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1.
供水管网仿真广泛应用于城市供水输配调度,是城市供水管网监测与维护的重要技术手段。由于在面向城市级的大规模管网中产生了海量的计算数据,因此在一般计算平台上无法满足管网仿真计算的算力需求。为提升城市级供水管网仿真的计算效率,提出一种有效的并行化方案。基于“嵩山”超级计算机系统采用中央处理器+数据缓存单元(CPU+DCU)架构,利用其在密集数据计算方面的优势,对“嵩山”超级计算机进行供水管网仿真。参照可移植性异构计算接口(HIP)异构编程模型,在“嵩山”超级计算机上实现供水管网仿真的异构计算,并结合管道数据分割方案,使用消息传递接口开启多进程以实现DCU加速数据通信传递。通过重定义数据类型解决计算过程中结构体传输问题,实现单节点内多DCU的大规模密集计算。在不同计算平台和多种计算策略仿真上的对比结果表明,与传统x86平台相比,该优化方案在小规模数据与大规模数据上的加速比分别达到5.269、10.760,与采用计算统一设备架构异构编程模型的传统GPU异构平台相比,计算性能有明显提高。  相似文献   
2.
近年来,在轨服务技术日趋成熟,因此在空间技术研究领域在轨组装受到了较高的关注度。研究了一种大折展比高刚度索杆张拉式六棱柱组装单元及三爪式对接接口机构,并对其运动学及动力学特性进行了研究。首先,提出并设计了一种新型的空间结构组装单元和一种结构为三爪式的对接接口,进行在轨组装时可应用该接口。接着,分析了空间结构组装单元的运动学特性,验证了组装单元具有良好的展开与锁定功能。最终,通过对大型结构体模型进行有限元分析,发现了结构体的基频受到多个参数的影响,通过进一步的分析得到了具体的影响关系和灵敏度,为在轨组装空间大型结构体的设计奠定了基础。  相似文献   
3.
4.
基于运动想象(MI)的脑-机接口(BCI)近年来被应用于肢体运动功能的可塑性康复。采用视觉辅助刺激可以有效增强MI-BCI系统的分类性能,但视觉障碍患者无法使用。因此本文设计了基于听觉辅助刺激的ASMI-BCI,发现动态声音辅助刺激可以提高大脑运动相关皮层的兴奋性,增强系统的可分性特征。10名在校大学生(5男5女,平均22.6岁)3类实验范式(C-SW、C-DA、C-DV)的平均结果表明,C-SW范式分类正确率最低、C-DA次之、C-DV范式正确率最高。听觉辅助刺激范式的最优分类正确率可达76.03%,相比传统MI-BCI范式显著性提升了8.83%,且60%的被试使用该范式的分类正确率可高于70%。使用动态听觉辅助刺激范式可以为视觉障碍患者提供一种特征调制和BCI性能增强的新模式、新方法。  相似文献   
5.
针对复杂的环境背景下不良信息的快速准确检测问题,提出了基于快速序列视觉呈现( rapid serial visual presentation, RSVP)的面向不良信息检测人机协作系统。 首先利用快速佩戴便携式采集系统采集了 12 名受试者的脑电数据;然后采用 Mallat 算法提取较低维度的时频特征,使用人工神经网络(ANN)和支持向量机(SVM)两种模型分类对比;最后在训练集中引入 不同次数的叠加平均数据以改善模型的分类性能。 实验结果表明,在含有 3 个目标的 60 张图像中平均正确输出至少 2 张目 标,AUC 值达到了 0. 9。 该系统在小批量数据集、环境变化复杂的不良图像信息检测中有着良好的性能,相较于人工检测提高 了效率。  相似文献   
6.
情绪是一种大脑产生的主观认知的概括。脑信号解码技术可以以一种较客观的方式来有效地研究人的情绪及其相关认知行为。本文提出了一种基于图注意力网络的脑电情绪识别方法(multi-path graph attention networks, MPGAT),该方法通过对脑电信号通道建图,利用卷积层提取脑电信号的时域特征以及各频带的特征,使用图注意力网络进一步捕捉情绪脑电信号的局部特征以及各脑区之间的内在功能关系,进而构建出更好的脑电信号表征。MPGAT在SEED和SEED-IV数据集的跨被试情绪识别平均准确率分别为86.03%、72.71%,在DREAMER数据集的效价(valence)和唤醒(arousal)维度的跨被试平均准确率分别为76.35%和75.46%,达到并部分超过了目前最先进脑电情绪识别方法的性能。本文所提出的脑电信号处理方法有望为情绪认知科学研究与情绪脑机接口系统提供新的技术手段。  相似文献   
7.
为解决核反应堆辐射及不可接近环境下工人运维的技术难题,融合新一代信息技术,将数字孪生技术与工业互联技术相结合,提出了一套三维数据可视化实现方案,解决了数字孪生应用中三维模型呈现、实时数据对接、模型算法软件对接,以及数据可视化等关键问题。首先,利用3D Studio Max、SolidWorks等建模软件构建三维模型,并结合前端设计、虚拟场景渲染等技术,实现数字孪生可视化场景构建;其次,基于Node. js运行环境搭建WebSocket服务器,并通过Node-EPICS事件驱动读取实验物理和工业控制系统(EPICS)的过程变量,实现对设备支持层数据更新事件的监听;最后,利用Socket. io套接字创建双向数据通道实现服务器到Unity客户端的实时数据传输。使用该方案构建的反应堆三维监控系统现已应用于中国科学院(CAS)钍基熔盐堆(TMSR)核能项目,该系统实现了核反应设备结构及物理特性在虚拟环境中的数字映射,具备网络通信、数据显示等功能,且数据更新周期达到100 ms,有助于监控人员掌握现场实际情况与指导运维检修。  相似文献   
8.
针对我国某型飞机在长期使用过程中出现搭载的ARINC825总线接口芯片频发损伤故障,提出了总线接口芯片损伤故障与机载电源切换过程高度相关的故障机理,试验测试验证了这一重要关联性。通过对总线接口芯片的DC-DC电源模块特性进行分析,提出了调整供电线路和脉冲宽度调制(Pulse Width Modulation, PWM)控制器的改进措施,消除了DC-DC电源模块尖峰电压。利用改进前后电源模块的对比验证,验证了该改进措施能够解决控制器局域网络(Controller Area Network, CAN)总线接口芯片损伤故障,保证CAN总线的通信正常和飞机使用的可靠性。该故障机理的分析过程和改进措施对于解决机载电源切换导致芯片损伤问题具有一定的指导意义。  相似文献   
9.
在线分类是脑机接口应用中的一个重要研究方向,传统的在线学习算法需要大量样本来适应脑电信号变化,这增加了计算和内存成本。为此,本文提出一种基于样本迁移的在线脑电分类方法。首先利用源域数据训练离线分类器,然后将目标域数据逐个放入进行在线欧式空间预对齐以减小个体差异性,进而提取CSP特征,最后采用加权组合的在线迁移学习分类器进行标签预测。在 BCI 竞赛 Ⅳ 数据集Ⅰ和Ⅱa的跨受试者在线模拟实验中,与4种最先进的算法相比,本文方法表现最好,在线平均分类准确率最高达到了86.02%和75.74%,表明了所提方法的有效性。  相似文献   
10.
近年来基于运动想象(Motor imagery,MI)的脑-机接口(Brain-computer interface,BCI)技术迅速发展,广泛运用于各个领域.为了比较运动执行(Motor execution,ME)与MI脑电活动的差异,本文提出一种基于脑电信号(Electroencephalogram,EEG)时频域分析的方法.通过设计视觉诱导的上肢ME与MI对照实验,对被采集的10名健康被试的EEG数据进行预处理,并提取各波段特征值,最后分析ME与MI各波段功率值和同一波段功率差值.结果显示,MI过程alpha波为优势波,ME过程delta波为优势波.与MI相比,ME中alpha波呈下降趋势,delta波呈上升趋势.本研究结果表明,ME与MI的脑电活动有明显差异性,为进一步提高基于MI的BCI系统的实时性和普适性提供了理论和数据支撑.  相似文献   
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