大数据高性能排序算法的设计与实现

针对大数据排序算法的需求,提出了基于任务驱动的并行排序算法。该算法采用任务驱动、AIO(Asynchronous Input/Output,异步输入/输出)和双缓冲区机制等技术充分利用系统资源;通过构造等价排序键,优化快速排序算法;并在算法实现上,采用多线程处理任务,通过控制线程个数控制并行度。综合利用这些技术,该算法使得大数据的排序性能接近理论极限值,在CPU(Central Processing Unit,中央处理器)资源充裕的情况下,利用异步压缩技术,还可以突破这一极限,最终实现的系统2 000s就可以对超过500Gbyte的磁盘数据做一次完整的排序。在数据库设计中充分利用此思想,将会实现连接和线程的分离,数据库将可以支持更大的连接数,从而提高数据库支持的并发度。     

Local-area helioseismology as a diagnostic tool for solar variability

Dynamical and thermal variations of the internal structure of the Sun can affect the energy flow and result in variations in irradiance at the surface. Studying variations in the interior is crucial for understanding the mechanisms of the irradiance variations. “Global” helioseismology based on analysis of normal mode frequencies, has helped to reveal radial and latitudinal variations of the solar structure and dynamics associated with the solar cycle in the deep interior. A new technique, - “local-area” helioseismology or heliotomography, offers additional potentially important diagnostics by providing three-dimensional maps of the sound speed and flows in the upper convection zone. These diagnostics are based on inversion of travel times of acoustic waves which propagate between different points on the solar surface through the interior. The most significant variations in the thermodynamic structure found by this method are associated with sunspots and complexes of solar activity. The inversion results provide evidence for areas of higher sound speed beneath sunspot regions located at depths of 4–20 Mm, which may be due to accumulated heat or magnetic field concentrations. However, the physics of these structures is not yet understood. Heliotomography also provides information about large-scale stable longitudinal structures in the solar interior, which can be used in irradiance models. This new diagnostic tool for solar variability is currently under development. It will require both a substantial theoretical and modeling effort and high-resolution data to develop new capabilities for understanding mechanisms of solar variability.     

抑制直升机“地面共振”的优化设计

 本文研究抑制直升机“地面共振”的设计问题,根据控制理论中极点区配置与优化设计思想,提出了满足预定要求的系统刚度与阻尼参数的优化设计方法,并根据直升机“地面共振”的基理,提出了有效的设计方案。本文还以常见的三种计算模型作为算例,结果都是满意的。     

日冕边界条件与太阳风共转相互作用

本文根据第二十太阳周太阳风数据的统计分析结果,用太阳风二维理想流体模型探讨近太阳区的不同边界条件太阳风与共转相互作用对1AU处太阳风各参数影响,得到共转相互作用不能引起太阳风速度和马赫数的反相扰动,推断在太阳风加速区温度扰动对太阳风的影响最大,而在太阳风传播区速度扰动对太阳风的影响最大.      

Levy 方法的改进

由于Levy方法简化了指标函数,并采用经典的最小二乘法,用于估计系统传递函数的参数,受实验数据误差影响大。基于Levy方法但保持原来的指标函数,提出一种改进的增量迭代算法和正交最小二乘法,仿真结果表明,该算法具有良好的收敛性,并使系统参数估计精度较Levy方法有明显的提高。     

多目标决策的交互式maximin方法及其在资源分配中的应用

多目标决策的交互式ｍａｘｉｍｉｎ方法一直没有解决如何根据决策者的愿望（特别是变化了的愿望）调整满意解。本文研究了调整原理,调整过程中所要调整的参数具有明确的实际意义。将交互式ｍａｘｉｍｉｎ方法应用到资源分配问题,建立了资源分配的多目标决策模型,并设计了系统分解协调的求解方法。     

Dirichlet边界条件低阶面无法的改进

对基于内部Ｄｉｒｉｃｈｌｅｔ边界条件的低阶面元法的速度分布提出一个改进算法。由极限过程结合高阶奇异积分的解析计算直接计算物面速度分布取代传统的偶强梯度法,以避免偶极强度边缘外推的困难。改进算法改善了ＶＳＡＥＲＯ分析中诱导阻力系数估值过低的问题。对后掠翼、前掠翼和翼身组合体等算例的计算表明,计算结果的准确度与高阶面元法相近。此外,直接积分法还可正确地计算外部流场速度分布。这是偶强梯度法不能完成的。     

机翼平面形状参数摄动面元法

在内部Ｄｉｒｉｃｈｉｅｔ边界条件的基础上,藉助于对奇异积分的解析微分,可用解析法计算偶强密度对机翼平面形状乡数的敏感性偏导致（建立一般敏感性方程所需）。机翼平面形状参数摄动后其偶强分布即可藉线性外推得出。从而,压力分布、升力和俯仰力矩系数即可快速确定。振动面元法与相应的低阶面无法计算结果表明,该方法有良好的准确度且使计算工作量大大减少（摄动外推所需ＣＰＵ时间比相应的低阶面元法少两个量级）。     

气冷涡轮叶栅效率的计算方法

将气冷涡轮叶栅中的冷气与主流在边界层中的掺混模型和在边界层外的掺混层中的掺混模型结合起来, 建立了一个预估气冷涡轮叶栅效率的计算模型。根据该模型利用回转面叶栅无粘流场的计算结果和二维叶面边界层流动的计算结果来预估气冷涡轮叶栅的效率。该算法为气冷涡轮叶栅的优化气动设计提供了一个计算手段。      

失调叶片盘耦合振动的力学模型

借助于子结构模态综合法,为研究真实的失调叶片盘耦合振动问题提出了一种非常接近于实际叶片盘的力学模型和简便的理论分析方法;并通过对一个实际失调叶片盘的强迫振动试验,对力学模型、计算公式和程序进行了考核验证。结果表明,试验与计算相当吻合。