验证明,多线程矩阵转置与传统的矩阵转置相比,能充分利用处理器的资源,具有良好的并行扩展性,有利于进行快速成像处理。     

基于共轭循环平稳特性的二维波达方向估计方法

 提出了一种具有阵列孔径扩展能力的共轭循环平稳二维波达方向（DOA）估计方法。该方法通过引入伪采样,充分利用了阵元输出之间共轭循环互相关函数的时间维信息,扩展了阵列有效孔径,提高了算法DOA估计精度,具有较好的低信噪比适应能力。该方法避免了最优时延选择问题,无需谱峰搜索,且其二维角度参数能够自动配对,具有较低的计算量。计算机仿真结果验证了该方法的有效性。     

一种适用于压气机非定常流动的相位滞后算法

应用相位滞后边界条件,以1∶1的转、静叶计算域,在不改变转子尾迹及静子势干扰的频率的条件下,计算叶轮机非定常流场.以NASAstage₆₇为算例,计算结果与实验数据相吻合,表明采用的方法具有较大的工程实用性.      

3PSS并联机构的运动特性分析

对3PSS并联机构的运动特性进行了深入地分析,从理论上证明了该机构的动平台的运动为平动,并应用虚拟样机技术进行了验证.接着又进一步分析了动平台的运动空间,给出了动平台运动空间的理论分析的解析描述,并绘制出了动平台运动空间的三维几何图形,这为动平台的运动轨迹规划奠定了基础.      

冗余驱动消除并联机构奇异研究

对空间并联机构的奇异性和冗余驱动消除机构奇异进行了研究。以Park关于奇异的分类为基础,明确指出了冗余驱动能够消除机构驱动奇异的原因,给出了冗余驱动个数与奇异空间降维关系的比较严格的数学推导过程。还对一种3自由度冗余并联机构的奇异性进行了分析,指出了其奇异空间的形状,并对冗余驱动消除奇异的效果进行了研究。其结果证实了冗余驱动与奇异降维之间的关系,对于进一步提高并联机构的性能提供了参考。     

三维直叶栅非定常流动的并行计算研究

流动分离直接关系到压气机运行的安全性与效率,对分离流动的研究是叶轮机械真实流动研究中的一个重大课题。本文针对三维压气机单转子叶片中截面所构成的三维直叶栅跨音速分离流开发了通用数值计算程序,该程序基于B-L湍流模型及高精度差分方法。多种工况的数值计算显示本程序结果与实验值吻合比较理想,验证了程序的正确性。10°攻角下分离区脉动压力的频谱与实验结果的数量级吻合,说明本程序能够较好地模拟大攻角分离流这种非定常复杂流动。为了提高计算规模及计算速度,作者对程序进行了并行化并针对微机机群系统进行了并行优化。实际计算表明本程序具有较高的并行效率。      

基于Event的侧向碰撞风险改进模型

Event模型是一种基于长方体碰撞模板的碰撞风险评估模型,用该模型评估所得的碰撞风险概率过于保守。将碰撞模板改为圆柱体,建立了基于碰撞圆柱体的Event模型。在相同条件下运用Event模型和改进的Event模型对平行航路的侧向碰撞风险进行了评估计算,后者的碰撞风险是原Event模型碰撞风险的86.9％,仿真结果表明改进模型碰撞风险评估更精确,能够为中国平行航路的开辟进行安全评估计算提供理论依据。     

基于分布式并行遗传算法的电力系统无功优化

针对传统遗传算法寻优质量差、计算时间长的问题,提出了基于计算机集群的一种新的分布式并行遗传算法解决电力系统无功优化问题.采用遗传模拟退火算法和分布式并行计算MPI(Message Passing Interface)技术,实现多进程的分布式集群计算.该算法通过个体迁移策略来协调优化各个子种群,使用计算效率来判断计算负载状态,采用动态种群来进行负载平衡.通过运用标准测试算例IEEE14节点和一个实际电力系统的无功优化计算,结果表明这种算法具有很高的稳定性,有较好的并行效率,适合求解大规模电力系统的无功优化问题.