大口径光学透镜瞬态温度场模拟

为考察热辐射效应对光学元件稳、瞬态温度场的影响,给出了考虑辐射和导热耦合换热情况下复杂几何结构光学透镜稳、瞬态热特性的适体坐标下离散坐标法.对喷管形和圆柱形介质进行计算并与其他方法比较表明,建立的适体坐标系下辐射与导热耦合换热计算方法精度较好.对两端为球缺中间为圆柱的大口径透镜内的辐射与导热耦合换热过程进行了数值模拟.计算结果表明,为了精确地预测半透明介质如透镜内的温度分布,应该考虑辐射与导热耦合作用,且应当考虑介质的光谱特性.     

一类广义集值强非线性混合拟变分不等式(英文)

引进一类广义集值强非线性混合拟变分不等式,并且用投影技巧证明了它解的存在性.推广了广义集值强非线性混合变分不等式的许多结论.     

美国密歇根州三所学院的办学理念与特色分析

办学理念和办学特色对学校的生存和发展起着至关重要的作用。本文在分析美国大学的发展历程与办学理念演变的基础上,重点介绍了三所美国学院的办学理念和办学特色,希望对我们的高等教育教学改革能有所启示。     

动漫广告将异军突起——从病毒式传播看动漫广告的发展前景

动漫广告具有病毒式传播的天然潜质。其独特鲜活的动漫形象是强有力的病原体,易吸附受众注意力;其核心受众是80、90后人群,他们注重感官消费、乐于信息分享,是典型的易感人群;网络、手机等新媒体日益成为动漫广告受众高度依赖的主流媒体,为动漫广告的病毒式传播提供了4A级的传播渠道;动漫文化本身具有强烈的感染力,能激发受众积极地分享动漫广告信息。鉴于病毒式传播高效的传播效果,动漫广告会在未来的广告营销中异军突起。     

熔盐堆临界能谱与通量分布的仿真计算

研究熔盐反应堆在临界工况下的堆芯中子能量和中子通量分布.由于熔盐反应堆的几何结构与目前的热中子反应堆存在很大差异,导致热中子反应堆能谱的求解方法在对熔盐堆进行计算时存在几何处理上的困难.针对上述问题,提出采用具有任意几何处理能力的中子输运计算软件MCNP对熔盐堆堆芯结构进行建模,采用能量区间上的平均通量代替该区间内通量分布的方法,计算了两种熔盐堆在临界工况下的堆芯中子能谱.结果表明,MSBR堆芯能谱为典型的热堆能谱;MO-SART堆芯能谱介于快堆能谱和热堆能谱之间.结果能够作为堆芯扩散计算中能量分群方法的依据.同时分析了堆芯内中子通量分布情况,结果表明熔盐堆中子通量分布具有中间高、四周低的特点.     

一种轮毂电机悬架构型及其减振性能的研究

针对轮毂电机驱动的电动汽车簧下质量的增加导致车辆平顺性下降的问题,采用与轮辋连接的三个对称分布的减振器和弹簧作为驱动电机悬架,主动轮与车体之间仍采用原车悬架结构.建立含路面激励与电机振动激励的车辆1/4垂向振动数学模型,采用B级路面作为路面激励,以0阶和8阶电磁力波作为电机振动激励.实例仿真研究双激励下的车身加速度、车轮动载荷、悬架动挠度以及电机位移等响应,比较不同车速下的系统响应,分析电机悬架参数对系统响应的影响.结果 表明,电机振动激励对系统有一定的影响,路面输入是振动的主要来源,电机悬架阻尼系数的影响大于弹簧刚度的影响,上述悬架构型在宽车速范围内都表现出良好的减振性能.     

引入BL-Seq2seq模型进行负荷预测

短期负荷预测在电力系统运行和调度中起着重要作用,为了更好地提取数据中蕴含的有效信息,提升短期负荷预测精度,本文引入Seq2seq算法的注意力机制提出了多层Bi-LSTM的Seq2seq深度学习模型(BL-Seq2seq)实现短期用电负荷预测.其中Seq2seq的编码端由多层Bi-LSTM组成,将输入数据进行编码,并在网络末端输出编码后的最终状态;Seq2seq解码端为单层LSTM,它将编码端的最终状态作为初始输入状态,同时每一步的输出值作为下一步的输入值.利用用电负荷实测数据,基于Keras平台进行仿真,仿真结果表明,与多个经典的深度学习的短期用电负荷预测模型相比,所提BL-Seq2seq模型的预测误差明显降低,大大提升了短期用电负荷预测精度.     

GROMACS 2020在ROCm平台上的移植与优化

GROMACS是应用广泛的开源分子动力学模拟软件,当前主要通过CUDA使用NVIDIA GPU进行加速计算。ROCm是一个开源的高性能异构计算平台。基于ROCm平台的HIP编程语言,首次实现了GROMACS 2020系列在ROCm平台上的完整移植。在MI50 GPU上,以一个复杂离子液体模拟算例为目标,使用GPU性能分析工具rocprof对移植代码进行了性能分析。针对MI50硬件特性,先后对成键力核函数、静电力的PME核函数和短程非成键力核函数进行了优化,优化后运行目标算例的性能相比初始版本整体上获得了约2.8倍的加速比,在 MI50上的性能高于GROMACS原版OpenCL代码60.5%,相对纯CPU版本有约2.7倍的加速比。在另外2个具有代表性算例的单结点测试以及离子液体算例的多结点扩展性测试中,优化后的代码也达到了较好的性能提升,这表明所采用的优化操作具有一定的通用性。     

基于区域结构特征的城区LiDAR数据快速分类

机载激光雷达能够及时准确地获取大量具有精确三维位置信息的三维点云数据,在数字城市、森林防火、智能交通等领域有着广泛的应用。城市中心区域的三维点云数据往往会因为高大树木或植被的遮挡,造成建筑物等人造目标识别特别困难。本文通过直接的二次多项式拟合方式提取高大树木等植被与建筑物目标典型局部区域的区域信息,构建区域目标敏感的结构特征,进而,通过模糊逻辑即可完成三维点云数据的建筑物目标敏感的分类任务。实验结果表明,该方法能够快速有效地实现较大尺度范围内LiDAR点云数据的分类,具有较好的应用前景和推广能力。     

非参数贝叶斯分类字典学习的MRI重建方法

为提高磁共振图像的重构质量,提出一种基于非参数贝叶斯分类字典学习的重建方法.通过差分变换,在梯度域中利用无限高斯混合模型将图像块自动聚类,对具有相似结构的图像块进行分类训练字典.采用非参数贝叶斯字典学习方法训练字典,克服传统字典学习对参数选择的依赖性.实验结果表明,与目前几种典型的磁共振图像重建方法相比,该方法的峰值信噪比平均提高2.9 dB;在同一噪声水平下,该方法抗噪性能更强,重构质量更优.