合成射流激励器增强同向燃气-氧气掺混数值模拟及机理研究

建立了将合成射流激励器腔体、出口喉道及外部受控流场作为单连域计算处理的全流场计算模型(X L模型)。基于此计算模型,对合成射流激励器增强同向燃气 氧气掺混的流场进行了数值仿真和机理研究。研究表明,应用合成射流激励器可以显著增强同向燃气/氧气的掺混,其主要控制机理是合成射流激励器对同向燃气/氧气流起到流动方向控制作用,使两侧两股氧气平行射流向内发生偏转,从而大大缩短了每股射流的核心区长度;同时,激励器工作改变和加强了射流出口附近的涡结构,通过涡结构的强对流作用极大地增强了燃气/氧气平行射流在出口附近的混合。     

边缘网络下多无人机协同计算和资源分配联合优化策略

针对边缘网络环境下多人机之间存在计算负载不均,造成卸载任务失败的问题,提出了一种多无人机间协作的智能任务卸载方案。通过联合考虑多无人机任务分配、计算资源分配和无人机飞行轨迹,引入公平性指数建立了无人机公平负载最大化和能量消耗最小化问题。基于多智能体深度强化学习框架,提出了融合轨迹规划和任务卸载的分布式算法。仿真结果表明,所提出的多无人机协作方案可以显著提高任务完成率和负载公平度,并且有效适用于大规模用户设备场景。     

网格分区构筑中区域边界的隐式处理方法

介绍一种网格分区构筑中区域边界的隐式处理方法──ADMZI法。该方法具有简单实用、数据结构灵活等特点,特别适合于区域边界难以确定的情况。将该方法应用于多级火箭级间分离时的流场物理域网格构筑,结果证明是成功的。     

浅议基于云计算的高校信息平台在学生工作中的应用前景

目前,高校的信息化建设初见成效,但高校学生工作的信息化发展仍有待提高。随着云计算的兴起,其特有的平台化、共享化、低成本化、安全化的特点使云计算成为解决目前高校信息化建设难题的突破口。本文首先阐述了当前高校学生管理中的各种矛盾;其次,介绍了云计算的特点和优势;最后,对云计算在高校学生管理应用前景进行了展望。通过本论文的研究,从云计算的视角对不断加快高校信息化建设提出了新的思路。     

压气机数字孪生模型中的仿真技术探索

仿真技术是构建压气机数字孪生体的一种重要手段。为了满足数字孪生过程中准确性和实时性要求,给出了压气机数字孪生模型中的数值模型完备性分析,探索了一种将高性能计算与全环非定常模拟相结合的压气机孪生仿真技术。采用数值完备性定义某S弯进气道中涵道风扇的数字孪生体,从边界条件完备性与几何模型完备性方面分析了不同数值模型对涵道风扇数值孪生结果的影响;再结合现代高性能计算技术提出了一种压气机数字孪生过程中的高效计算技术,并针对某15级压气机开展了多级全环非定常模拟仿真计算。结果表明：满足压气机数值模型完备性要求是实现压气机数字孪生体准确性的前提,同时采用2层次计算模型的高效计算技术是获得压气机孪生模型的一种有效手段。     

基于分布／并行计算框架求解多学科设计优化问题

计算框架是多学科设计优化研究的重要问题之一。首先,针对一种基于代理模型的二级优化方法,提出三种不同的分布／并行策略,并对这三种策略的优缺点进行分析。然后,选择其中一种分布／并行策略,以构造代理模型的过程为例,阐述该策略的实现过程。最后,以一个飞翼布局飞行器多学科设计优化问题为算例,在iSIGHT-FD／FIPERACS平台上建立一个分布／并行的多学科设计优化计算框架。应用算例表明,建立的分布／并行计算框架可以明显缩短多学科设计优化问题的求解时间。     

基于学习的并行免疫量子进化算法

提出了基于学习的多宇宙并行免疫量子进化算法,算法中将种群分成若干个独立的子群体,称为宇宙。并给出了多宇宙的并行拓扑结构,其中各宇宙独立演化．宇宙内采用免疫量子进化算法,宇宙间采用基于学习机制的移民、模拟量子纠缠的种群交叉等信息交互方式．使得进化算法具有更好的种群多样性,更快的收敛速度和全局寻优能力。仿真实验结果表明该算法比串行的免疫量子进化算法运算效率更高。     

E 级计算给 CFD 带来的机遇与挑战

E 级(Exascale)计算机有望在2020年前后投入使用,E 级计算将给计算科学和科学研究带来革命性的变化。计算流体力学(CFD)作为超大规模计算机应用的重要领域之一,将迎来前所未有的发展机遇,同时也将面临极其严峻的技术挑战。本文对当前国内外超大规模 CFD 计算的现状进行了概述,探讨了未来 CFD 的发展趋势,并对 E 级计算给 CFD 带来的机遇与挑战进行了分析,最后提出了适应未来 E 级计算的 CFD 发展思路与建议。为了实现 E 级计算的宏伟目标,CFD 与计算机科学、应用数学等学科的“协同设计”势在必行。我们期待本文的分析能对我国的高性能计算应用、CFD 发展有一定的启示作用。     

网络计算环境下任务调度问题研究

利用网上空闲处理机组成机群并行计算环境是快速增长的研究领域,任务调度是其中最关键性的问题之一.在基于消息传递机制的网络并行计算环境下,针对一类大粒度计算任务并行时协同同步工作问题,发展了一种新的静态调度模型,提出了调度算法,它映射一类特殊的并行程序任务到由网络上若干空闲处理机组成的机群中.研究表明该算法能减少此类并行程序的完成时间.      

基于扩充Modelica的复杂系统多层次并行仿真

为提高复杂系统多学科建模仿真效率,弥补现有多领域统一建模仿真语言(Modelica)不支持并行的缺陷,提出了一个面向复杂系统建模仿真的多层次并行仿真框架,从仿真任务级、实体级和模型级3个应用层次上充分发掘仿真系统的并行性.将MPI(Message Passing Interface)/OpenMP中的并行元素加入Modelica语言,并通过所提出的代码映射机制将Modelica文本转换为支持并行编程的高级代码(C++),再利用一定的任务分配机制将高级代码在多层次并行平台(多核集群)上高效执行.针对某典型军事复杂系统优化迭代过程进行仿真实验,结果表明上述多层次并行仿真方法能大幅提高仿真效率.