平行孔系中心距公差坐标换算

通过对平面尺寸链分析，应用马克劳林公式作近似计算和全微分近似全增量方法，导出了孔距公差坐标换算公式．最后通过实例对其换算结果进行了验证．完全符合设计要求。公式简明、实用、易掌握。可供设计、工艺和操作人员在相应的平行孔系中心距公差坐标计算中采用。具有一定的实际应用价值。     

基于CNS性能的平行航路侧向碰撞风险评估

为了有效地确定平行航路安全间隔和评估碰撞风险,分析了平行航路侧向碰撞风险影响因素,在Reich模型的基础上建立了飞机在CNS性能环境下的定位误差模型,推导出基于CNS性能的平行航路侧向重叠概率的计算公式。通过算例对平行航路侧向碰撞风险进行了安全评估计算。结果表明所给定的CNS性能在平行航路飞行环境下是安全的,因此计算方法是可行的。     

面向集群环境的虚拟化GPU计算平台

针对集群系统的多节点多GPU环境,提出一种新型虚拟化GPU计算平台。该平台实现对集群系统所有节点上GPU资源的统一抽象与管理,构建公共GPU资源池。原有GPU应用程序可以不经任何修改而迁移到虚拟化GPU计算平台,并具备访问资源池内任何GPU的能力,编程人员无需显式针对多节点多GPU应用展开MPI编程。应用程序摆脱了单个节点上GPU资源的限制,并具备无差别地访问集群系统中任何可用GPU资源的能力,能有效提高系统总体资源利用率以及吞吐量。采用流水化通信技术,实现对虚拟化GPU计算平台的运行时开销以及节点间数据传输延迟的隐藏。实验表明:与非流水化通信相比,系统总体数据传输延迟降低了50%~70%,具备与节点机本地数据传输等同的通信性能。      

一种基于多支持向量机的增量式并行训练算法

为了改进传统算法,利用支持向量的特性,提出了一种基于多支持向量机的增量式并行训练算法(PMSVM)。选择对分类超平面有影响的样本点作为支持向量,以增加单个分类器的训练时间为代价换取整体训练和分类的精度。考虑到训练样本的分布对最终结果的影响,加入反馈向量进行适当的重复训练,以调整各分类器的学习性能。通过在测试数据集上进行的实验表明,该算法与批学习增量BSVM算法相比,在提高训练效率和分类精度的前提下,大大降低了训练时间。     

一种二自由度球形五杆并联机构的运动学分析

应用螺旋理论分析一种二自由度球形五杆并联机构的运动螺旋及其反螺旋，在此基础上分析了其自由度。建立其位置正、反解方程，并进行验证。应用螺旋理论建立了其一阶影响系数矩阵。     

月面复杂地形表层采样可采点确定方法

表层采样是获取地外天体特性的重要手段,是目前原位探测与采样返回样品获取的重要方式。实施月球表层采样过程中,月面复杂地形将对大尺度采样器工作带来约束。结合一类大尺度表层采样器,分析了月面复杂地形的影响,提出了表层采样的可采样充分条件,构建了以可视区分区、分区延伸、局部平均法向量稀疏、基点包覆检测相结合的并行可采点确定方法。仿真结果表明,该方法可准确确定复杂地形下表层采样可采点,分区并行计算可有效提升可采点的确定效率。     

二维海面上三维电大尺寸舰船目标电磁散射仿真

目标特征的建模、仿真和分析对于合成孔径雷达（SAR）基于图像的自动识别（ATR）系统具有重要的意义。研究了海面舰船目标的电磁散射计算以及雷达成像仿真。基于矩量法及其并行计算方法,对电大尺寸舰船目标及与海面复合的散射特性进行了研究,给出了不同频带、空间方位、极化的散射特性。在频域对回波数据作离散傅里叶逆变换,得到海面舰船目标的一维距离像。运用极坐标格式成像算法得到其二维聚束SAR成像结果,清晰地重构目标的轮廓。      

Ada层次化并发软件模型的研究

基于对象Petri网,提出了层次化并发软件模型,这种模型在结构上参考了统一建模语言UML的描述机制,并用一种扩展Petri网ECPN分层描述对象的内部状态,以及对象间的相互作用,易于仿真与程序生成.模型的实际应用将有利于保证并发软件,特别是Ada95并发软件的质量,提高开发效率.     

CFD问题显式有限差分方法的并行化

基于ＭＩＭＤ并行计算机模型，本文讨论了ＣＦＤ问题应用显式有限差分方法的并行化问题。利用区域分解法将计算问题分解为多个子问题，每个子问题由不同的处理器分别处理。针对ＳＣＢ计算格式的特点，尽量降低各处理器间的数据通讯，提高了并行计算效率。最后给出二维Ｅｕｌｅｒ方程组计算实例，计算结果令人满意，且算法有较好的可扩放性。     

网络分布式并行计算的负载平衡

利用分布式系统动态负载平衡的原理,设计了一种适应网络分布式并行计算环境的负载平衡实现机制,采用集中式负载信息收集策略,集中和分布式相结合的传输控制策略.定义了一种新的复合型负载指标来衡量各处理机的负载程度.讨论了相应的理论和实现中的关键问题,给出了主要的实现策略和算法.仿真比较研究表明这种体系结构和相应策略能对网络环境下分布式并行计算提供有力支持.