MPI＋OpenMP混合编程模型在大规模三对角线性方程组求解中的应用

分布式共享存储系统的特点是每个节点内是共享存储的,而节点间是分布式存储.为了更好地利用这种多级体系结构,讨论了MPI＋OpenMP混合编程模型的性能及实现方法,建立了大规模三对角线性方程组的MPI＋OpenMP混合并行算法,并在上海大学高性能计算集群上与单纯MPI算法进行了性能方面的比较.结果表明,MPI＋OpenMP混合并行算法具有更好的加速比和扩展性.     

多种任务调度混合的IB-LBM并行优化方法

在使用浸入边界-格子玻尔兹曼方法（IB-LBM）求解流场时,为了得出比较精确的结果,往往需要规模较大、较密集的流场网格,这就会造成模拟过程时间长的问题。为了提高模拟的效率,利用IB-LBM局部计算的特点,结合OpenMP中三种不同的任务调度方式,给出了IB-LBM的并行优化方法。在并行优化中混合使用三种任务调度方式,以弥补单一任务调度造成的负载不均衡问题;将IB-LBM进行结构化分解,测试每一结构部分的最优调度方式,根据实验结果选择最优的调度组合方式,而在不同线程数下,最优的组合方式是不同的。优化结果通过并行加速比来检验,可以得出：在线程数较少的情况下,加速比趋近于理想状态;在线程数较多的情况下,虽然线程开辟和销毁的额外时间消耗对性能的优化产生了影响,模型的并行性能仍有了很大的提升。流场的模拟结果显示,在进行并行优化后, IB-LBM对流固耦合问题模拟的准确性并没有受到影响。     

基于可视化库和信息传递接口云图显示的并行化处理

基于可视化库(VTK)可视化技术的特点,讨论可视化流水线机制和并行程序的基本结构.针对计算流体力学可视化后处理实现的问题,介绍和使用VTK颜色映射算法,并编写对计算流体力学结果数据彩色云图显示的程序.然后为了解决时间开销大的问题,提出了并行显示算法.该算法充分利用VTK任务间的并行性,减少程序运行时间,提高运行效率.最后在多核环境下,对大小不同的文件彩色云图显示的加速比进行了对比分析.实验结果显示了随压力变化的彩色云图,表明基于VTK可视化技术能满足可视化后处理方面的要求,与信息传递接口(MPI)结合能取得很好的并行效果.     

提高发动机曲轴自动平衡机测量稳定性的方法

汽车发动机曲轴动平衡量值大,会产生振动现象,甚至让驾驶员无法接受以致影响正常驾驶。对于曲轴的动平衡量值在设计中有严格的要求,若曲轴动平衡量值不稳定,加工置信率差,会导致发动机异常振动。本研究分析影响动曲轴平衡机测量不稳定性的原因,旨在让动平衡测量精度置信率达标,并寻求提升动平衡测量稳定性的方法。文中采用了平衡机定标砝码的制定,解决分离比问题和增设创新轴向定位装置方法,解决了曲轴动平衡不稳定性问题。     

多重网格格子Boltzmann方法的并行算法

针对复杂流动数值模拟中的格子Boltzmann方法存在计算网格量大、收敛速度慢的缺点,提出了基于三维几何边界的多重笛卡儿网格并行生成算法,并基于该网格生成方法提出了多重网格并行格子Boltzmann方法（LBM）。该方法结合不同尺度网格间的耦合计算,有效减少了计算网格量,提高了收敛速度;而且测试结果也表明该并行算法具有良好的可扩展性。     

基于特征符号化和Transformer的无参考图像质量评价方法

基于深度学习的无参考图像质量评价方法目前存在语义关联性不足或模型训练要求高的问题，为此，本文提出了一种基于语义特征符号化和Transformer的无参考图像质量评价方法。首先使用深层卷积神经网络提取图像的高层语义特征；然后将语义特征映射成视觉特征符号，并基于Transformer自注意力机制对视觉特征符号之间的关系进行建模，提取图像的全局特征，同时使用浅层神经网络提取底层局部图像特征，捕捉图像低级失真信息；最后结合全局图像信息与局部图像信息，对图像质量进行预测。为了验证模型的精度和鲁棒性，以相关系数PLCC和SROCC作为评价指标，在5个主流的图像质量评价数据集和1个水下图像质量评价数据集上进行了实验，并将本文提出的方法与15种传统和基于深度学习的无参考图像质量评价方法进行了对比。实验结果表明，本文方法以较少的参数量（大约1.56 MB）在各类数据集上均取得了优越的性能，尤其在多重失真数据集LIVE-MD上将SROCC提升到了0.958，证明在复杂的失真情况下仍能准确评估图像质量，本文网络结构能满足实际应用场景。     

消除018加工中心99#报警的方法

018加工中心具有十分丰富的自诊断功能，当故障发生后，系统能从硬件、软件上进行指示，根据其指示就可以查找到故障点，从而将其排除。前不久，我厂发生一起99＃报警故障，查阅018操作说明书，从86＃到”！＃报警均未提示是何种报警，因此不能根据机床的报警表及其处理办法进行解决。我们根据系统硬件、软件指示将其排除，保证了机床的正常运行。现将该报警的处理方法介绍如上，供同行参考。故障现象按启动按钮后，通用显示器1显示：44766口6；号码显示器显示：99。同时报警指示灯亮；SE、N＋l指示灯亮。故障检查与分析该故障发生后，按…     

改进Deeplab网络的遥感影像海岛岸线分割

目的 海岛作为一项特殊资源,在海洋开发和利用方面发挥着重要的作用;遥感作为一种非接触式远距离探测手段,为海岛研究提供了重要的数据来源;而深度学习因其对图像特征的提取能力和对复杂问题的拟合能力广泛应用于各个领域。本文结合深度学习的计算优势,兼顾遥感影像的波段数量多和覆盖范围大的特征,以海岛岸线的快速分割为目的,提出了一种改进的海岛岸线遥感影像分割模型。方法 该分割模型包括3方面：1）针对遥感影像的多波段特征,提出基于最佳指数的遥感影像波段组合选择,将选择后的波段组合作为海岛岸线分割模型的输入数据;2）针对遥感影像大范围覆盖的特征,提出基于Deeplab神经网络结构的海岛岸线粗分割,将粗分割结果作为海岛岸线优化的初始边界;3）利用全连接条件随机场优化海岛岸线,实现海岛岸线的细分割提取。结果 以大小不等的4个海岛的岸线提取为例,分别采用改进的海岛岸线分割模型、全卷积神经网络模型（fully convolutional networks,FCN）、Deeplab模型和目视解译法从遥感影像数据中分割海岛岸线。同时,引入平均交并比（mean intersection over union,MIoU）和相对误差,对各模型分割的海岛岸线结果进行精度比较。结果表明,本文改进的海岛岸线分割模型克服了FCN模型海岛岸线的不连续性问题,降低了海岛岸线的误分割现象;从MIoU值的比较可以看出,本文改进模型与目视解译的海岛岸线结果具有更高的吻合度,较FCN模型提高了17.7%,较Deeplab模型提高了5.2%;从海岸岸线的周长和面积的相对误差可以看出,本文改进模型的相对误差均低于FCN模型和Deeplab模型。结论 本文改进模型包含了面向遥感影像的波段选择、利用神经网络训练的海岛岸线粗分割和基于全连接条件随机场的海岛岸线优化,在保证岸线连续性的前提下,提高了海岛岸线的分割精度。