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81.
运用旋量理论的方法推导出两自由度球面并联机构的速度、加速度解析表达式,在此基础上依据虚功原理和旋量的互易积形式建立了该机构的动力学模型,得到了两驱动电机的驱动转矩方程.通过对动力学模型的变换,获得了动力学方程的形位空间模式及相关系数.通过一个实例表明,动力学方程中的惯性系数和重力项占有的比重较大,而哥氏力系数和离心力系数占有的比重较小,他们在数值上相差一个数量级.但是否可以忽略后者需要判断速度的大小,只有当机构运动速度较小时才可以将哥氏力和离心力忽略. 相似文献
82.
变化和重构是快速可重构信息系统 (RRIS)的两个核心概念 ,RRIS对变化的适应或演化能力使它优于传统信息系统。本文首先提出 RRIS的体系结构 ,然后以 RRIS框架为重点 ,讨论框架的定义、分类及设计 ,研究框架的构成、构成元素 (业务构件 )的设计及构件如何在构架的组织下协调地安插在 CORBA的软总线上 ,实现类似硬件IC的即插即用。构件在框架上即插即用的灵活机制及热点构件 (反映变化 )的灵活运用 ,提高了框架的可扩展性、可定制性 ,从而提高了 RRIS适应变化的可重构性。 相似文献
83.
由于系统群复杂性的增加和有关实践的非成熟性,开发了一个系统化的方法来进行进化活动显得十分必要。本提出了一个系统群进化的综合环境的设计模型,介绍了该环境的设计思想,操作的流程,主要的模块以及如何运用系统构架知识来支持系统的进化,最后给出了该环境设计的高层结构。 相似文献
84.
85.
基于集群系统(CLUSTER),在Linux和MPI并行环境下,研究了带制退器的复杂膛口流场三维数值模拟并行算法。计算网格是三维多区结构化网格,数值格式采用Jameson格式及LU隐式分解方法。针对流场的复杂拓扑结构,建立分区信息文件记录各分区的相关信息,并提出了通过合并相邻网格分区的方法均衡各个进程的负载,提高程序的并行效率。在处理需要通讯的信息时,设计了自定义数据类型和"设置中间参数"相结合的方法,并通过动态分配内存减少了程序对计算机系统资源的占用。数值实验表明,本文设计的算法可以适应拓扑结构较复杂的流场,并能取得理想的并行效率,将有助于制退器性能的研究。 相似文献
86.
卷帘行存储下的一种并行Cholesky分解及其在PAR95上的实现 总被引:2,自引:0,他引:2
Cholesky 分解在科学与工程计算中占有重要的地位,串行的 Cholesky 分解已有成熟的方法,但并行的 Cholesky 分解方法要充分考虑机器体系的结构,在拥有共享内存的 M I M D 型多处理机、 S I M D 型向量机系统上前人已有较好的工作,本文给出适用于 M P P 大规模并行计算机的卷帘行存储行格式的并行 Cholesky 分解算法,该算法使用了优先计算优先发送的策略,减少了结点机之间相互等待的时间,建立了结点机之间用于通讯的通讯数组,避免了使用撒播这一通讯模式,减少了通讯时间,通过在 P A R95 上的数值试验表明,随着问题规模的扩大,并行效率越来越高,并且该法容易推广到多行卷帘存储的形式。 相似文献
87.
子空间迭代法是科学与工程计算中求解广义特征值问题的有效方法 ,针对向量机和共享内存的多处理机 ,前人已成功地作了并行处理。文中给出了适合 MPP大规模并行计算机的并行子空间迭代法。该算法将广义特征值问题转换为一般特征值问题 ,其计算工作量主要体现在矩阵乘法 ,通过对该方法作并行处理 ,使矩阵求逆及一部分乘法运算转换为各结点机上三角形方程组的并行求解。在大规模并行计算机 PA R95上结合 J8- II机翼的动力特性问题对该算法作了数值试验 ,结果说明所给算法是非常有效的 相似文献
88.
针对空中交通短期流量管理问题,给出了整机型的空中交通短期流量管理模型(ST-TFMP)。运用大规模并行的D-W分解算法,结合数据仓储技术,快速解决了航班延误最小问题。同时对算法的计算性能进行了计算估计和实验分析。通过对实际终端区流量进行仿真计算,仿真结果验证了本文提出的并行算法的合理性。 相似文献
89.
介绍了利用栅片改善风力机叶型大迎角下气动性能的研究结果。通过对风力机专用翼型的数值模拟,研究了栅片对翼型流动分离的控制效果,并在数值模拟结果的基础上对栅片进行基因算法优化。优化过程采用多岛基因算法,以N-S方程为控制方程,以升力最佳为目标,对栅片进行多参数优化。结果表明:栅片可以有效控制翼型的失速特性,抑制翼型大迎角下的流动分离,推迟失速攻角和增加升力;基因优化算法能更大地提升栅片的控制效果。 相似文献
90.
在处理工程问题时,常常需要对线性或非线性方程组进行求解。对于实际应用中经常遇到的大型方程组进行求解则需要相当长的时间。使用图形处理器(GPU)代替传统的CPU,将多块GPU通过操作系统进行协调,并将PBi-CGstab方法和Inexact Newton方法进行适合多GPU并行的改造以此作为多GPU求解器的核心算法,加速求解大型线性和非线性方程组。本文的多GPU求解器在成倍扩展了单GPU求解器允许的计算规模的同时取得了令人满意的加速比。 相似文献