基于Matlab分布式工具箱的流场计算及其可视化

讨论了格子Boltzmann方法LBGK D2Q9模型的计算过程和计算特点。通过该模型模拟了一类典型的流体绕流问题的计算及其可视化，研究并实现了利用Matlab分布式计算工具箱进行分布式并行处理的问题。讨论了利用虚拟目录及文件的方式传递数据的过程，实现了跟踪方式的LBGK流体计算模型科学计算可视化系统。     

LBGK模型的分布式并行算法及实现

在计算流体力学领域中,由于流场求解的复杂性,设计出高效的并行算法成为了流场并行化计算的研究重点.以格子Boltzmann方法的理论应用为研究背景,把并行思想和格子Boltzmann方法在模拟流体流动中的计算问题结合起来,讨论了格子Boitzmann方法LBGK D2Q9模型的计算过程和计算特点.研究并实现了LBGK模型的分布式并行算法,并在自强3000上进行了算法的并行性能的分析和测试.结果表明,格子Boltzmann方法LBGKD2Q9模型适合大规模的并行计算,能提高计算的精度和速度,解决复杂流场计算问题.     

决策支持系统问题模型的可视化构造方法

提出了一种构造决策支持系统问题模型的新方法－可视化构造方案,并指出实现这一方法所应解决的技术环节。实现决策支持系统可视化构模的关键是实现构模过程的面向对象设计,该文对此进行了较为深入的研究,并提出了构模元素对象的类原型。在此基础上进一步讨论了问题模型的自动生成过程以及基本模型的存储和管理。     

一种视频数据驱动的水体表面模型生成方法

针对视频数据噪声及计算误差造成重建流体高度场时域跳变的问题, 提出一种视频数据驱动的流体表面模型生成方法。首先, 在折射的流体表面重建算法基础上, 利用水下场景视频数据生成初始流体表面高度场; 其次, 为了提高模型的时间连贯性, 用数据驱动方式获取浅水波模拟关键参数的最优值; 最后改进了浅水波模拟的计算求解过程, 并将其作为物理约束来修正初始模型。基于真实数据的实验结果表明, 该方法能够有效平滑流体模型高度场的跳变, 使水体表面重建结果更加准确和连贯。     

基于流体运动分解模型的流线构造方法及在CFD中的应用

流线的生成是流场可视化研究中的重要问题，也是流带、流管及流面等可视化显示方法实现的基础。经典的流线生成方法大多过于复杂。文中提出一种简化的流线生成方法，将流体质点的运动在单元网格内进行分解，通过判别条件判别流体质点流出的面，通过相邻单元之间的连接关系跟踪流线的轨迹。结合大型泵站流道CFD计算结果，对文中流线生成模型加以验证，其可视化效果良好。     

考虑热传导与动态黏度的真实感流体仿真

针对流体仿真过程中的热传导现象,引入离散的热传导模型与动态黏度的计算,提出对流体运动及相变过程进行真实感仿真的方法.首先基于光滑粒子流体动力学模型,对流体内部及流体与外界的热传导过程进行离散建模;然后通过计算动态黏度来表达流体运动过程中的细节;最后利用GPU将算法并行处理以提升整体效率,实现了不同情况下流体与外界的热传导、黏度变化及仿真.仿真结果表明,该方法可以真实、高效地反映现实场景中的现象.     

基于感知特征的时空过程可视化模型构建

针对传统时空过程可视化模型的拟合程度和动态性差异,提出了基于感知特征的时空过程可视化模型构建.为了反映出时空过程的平滑效果,将感知特征应用到时空过程模拟中,采用时序间隙提取时空过程的感知特征,将相邻时空数据的变化过程模拟出来.利用视觉变量的定义,提高时空数据变化过程的传达效率,通过划分时空视觉变量,为时空过程选择合适的视觉变量,采用多种视觉变量组合的方式,消除时空信息表达质量的影响因素,实现时空视觉变量的选择.由于时空过程数据的采样方式不同,必须采用时空过程数据模型,来描述时空过程,根据可视化的特点,设计了三维时空过程数据模型.通过分析时空过程的特点,设计了时空过程可视化模型构建流程,构建了时空过程可视化模型,实现了时空过程的可视化.实验结果表明,基于感知特征的时空过程可视化模型在拟合程度方面具有更好的性能,最高可达99.83％;在动态度方面也呈现出比较高的性能,最高为78.2％.     

图形软件与Gaussian 98 W程序的联合应用研究

根据量子化学计算的要求，探讨了以图形方式输入计算所需初始坐标的方法，并在Gaussian 98w平台上对相关计算模型进行了优化，进而用可视化软件分析了Gaussian 98 W的计算结果，实现了Gaussian 98 w程序的图形输入和图形输出，使量子化学计算和讨论方便直观。     

基于ICON的测试描述语言及其集成设计环境的实现

本文从计算模型出发，讨论了计算前端的可视化方法和计算的操作机制；通过对文本方式的测试描述语言成分的分析，提出了：提出了可视化该语言的策略和步骤。设计了一个可测试描述语言的集成化环境；在该环境中，我们定义了各种工具，定义了测试语言的ＩＣＯＮ及春语文。在面向对象方法学的支持下，实现了该集成的原型系统。     

彩色多普勒图像心脏流场流线可视化方法

为了解决心脏流体运动状态的可视化描述问题,根据心脏流场超声图像的特点,提出一种基于彩色多普勒图像信息的心脏流体运动平面流线可视化描述方法.该方法采用点源和点汇表示二维观测区域的三维流动,通过拓展流函数计算原理实现多普勒流函数值的计算;以点源和点汇作为平面流线的起点和终点,根据同一流线上多普勒流函数值相等的原理绘制平面流线;选取平面流线中的封闭曲线获得心脏流场内涡流流线图.实验结果表明,文中方法能够对彩色多普勒图像中的流体运动状态进行有效的可视化描述,并能有效地描述心脏流体的涡流运动状态,为心脏流体运动状态的有效可视化观察和精确量化评价提供了一种新方法.     

基于Internet的分布式网络精馏计算系统

文章简要叙述了近10年来化工领域网络计算技术的发展状况,提出了一种基于分布式计算的网络计算模型,并将这一模型应用到化工精馏模拟计算领域。文章对分布式网络计算模型的成员结构及成员间的关系和通信方式进行了仔细分析,给出了一个模型结构框图,同时,对如何选择开发平台、开发语言和开发工具提出了一些建议。并给出了一个采用分布式网络计算模型的化工精馏模拟网络计算系统的设计实例,并列举了采用这个模型进行实际模拟计算应用的两个具体例子。最后对网络计算的发展前景做了一些展望。     

Microsoft Excel药学计算可视化的应用

目的：探讨电子表格程序MS Excel的主要技术和方法,实现药学计算可视化的应用。方法：研究Excel数据和图表处理的方法,分析药学计算的基本规律和技术,将Excel应用于药学计算可视化。结果：采用Excel数据计算技术、图表技术、图形动画技术和模拟技术等能可视化地表达计算中所涉及的概念、方法、过程、结果及所产生的数据信息等,以实现人机交互的药学计算。结论：Excel数据计算技术、图表技术、图形动画技术和模拟技术,是实现药学计算可视化的有效工具。     

一种基于移动Agent的分布式并行计算模型

针对传统的分布式并行计算方案所存在的缺点,提出了一种基于移动Agent技术的分布式并行计算模型。在简单介绍移动Agent技术后,给出了基于移动Agent的分布式并行计算模型,并详细叙述了该模型的具体工作过程和实现方案。模型设计完成后,用此模型来解决计算量很大的数值计算问题。首先利用数学工具分析设计出该问题的适合于分布式并行计算的方案,然后依照模型实现实验程序。实验测试表明根据该模型实现的分布式并行计算程序具有较高的加速比和并行效率,并有效地提高了分布式并行计算的稳定性、灵活性、可扩展性和移动性。     

飞机多目标优化设计网格的研究与应用

针对飞机多目标拓扑优化提出一种通用的遗传算法计算模型,在此模型基础上,基于对等计算(P2P)技术将分布的计算资源整合为高性能计算环境,以网格服务方式提供统一的资源服务和可视化的用户使用环境,实现多目标优化设计网格,解决飞机设计中遇到的复合材料多目标拓扑优化问题.首先对系统体系结构以及多目标遗传算法做出较详细的描述,然后以优化某型大展弦比机翼为例,给出一组实验数据.结果证明,该系统大大缩短了计算时间,具有良好的并行加速效果.     

Spark任务间消息传递方法研究

当今诸多工程问题及科学研究中,都面临着大数据处理和高性能计算任务的双重挑战。基于内存计算技术提出的分布式处理框架Spark已在学术和工业界得到了广泛的应用,但其MapReduce-like的编程模型在任务间无法进行通信,导致科学计算中的数值算法无法进行高效实现。针对上述问题,研究了一种Spark内存计算与MPI消息传递模型相结合的解决方案,充分利用内存访问存取快速的特点和MPI的多种高性能通信机制,解决了Spark编程模型表达能力不足的缺陷,同时为MPI提供了面向数据的DAG计算方式。通过对Spark内部的运行环境和调度系统进行修改,使得MPI在Spark中得以无缝融合,为高性能计算和大数据任务提供了一个统一的内存计算系统。测试结果表明,在数值计算和迭代算法上相比Spark至少有50%的性能提升。     

基于网格计算技术的电力系统分布式并行计算——底层平台设计与实现

文章提出了基于网格计算来实现电力系统分布式并行计算的方案。主要涉及计算池(ComputingPool)的设计、资源的管理与动态分配,以及图论分割和稀疏数值计算库的设计和实现等。文章首先介绍了网格计算应用于电力系统分布式并行计算的概念,在此基础上,分析了基于GlobusR网格计算开发平台实现的以上功能模块。最后对测试平台和测试结果进行了简要的介绍。     

Actors: A unifying model for parallel and distributed computing

Parallel computing and distributed computing have traditionally evolved as two separate research disciplines. Parallel computing has addressed problems of communication-intensive computation on tightly-coupled processors while distributed computing has been concerned with coordination, availability, timeliness, etc., of more loosely coupled computations. Current trends, such as parallel computing on networks of conventional processors and Internet computing, suggest the advantages of unifying these two disciplines. Actors provide a flexible model of computation which supports both parallel and distributed computing. One may evaluate the utility of a programming paradigm in terms of four criteria: expressiveness, portability, efficiency, and performance predictability. We discuss how the Actor model and programming methods based on it support these goals. In particular, we provide an overview of the state of the art in Actor languages and their implementation. Finally, we place this work in the context of recent developments in middleware, the Java language, and agents.     

分布式空间信息的对等协同计算机制研究*

海量空间信息的处理需要分布式协同工作的GIS平台支持。为解决空间数据源的异构和分布式网络中的计算能力共享问题,设计了分布式空间信息的协同计算模型,分析了分布式空间信息协同计算具备的基本特征;从空间数据分布存储模型、空间数据分布式计算协同和分布式空间数据并行索引等方面讨论分布式空间信息的协同计算技术体系,并提出现阶段可行的实现机制。分布式对等协同计算机制避免了集中式执行引擎带来的网络拥塞和单点失效问题,提高了海量空间信息资源和计算资源协作的可靠性和可用性。