基于Master/Slave模式的CT同时代数重建的并行进程

Master/Slave模式,又称主从模式,是一种并行程序设计思想.本文介绍了同时代数重建法(Simultaneous Algebraic Reconstruction Technique,SART),并简化、改进了该算法讨论了SART算法的并行性和基于Master/Slave模式的并行进程;通过算法复杂度分析和在以客户/服务器(Client/Serve)模式组建的局域网上的网络并行重建试验,证明了该并行进程能较大地提高SART算法的时间效率.     

NJ-GPCA:一种面向并行空间计算的高效数据访存策略

针对并行矢量空间叠加分析中存在的I/O性能差及并行算法调度效率低的缺陷,提出了"去"归并通用并行计算架构(NJ-GPCA)。该架构首先基于内存数据库Redis设计内存矢量空间数据模型;其次通过数据预处理以及任务分发技术,减少进程等待,提高I/O性能;最后重新进行任务分配以及规划进程调度,避免结果数据归并收集,使得并行叠加分析算法归并收集阶段的时间复杂度由O(nlogn)降低到O(n)。实验结果表明,该方法对真实地理数据下的并行叠加分析操作,I/O时间至少减少75%,对于提高算法整体性能有明显效果。     

基于并行处理机制的多基地雷达多目标跟踪算法

针对用多基地雷达系统跟踪近距离多高速机动目标的场合,提出了一种基于并行处理机制的跟踪 算法。该算法将整个观测数据的关联过程拆分成若干个并行子关联进程,并将确定目标的跟踪过程拆分成 两个并行的三维子进程,同时对距离和拟测值及多普勒速度拟测值进行迭代滤波。仿真结果表明,该算法不 仅能够在杂波中快速精确地跟踪多个机动目标,而且具有很好的收敛特性和稳定性。     

基于遗传算法的并行活动工期研究

针对并行活动中并行时间和返工作业相互牵制的问题,分析了成对工作并行、多紧前工作并行、多工作同时并行模式下的返工机制,揭示了返工量与各影响因素之间的关系,给出了返工量的计算公式,构建了并行工作模式下全过程设计的工期算法。以最小化设计周期为优化目标,设计了矩阵编码的遗传算法,求解各工作间并行度。最后,以一般商业办公楼的设计过程为例,验证了算法的可操作性和实用性。     

基于矢量DSP的并行化卷积算法

为了提场卷积算法在矢量!字信号处理器(DSP)上的执行效率,提出了一种高效的并行化卷积算法——基2并行短卷积(PSC R2)算法。该算法采用了基2短卷积运算结构,摆脱了传统并行化卷积算法的直接结构,从而有效降低了算法的循环次!。基于该算法结构,还提出了矢量DSP专用指令以匹配卷积的运算结构,保障算法执行效率。通过实际评估,证明了该算法在时间复杂度上仅为传统的内循环矢量化(VIL)算法的43%,为外循环矢量化(VOL)算法的55%,并且在存储空间开销上能够与传统算法基本持平。利用该算法,可以大幅降低移动通信和数字信号处理中的卷积、相关、滤波运算的时间复杂度。     

基于双重分组和密钥计数的并行认证模式

由于CBC-MAC模式不可并行处理,提出了一种基于双重分组的并行认证模式(PKCB).PKCB模式同并行认证模式PMAC相比,安全性和速率都有显著提高,PKCB认证模式与CTR(计数器)加密模式结合可构成分组密码算法的一种全工作模式.在此基础上提出了一种基于密钥计数的并行认证模式(KCTR-MAC).KCTR-MAC模式安全性比PMAC模式高得多,而速率未降低,KCTR-MAC认证模式和CTR加密模式结合也可构成分组密码算法的一种全工作模式(2CTR),2CTR模式的综合性能不亚于标准模式CCM(CTR with CBC-MAC),是一种安全快速的实用模式.     

基于并行混沌和复合形法的桁架结构形状优化

针对多工况下受应力、位移和局部稳定性约束的桁架形状优化问题,提出了基于并行混沌优化算法和复合形法的混合优化算法。该算法综合利用了并行混沌的全局搜索能力,复合形法的快速局部搜索能力和混沌细搜索。首先,利用并行混沌优化算法快速搜索到全局最优解附近,然后应用改进复合形法以并行混沌的优化解为初始复形进行搜索,提高了最优解的搜索速度,最后应用混沌细搜索策略提高最优解的精度。两个典型数值算例验证了该混合优化方法对桁架形状优化问题的有效性和稳定性。     

声纳阵元域信号并行仿真系统设计

采用由多片DSP和工控机为核心组成的DSP并行处理系统,进行声纳阵元域信号仿真。为满足实时性与通用性的应用需求,探讨基于并行DSP系统的仿真系统的软硬件结合设计方法。根据仿真算法,设计仿真系统任务流水线并行模式;基于软件工程方法和设计模式,设计便于流水线阶段映射的DSP进程框架和适当粒度的任务封装;采用时延隐藏方式设计DSP间的数据通信。使用表明,这些设计既满足了实时性能的要求,又解决了并行多任务实时系统通常难以进行适应性维护和功能重配置的问题。     

优化遗传神经网络及其在机械故障诊断中的应用

提出了一种改进的遗传神经网络算法,该算法综合了遗传算法的全局性和神经网络的并行快速性等特点,有利于克服神经网络存在易陷入局部极小和收敛速度慢的问题,达到了优化网络的目的.此算法应用于磨机故障诊断,通过试验得出对故障模式的识别精度较高,具有较好的应用前景.     

可视化并行程序开发平台的设计与实现

从方便用户进行并行程序设计的角度出发,开发了一个基于图形的可视化并行程序开发平台.该平台由3层构成:在应用层,用户通过图形的方式确定各进程间的通信关系;在进程层,使用平台提供的图标完成相应的程序设计;在代码层,通过代码产生器生成并行程序.图形方式隐藏了并行机制,降低了并行程序设计的难度.     

PCI接口芯片9080及其应用

CI9080是PLX公司开发的支持主从模式传输的PCI接口芯片。介绍了PCI总线的特性和PCI9080的主要特点、芯片内部结构,并详细分析了DMA,Direct Master,Direct Slave的传输特性和总线周期信号响应过程,以及PCI9080的总线工作模式、配置空间加载方式、上电初始化过程。最后给出了一个PCI数据采集卡的硬件设计框图和具体功能模块说明,旨在说明如何通过PCI9080设计PCI总线适配卡。     

基于GPU的杆系离散元并行算法在大型工程结构中的应用

杆系DEM(离散元,discrete element method)是求解结构强非线性问题的有效方法,但随着结构数值计算规模的扩大,杆系DEM所需要的计算时间也随之急剧膨胀.为了提高杆系DEM的计算效率,该研究提出单元级并行、节点级并行的计算方法,基于CPU-GPU异构平台,建构了杆系DEM并行计算框架,编制了相应的几...     

变排量非对称轴向柱塞泵抗扰控制及并行整定方法

针对变排量非对称轴向柱塞泵因斜盘振荡严重而引起流量脉动较大的问题,提出将变量阻力矩视作干扰信号,采用抗扰控制算法来提高其变排量控制性能。通过SimulationX和Simulink平台联合仿真,对比在不同频率的变量阻力矩作用时常规PID（proportion integration differentiation,比例积分微分）控制、指数收敛干扰观测器控制、非线性PID控制、自抗扰控制和滑模控制下变排量非对称轴向柱塞泵斜盘角度的响应特性,以得到最合适的抗扰控制算法。在此基础上,提出一种基于粒子群优化（particle swarm optimization, PSO）的控制参数并行整定方法。仿真结果表明,在10,20和100 Hz干扰信号的作用下,滑模控制下变排量非对称轴向柱塞泵斜盘角度的波动量为常规PID控制下的1.7%,2.2%和23.0%,说明滑模控制算法能大幅减小斜盘振荡和流量脉动。基于PSO的控制参数并行整定方法有效地减小了滑模控制的跟踪误差,整定后的最大超调量减小了87.5%;且该并行整定方法可脱离专业仿真软件,与SimulationX平台仿真相比,其仿真效率提高了10倍以上。研究结果对常规液压控制系统的仿真优化有一定参考价值。     

柔性组合结构的大挠度非线性有限元分析

本文应用预应力柔性索的非线性有限元模型,用折算弹性模量考虑索初始垂度的影响,引入主一从控制原理来克服柔性元素和刚性元素共同作用时易产生的方程病态,在结构变位后的基础上建立平衡方程,采用带有动坐标的刚度矩阵迭代法,分析了斜拉桥、悬索桥等柔性组合结构的大挠度问题。应用本文方法,已经成功地分析了多座斜拉桥实际结构。对于一般柔性组合结构,经过二至六次迭代即可达到相当的精度。     

Parallel and distributed algorithms laboratory assignments inJoyce/Linda

An NSF ILI grant funded development of laboratories for a three-hour undergraduate course in parallel and distributed algorithms. The course discussed both theoretical and practical areas of study. The laboratories explored various parallel architectures and paradigms and were written using Joyce/Linda, which allows visualisation of both the data movement and the simultaneous execution of the algorithm. The Joyce/Linda software was also utilised to develop parallel and distributed laboratory assignments for courses on data structures, operating systems and computer networks. This paper describes the design and implementation of the laboratories. Initial experiences with the course and assignments are described     

一种新的体系可靠度的近似计算方法

提出了一种新的体系可靠度的近似计算方法。首先将一个线性失效模式在另一线性失效模式失效前提下的条件失效模式近似为一个等价的线性失效模式,然后利用条件概率的基本原理并结合所推导的等价失效模式的理论表达式,提出了一种并联体系可靠度的近似计算方法,从而将求解一组失效模式交集失效概率的复杂问题转化为求解一组线性等价失效模式失效概率乘积的简单问题。由于串联体系以及串并联混合体系均可表示为一系列失效模式交集的线性组合,因此方法可以很方便地应用于串联体系以及串并联混合体系的体系可靠度计算。此算法计算过程简单、计算量小、计算精度高,适合于大型结构体系的体系可靠度计算。     

时域CFD/CSD耦合方法能量精度分析及应用

研究两类时域计算流体力学/计算结构力学（CFD/CSD）耦合方法：串行分区方法和并行分区方法。从耦合界面能量守恒的角度分析不同耦合方法对能量守恒误差的影响。在非同位方法和并行分区方法的基础上提出非同位并行分区方法。使用不同的耦合方法,对二维气动弹性算例Isogai Wing进行计算,结果表明减小耦合界面上的能量守恒误差可以有效的提高计算精度,效率高于紧耦合方法;非同位分区方法的能量守恒误差小于同位分区方法,并且可以使控制方程满足界面连续条件;非同位并行分区方法继承非同位分区方法和并行分区方法的全部优点,采用该方法计算颤振边界,和文献结果吻合。     

有模具约束的并行机批量流调度问题研究

大多数调度问题均假设产品以单个或整批的方式进行生产,而实际生产过程中,会把产品分批后再进行生产。但当考虑模具约束时,对如何解决产品分批以及制定合理调度方案的问题,本文以最小化最大完工时间为优化目标,建立了考虑模具约束的并行机批量流调度模型,并提出了一种基于遗传算法和差分算法结合的混合差分遗传算法（DEGA）,实现分批与调度两个问题并行优化。最后通过对算例测试,DEGA算法得到更优的解,证明了该算法的优越性和稳定性。结合实际案例,验证了模型和算法的可行性。     

Parallel simulation algorithm for maintenance optimization based on directed Acyclic Graph

An efficient simulation algorithm for the quantification of reliability performance indicators of a complex system is demonstrated in the paper that is based on Monte Carlo method. A directed Acyclic Graph is used as a useful system representation. A parallel simulation technique is used in the algorithm which is based on the construction of the special course of life sequence of transformed transition times subjected to the corresponding part of the Acyclic Graph. The parts of the Acyclic Graph represent individual subsystems of a given system and may be effectively evaluated from the reliability point of view. The wide range of models for both deterministic and stochastic processes applied on the terminal nodes of the Acyclic Graph is allowed in the algorithm. The use of the algorithm for comparative theoretical calculations as well as for industrial applications is shown by a visual demonstration. A cost-optimization problem is shortly introduced which may be fully solved by the algorithm using additional genetic algorithms as an applicable optimization technique. The problem takes into account also additional objective that is defined as a prescribed constraint of a selected reliability performance indicator. The solution of the cost-optimization problem is demonstrated on two practical examples.