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1.
基于叶尖定时原理和单自由度振动理论,利用全相位FFT(apFFT)和最小二乘法建立了叶片异步振动参数辨识算法,通过数值仿真验证了参数辨识算法的正确性,给出了传感器布置合理性的检验参数及经验值.采用高压氮气冲击叶片使叶片产生某一单频绝对占有的振动,在风扇转子试验器上开展了1 971 r/min、2 326 r/min两个异步转速下的振动参数辨识试验.结果表明:辨识方法均能准确辨识出叶片异步振动,且获得的不同叶片的振动频率完全相同;以叶片应变信号为基准,振动频率辨识误差最大为1.12%,频率辨识准确率高,验证了异步振动参数辨识方法的正确性. 相似文献
2.
3.
并行计算机系统互连网络的拓扑性质对系统功能的实现起着重要的作用。为了衡量基于[k]元[n]方体网络构建的并行计算机系统的容错能力,研究了边故障模型下[k]元[n]方体网络中[k]元[(n-1)]方体子网络的可靠性。当[k(k≥3)]为奇数时,分别在固定划分模式和灵活划分模式下得出了[k]元[n]方体网络中不同数目的[k]元[(n-1)]方体子网络保持无故障状态的平均失效时间的计算公式,并通过仿真实验验证了理论结果的精确性。研究表明,当[k]为奇数的[k]元[n]方体网络中有边故障发生时,相比固定划分模式,在灵活划分模式下不同数目的[k]元[(n-1)]方体子网络保持无故障状态的平均失效时间更大。 相似文献
4.
注意力被广泛地运用在卷积神经网络中,并有效地提升了卷积神经网络的性能。同时,注意力是非常轻量的,且几乎不需要改变卷积神经网络原来的架构。提出了基于HardSoftmax的并行选择核注意力。针对Softmax包含指数运算,对于较大的正输入很容易发生计算溢出的问题,提出了计算更安全的HardSoftmax来替换Softmax。不同于选择核注意力将全局特征的提取和转换放在特征融合之后,并行选择核注意力将全局特征的提取和转换单独放在一个分支,与具有不同核大小的多个分支构成并行结构。同时,并行选择核注意力的全局特征转换使用分组卷积,进一步减少参数量和计算量。并行选择核注意力通过HardSoftmax注意来关注不同核大小的多个分支。一系列的图像分类实验表明,只是简单地用HardSoftmax替换Softmax,也能保持或提升原注意力的性能。HardSoftmax的运行速度在实验中也比Softmax更快速。并行选择核注意力能够以更少的参数量和计算量追平或超越选择核注意力。 相似文献
5.
异步互联格局下,送端电网惯性大幅下降,因直流闭锁引发的高频问题较为严重,传统应对高频问题的稳控切机策略存在切机量不精确(过切或欠切)以及切机后系统转动惯量匮乏等风险。针对现有稳控切机方案的不适应性,提出一种计及系统频率稳定需求的多直流异步外送电网切机容量优化模型。模型中耦合大容量直流闭锁故障下各种频率指标约束、网络潮流约束、备用及切机量约束,考虑系统内各类型机组调节性能及位置的差异性,利用理想点法和优序图法得到各类型机组的切机惩罚因子,通过切机综合代价最小化目标确定大容量直流闭锁事故下送端电网的最优切机方案。以改进的IEEE RTS-79系统为例进行了算例分析,验证了所构建模型的有效性与频率适应性。 相似文献
6.
针对作业车间节能调度问题,建立了一种以优化总能耗和工件最大完工时间为目标的节能调度模型,并提出一种多目标离散灰狼优化算法进行求解.根据问题的特点,首先采用离散整数编码方式,利用调度规则生成初始种群;其次引入一种基于跟踪模式和搜寻模式的双模式并行搜索方法,并在搜索过程中动态调整两种模式下个体的数目,以协调算法全局和局部搜索能力;为了使算法适用于多目标离散调度问题,在跟踪模式下提出一种基于交叉操作的离散个体更新方法,在搜寻模式下提出一种基于记忆池机制和邻域结构的离散个体更新方法.对40个作业车间调度问题基准算例进行改造,并验证了所提算法的有效性. 相似文献
7.
堆芯中子学计算是反应堆设计分析的基础,为提高堆芯中子学计算的模拟分辨率与计算精度,开发了反应堆堆芯先进中子学模拟软件(SCAP-N)。该程序首先根据轴向特征对堆芯进行分层,并逐层进行二维堆芯非均匀输运计算,再采用超级均匀化方法(SPH)获得栅元等效均匀化截面,最后进行三维堆芯逐棒(pin-by-pin)输运计算,获得堆芯有效增殖因子与精细棒功率分布。为提高程序计算效率,采用分布式/共享式(MPI/OPENMP)混合并行方式对程序进行了并行化开发。利用虚拟反应堆(VERA)系列基准例题及美国先进非能动压水堆(AP1000)启动物理试验实测数据对程序进行了测试验证。结果表明,相比于商用核设计程序系统,SCAP-N程序采用的逐棒输运技术能够提高堆芯中子学的计算精度。与同类型高精度中子学程序相比,SCAP-N具有更高的计算效率,可进一步提高核电厂的经济性及运行灵活性。 相似文献
8.
9.
陈奉贤 《计算机工程与科学》2022,44(7):1181-1190
高性能集群的作业调度通常使用作业调度系统来实现,准确填写作业运行时间能在很大程度上提升作业调度效率。现有的研究通常使用机器学习的预测方式,在预测精度和实用性上还存在一定的提升空间。为了进一步提高集群作业运行时间预测的准确率,考虑先对集群作业日志进行聚类,将作业类别信息添加到作业特征中,再使用基于注意力机制的NR-Transformer网络对作业日志数据建模和预测。在数据处理上,根据与预测目标的相关性、特征的完整性和数据的有效性,从历史日志数据集中筛选出7维特征,并按作业运行时间的长度将其划分为多个作业集,再对各作业集分别进行训练和预测。实验结果表明,相比于传统机器学习和BP神经网络,时序神经网络结构有更好的预测性能,其中NR-Transformer在各作业集上都有较好的性能。 相似文献
10.