应用多GPU的可压缩湍流并行计算

利用CUDA Fortran语言发展了基于图形处理器(GPU)的计算流体力学可压缩湍流求解器。该求解器基于结构网格有限体积法,空间离散采用AUSMPW+格式,湍流模型为k-ωSST两方程模型,采用MPI实现并行计算。针对最新的GPU架构,讨论了通量计算的优化方法及GPU计算与PCIe数据传输、MPI通信重叠的多GPU并行算法。进行了超声速进气道及空天飞机等算例的数值模拟以验证GPU在大网格量情况下的加速性能。计算结果表明:相对于Intel Xeon E5-2670 CPU单一核心的计算时间,单块NVIDIA GTX Titan Black GPU可获得107~125倍的加速比。利用四块GPU实现了复杂外形1.34亿网格的快速计算,并行效率为91.6%。     

一种基于粒子滤波的水下地形匹配算法研究

引入了剩余重采样的概念,通过权值分类和剩余权值重采样两个步骤完成粒子的复制,提高了运算速度.使用三次样条插值的方法对深度数据进行插值,构建了湖泊水下数字高程模型.通过仿真证明了该算法的可行性,并分析了匹配误差与水下地形的关系.     

涡轮增压机组的功率平衡计算方法

介绍了舰船蒸汽动力装置中增压锅炉的计算特性,并在对已有的一些相关计算模型分析的基础上,描述了涡轮增压机组的功率平衡计算难题。针对该难题给出了涡轮增压机组的功率平衡计算流程和计算中有关问题的处理方法,在确保计算完备可行的前提下,该方法适合于工程应用。     

综合消磁过程中工作线圈安匝数的估算方法

提出应以满足船壳退磁要求来确定交变磁场的最大振幅，研究了船壳内的磁场与外加磁场的关系，给出了工作线圈总安匝数的计算公式，讨论了如何分配“安”与“匝”等问题．     

面向普适计算应用的构件定义语言UCDL

普适计算的适应性特征对于软件重用的要求决定了构件模型是目前普适计算软件体系结构的理想选择.在面向普适计算的自适应软件平台UbiStar的研究过程中,为了准确地对普适应用中构件的外部特征进行抽象描述,参考了CORBA构件模型使用IDL3和CIDL对构件进行特征抽象的方法,结合UbiStar普适计算平台的特点与需求,提出了一种适用于普适计算环境的构件定义语言UCDL,并且给出了一个应用示例.     

双声纳基阵二维目标联合测向交叉定位算法精度分析

主要对双声纳基阵二维目标联合测向交叉定位算法及精度进行了分析，给出了系统具体的定位公式和误差计算公式，并针对不同基线和不同基线误差、方位误差下目标GDOP的分布情况进行了仿真分析。仿真结果表明，定位误差随基线长度的增加而减小，随基线和方位误差的增大而增大，当基线增大到一定长度时．定位误差最终趋向稳定，达到最小。     

DARPA2潜艇模型定常流动 黏性流场和水动力计算

为了进一步验证SA湍流模式模拟分离流动问题的能力,采用SA(C_υ=30)湍流模型,数值求解定常不可压缩的RANS方程,计算DARPA2潜艇模型定常流动黏性流场和水动力;速度-压力耦合采用SIMPLE方法处理,对流项采用二阶迎风格式,隐式迭代求解方程组。得到的数值计算结果与实验值符合较好。潜艇不同部分对水动力的贡献及受攻角的影响是不同的,升力系数随攻角的增加,艉附体的作用明显增强,而指挥台的作用不是很明显;指挥台和艉附体分别存在时,水动力系数随攻角变化的趋势与全附体时是一致的,曲线不存在奇异性变化。     

基于表面电荷法的像管静电场计算

与传统的有限差分法和有限元法相比,表面电荷法可降低单元剖分难度并能处理开放边界,更适于计算静电透镜的静电场。针对轴对称及非轴对称两类结构,采用样条函数及奇异形状函数改进电极表面的电荷密度估计,讨论了二维及三维表面电荷法的实现。与具有解析解的单位圆盘进行比较,分析了表面电荷法的电位计算精度,并用于轴对称及非轴对称像管计算。结果表明：对轴对称系统,在文中给定步长下,二维及三维表面电荷法与有限差分法计算相对误差不超过10^-3,且二维方法精度整体高于三维方法,二维、三维表面电荷法对3种像面位置的计算结果与有限差分法结果相比,最大误差不超过0.6mm;对非轴对称系统,3种方案下轴外电子运行轨迹的差异明显,非对称因素所产生的干涉场影响是不可忽略的。     

卡尔曼滤波算法的几何解释

对低维卡尔曼滤波算法作了几何解释 ,这种解释对卡尔曼滤波有一种直观的理解 ,使人们对卡尔曼滤波有更本质的认识。     

面向图计算应用的处理器访存通路优化设计与实现

针对图计算应用的访存特点,提出并实现一种支持高并发、乱序和异步访存的高并发访存模块(High Concurrency and high Performance Fetcher, HCPF)。通过软-硬件协同的设计方法,HCPF可同时处理192条共8种类型的内存访问请求,且访存粒度可由用户定义,满足图计算应用对海量低延迟细粒度数据访问的需求。同时,HCPF扩展了基于内存语义的跨计算节点定制互连技术,支持远程内存的细粒度直接访问,为后续实现分布式图计算框架提供技术基础。结合上述两个核心研究内容,基于流水线RISC-V处理器核,设计并实现了可支持HCPF的RISC-V片上系统(System-on-Chip,SoC)架构,搭建基于FPGA的原型验证平台,并使用自研测试程序对HCPF进行初步性能评测。实验结果表明,HCPF相比原有访存通路,最高可将基于数组和随机地址的两种随机内存访问性能分别提升至3.5倍和2.7倍。远程内存直接访问4 Byte数据的延时仅为1.63μs。