深度神经网络在线训练硬件加速器的数据量化综述

随着算法和数据的爆炸式增长,深度神经网络（Deep Neural Network, DNN）逐渐在实际应用中扮演愈发重要的角色。然而,真实场景中的数据与线下训练数据之间往往并不满足独立同分布假设,导致预训练DNN模型在实际应用中性能严重下降。所以,在资源供给相对有限的平台上进行DNN模型在线训练成为其有效应用的保证。为了满足真实场景对DNN模型质量与速度的多维度性能要求,如何在保证算法精度的同时显著降低计算复杂度是在此类应用中部署DNN的关键。数据量化是降低计算复杂度的主流优化技术之一,能够通过降低模型参数、中间值等数据的位宽来减少硬件加速器的资源耗费。因此,从软件和硬件两个方面对深度神经网络训练加速器中关于数据量化的研究进行总结。对国内外最新发表的相关文献进行归纳总结。首先,从软件的角度总结了不同的量化方法,包括简单映射数据量化和复杂映射数据量化;其次,从硬件的角度总结了DNN加速器对网络在线训练各计算步骤的量化支持;再次,阐述了数据量化对加速器设计的影响,包括存储单元和计算单元;最后,对本领域的研究进行总结,并展望了未来本领域的发展方向。文章提出的分类方法有助于对之前的DNN加速器...     

一种基于流特征模式的股市跟踪预测算法

由于股市波动的突发性、多变性,且时序数据呈非正态分布,传统的时序预测模型难以有效预测股市。提出了一种基于流特征模式的股市跟踪预测算法(SFM-PG),该算法根据股票之间的相关性构建贝叶斯网络,选取目标股票的马尔科夫毯作为其同辈群体,然后基于同辈群体之间的接近度,给出一种窗口跟踪式预测模型,其通过对同辈群体权重的动态更新进行跟踪式预测,以减少股票数据分布非正态性对预测的影响;进而,使用滑动窗口提取时序数据中的特征并形成流特征,通过与模式知识库的匹配提取流特征模式,并利用与流特征模式对应的知识调整预测结果,以减少由于突变所引入的预测误差。最后,在上证股票板块网络上的实验结果显示了算法的实用性和有效性。     

基于改进YOLO v4的煤矸石识别检测技术研究

为提高煤矸石分拣的精度和可靠性，提出了一种基于改进YOLO v4的煤矸石识别网络，引入了Focal损失函数，使用K-means++聚类算法优化初始锚定框，将PANet中的五次卷积操作替换为CSP结构，同时引入空洞卷积的金字塔结构，降低模型参数，实现模型的轻量化，增加了一条跨连接边构成BiFPN结构，提高对中等目标的检测能力，得到My-YOLO v4目标检测模型。本研究对所提出的My-YOLO v4识别检测方法与SSD、YOLO v3、YOLO v4三种检测方法进行实验对比分析。实验结果表明，该检测算法在测试集上检测煤与煤矸石混合的mAP值为98.14%,FPS为28.3 f/s,相较于SSD、YOLO v3检测算法识别精度分别提高了5.41%、2.87%,相较于YOLO v4目标检测模型识别速度提高了7.7 f/s,通过对比分析实验数据验证了My-YOLO v4目标检测模型整体性能的有效提高。     

磨料水射流加工材料去除机制及影响因素分析

对磨料水射流加工过程材料的去除机制及相关影响因素进行了分析,结果表明:工件表面材料的去除主要取决于磨料粒子的切削、铲削以及压痕成坑等侵蚀行为的综合作用,介质水起到加速粒子以及冷却工件作用,保证加工过程材料无热变形现象发生.影响工件切割效果的因素有很多,包括射流压力P、进砂比、进给速率V以及喷嘴高度h等,其中射流压力P和...     

锦纶帘线封隔器胶筒工作性能及其影响因素

锦纶帘线封隔器胶筒适用于井眼小、井壁不规则、地层压力大的裸眼井况,但是也存在着承压性能低、密封性能差等不足。为了提高锦纶帘线胶筒的工作性能,通过拉伸试验和Gough-Tangorra理论获得橡胶和帘线的材料参数,建立锦纶帘线胶筒三维数值仿真模型,并结合室内试验验证仿真模型的准确性;进而研究不同坐封压力下锦纶帘线胶筒应力和接触应力变化规律,系统地分析了帘线角度、帘线层数和帘线间距对胶筒承压性能和密封性能的影响。研究结果表明:①试验测得锦纶帘线胶筒最大坐封压力为70MPa,最大工作压力为50 MPa,残余变形为3.2%;②基于REFINE 265单元建立锦纶帘线胶筒三维数值仿真模型,仿真结果与试验结果误差小于15%,可以满足工程分析的需求;③随着帘线角度从14°增加至20°,帘线应力线性增大,橡胶应力和接触应力小幅度降低;④随着帘线层数从2层增加至8层,橡胶应力和接触应力显著下降,帘线应力加速下降,最高下降幅度达到64%;⑤随着帘线间距从1.4 mm增加至2 mm,橡胶应力和帘线应力同步增大,接触应力降低。结论认为,该研究成果为提高锦纶帘线胶筒的工作性能提供了理论依据。     

一种新型多级分段压裂自动投球器

投球压裂是页岩气水平井分段压裂改造的常用技术,目前的投球器存在着压裂球尺寸小、投球数量有限、结构过于复杂、适用性差等问题,不能满足页岩气井大通径、小间距压裂作业的需求。为此,设计出了一种转板式大通径井口自动投球器,该投球器上端设置储球筒,下端的底座内部布置投球机构,通过驱动电机控制投球机构实现逐个投球的功能;采用FEM(有限单元法)对该投球器的投球过程进行碰撞分析,通过任意拉格朗日欧拉(ALE)网格自适应方法和耦合的光滑粒子流体动力学(FEM-SPH)方法进行仿真模拟和样机实验。研究结果表明:①投球碰撞在转板上边缘处产生最大的等效应力、等效塑性应变和位移,产生的最大应力在600 MPa左右,小于42CrMo的屈服强度930 MPa,满足强度要求,并且具有一定的安全余量;②样机成功实现了投球直径介于64～108 mm、投球级差为4 mm的12级分段压裂连续投球测试。结论认为,该投球器操作简单、适用性广,可有效满足页岩气水平井多级分段压裂工艺的需要。     

天然气管道缺陷模型的建立及有限元分析

定量风险评价是天然气管道安全管理的有效方法。为此,采用ABAQUS有限元软件建立了无损天然气管道的数值模型,通过对比现场工况给定最大安全运行压力,验证了该数值模型的准确性。随后建立了含凹坑和机械划伤等缺陷的天然气管道模型,通过仿真模拟进行了定量研究,确定了各种缺陷下管道的极限承压能力。针对机械划伤缺陷的管道建立了B型套筒的仿真修复模型,修复后的管道满足2 MPa的工作内压需求。研究结果可以对含缺陷管道形成有效的评价机制,为天然气管道定量风险评价方法的建立打下基础。     

全金属螺杆泵定转子配合优化及特性试验研究

为确定全金属螺杆泵定转子的最优间隙值,针对全金属螺杆泵定转子间隙配合的特点,分别采用有限元热力学分析方法和大涡模拟(Large eddy simulation,LES)模型,分析了金属螺杆泵内流动特性及温度、黏度对全金属螺杆泵定转子配合间隙的影响规律。根据优化分析结果,确定全金属螺杆泵定转子最优配合间隙区间为0.1~0.3 mm,并试制全金属螺杆泵样机进行试验。模拟结果表明:当转速相同时,黏度小于0.05 Pa·s的介质,泵效受间隙值影响效果显著,间隙值达到0.6 mm时,泵效降为0%;当介质黏度大于0.50 Pa·s时,间隙值对泵效的影响明显变小;介质黏度和转速是泵效的主要影响因素,提高转速可以改善泵效,但介质黏度对泵效的影响更为显著。现场测试结果表明:研制的全金属螺杆泵使用性能满足设计要求,其运转特性与室内试验结果基本一致,运行过程平稳可靠,泵效基本无变化。研究结果可为全金属螺杆泵的现场应用提供指导。