基于MPI的LAGFD-WAM海浪数值模式并行算法研究

在LAGFD-WAM海浪串行数值模式基础上,利用MPI信息传递机制实现其并行化。通过对模拟区域合理划分,对数据采取分块加载,实现了各个节点的负载平衡;通过对算法的改进实现了粗粒度计算,大幅度减少了通信量,从而提高了程序的执行效率。对串行计算和并行计算的效率比较表明,本文建立的方法能够得到较高的加速比。对全球海浪模式,加速比和CPU数目大致呈线性关系。对高分辨率的区域海浪模式,在128 CPU条件下加速比可以达到91.9。     

基于并行计算的海洋平台谱分析疲劳筛选技术研究

为了得到海洋平台疲劳失效风险最大的焊接区域,提出了以有限元网格单元应力为基础的谱分析筛选方法,并开发了程序。程序采用并行计算架构,单次完成数万个单元的累积损伤度/疲劳寿命计算,并通过有限元软件以云图方式显示疲劳寿命。采用该程序计算双浮筒半潜式平台的疲劳寿命。结果表明,该型平台疲劳失效风险较高的区域为立柱与上壳体下浮体连接对角线转角区域、浮筒中纵舱壁与立柱连接区域。并行计算方法的引入,大大缩减疲劳损伤度计算的分析时间,采用22核心的CPU,时间缩短为原来的1/18.5,17小时完成全平台外壳单元谱分析计算。     

聚合物驱组合段塞分注实验研究

萨尔图油田南二区东部140号断层以东地区葡11—4油层,以多段多韵律和正韵律沉积为主,平均孔隙度30．0％,平均空气渗透率1980×10^-3μm2。水驱结束时该油层平均含水92％,采出程度39．5％。计划对该区块实施聚合物驱开采。以往经验认为,组合段塞调整注聚技术能够有效改善流度控制作用。然而对组合注入情况下如何进一步提高驱油效果、注入井分注时机、层段注入强度对开发效果有何影响却很少探讨。通过室内驱油实验,在聚驱的组合段塞注入不同时机（水驱空白阶段、含水下降阶段、含水稳定阶段、含水回升阶段）下调整注入强度实施分注以及在含水回升分注基础上进一步调整注入强度,同时对比不分注实验,评价各方案驱油效果。实验表明：不实施分注时聚驱采收率在水驱基础上提高了19．07个百分点,而组合段塞注入时实施分注均能够在不分注基础上进一步提高驱油效果;空白水驱时实施分注采收率提高幅度最大,为26．55个百分点;随着分注时机的滞后采收率提高幅度增加值依次递减,分注时机越早越好。     

武汉区域气象中心数值预报业务并行计算机系统

对武汉区域气象中心并行计算机系统进行了详细地介绍，分析了并行计算机体系结构、网络和存储系统特点；给出了在并行计算机SP上实现数值预报业务并行化的部分结果；对数值预报模式在串、并行编程环境下的结果进行了分析比较。     

局部型地形因子并行计算方法研究

 随着分析区域的扩展及需求精度的提高,数据-计算密集型地形分析亟需通过并行化来满足用户的时间响应需求。局部型地形因子是以一定半径的分析窗口(通常为3×3)计算且具有单元计算结果独立性的地形信息,是数字地形分析的基本参数。本文在分析局部型地形因子串行算法特征的基础上,以坡度算法为样本,对局部型地形因子的并行计算方法进行了深入研究。从数据并行的角度,对并行计算环境下的数据划分粒度、方式及结果融合策略进行了分析,构建了局部型地形因子的并行计算方法。利用SRTM陆地表面地形DEM数据,设计了坡度并行计算的实验以验证其方法的正确性和实用性。实验结果表明,本文提出的并行计算方法顾及了任务、数据及计算环境,可快速对局部型地形因子串行算法进行并行化改造,提高算法的执行效率,具有较好的并行性能。     

滑坡变形预测灰色神经网络耦合模型的构建及适用性分析

结合灰色模型和神经网络的数据处理特点,提出串联、并联和混联式3种结构的灰色神经网络滑坡变形预测模型。串联式将滑坡变形位移时序分解为趋势项和随机项,采用灰色模型提取滑坡位移时序趋势,利用神经网络逼近随机波动;并联式以灰色模型和神经网络分别对滑坡预测,采用智能非线性组合,按照预测目标精度动态调整权重,从而获取最终组合预测结果;混联式通过增加灰白化层及灰模型群,对神经网络拓扑结构进行优化,达到弱化滑坡原始监测数据随机性、提高预测模型稳健性的目的。将3种模型应用于古树屋滑坡变形预测,并对其适用性进行讨论。结果表明,3种结构的灰色神经网络耦合模型均提高了预测精度,适用于复杂状况下滑坡体的变形预测。     

基于R树的分布式并行空间索引机制研究

为提高分布式并行计算环境下海量空间数据管理与并行化处理的效率,基于并行空间索引机制的研究,设计一种多层并行R树空间索引结构。该索引结构以高效率的并行空间数据划分策略为基础,以经典的并行计算方法论为依据,使其结构设计在保证能够获得较好的负载平衡性能的前提下,更适合于海量空间数据的并行化处理。以空间范围查询并行处理的系统响应时间为性能评估指标,通过实验证明并行空间索引结构具有设计合理、性能高效的特点。     

Investigation of highly efficient algorithms for solving linear equations in the discontinuous deformation analysis method

Large‐scale engineering computing using the discontinuous deformation analysis (DDA) method is time‐consuming, which hinders the application of the DDA method. The simulation result of a typical numerical example indicates that the linear equation solver is a key factor that affects the efficiency of the DDA method. In this paper, highly efficient algorithms for solving linear equations are investigated, and two modifications of the DDA programme are presented. The first modification is a linear equation solver with high efficiency. The block Jacobi (BJ) iterative method and the block conjugate gradient with Jacobi pre‐processing (Jacobi‐PCG) iterative method are introduced, and the key operations are detailed, including the matrix‐vector product and the diagonal matrix inversion. Another modification consists of a parallel linear equation solver, which is separately constructed based on the multi‐thread and CPU‐GPU heterogeneous platforms with OpenMP and CUDA, respectively. The simulation results from several numerical examples using the modified DDA programme demonstrate that the Jacobi‐PCG is a better iterative method for large‐scale engineering computing and that adoptive parallel strategies can greatly enhance computational efficiency. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd.     

对可控硅调压整流电路若干问题的分析

本文比较了两种可控硅整流电路,在这两种电路中把反并联可控硅接入阳极变压器。文章介绍了电路的过压和过流的保护方法并给出了电路的计算公式和经验数据。     

光学测微器的原理、检定及误差分析

着重讨论了高精度光学测微器的基本工作原理、检定方法及误差分析。