基于PEPA的舰艇编队防空过程建模及分析

防空作战是大型水面舰艇编队的主要作战样式之一。本文运用PEPA（性能评价过程代数）方法对舰艇编队防空作战全过程进行有效建模,形式化描述了预警探测、情报传递、命令下达、防空拦截等作战主要过程。建立的PEPA模型具有层次化结构,考虑了要素间相互协作,体现了编队防空作战分布、并发的特点。通过对建立的PEPA模型进行性能指标选择和稳定状态分析,得到了不同因素对编队能力发挥的影响情况,获得了防空作战的基本要素组成。从而提供了一种解决舰艇编队问题的新方法。     

高精度有限体积格式在三维曲线坐标系下的应用

为了构造在光滑区具有较高分辨率并且可以无振荡捕捉激波的高精度有限体积格式,同时降低格式在模板选择上遇到的困难,基于逐维重构方法,发展了结构网格下的高精度有限体积格式,并将这一格式推广到三维曲线坐标系下,从而可以适应相对复杂外形下的计算。为充分验证格式的有效性,选取一系列典型算例进行计算:在等熵涡输运和二维喷管流动中验证了格式的精度可以达到设计精度;在双马赫反射问题中格式也表现出良好的捕捉激波的能力。数值计算表明,上述格式在曲线网格上具有较高的数值精度和鲁棒的激波捕捉能力,适用于流体力学方程的计算。     

协同仿真环境的设计与实现

本文从计算机技术和仿真技术的发展和应用需求出发，提出了协同仿真的基本概念和关键技术，包括建模方法、仿真算法、仿真数据库等几个方面。讨论了协同仿真环境的一般体系结构，最后，介绍了一种协同仿真环境的设计和实现方法。     

多机空战对抗评估系统分析与设计

针对多机空战对抗评估系统总体设计,介绍了系统主要功能、软/硬件组成和关键技术,并对今后空战评估系统技术发展进行了分析,文中给出了相应的系统框图。     

时间序列分析中的模型定阶策略

模型的定阶问题是时间序列分析(包括参数谱估计、系统辨识,回归分析)研究领域中的一个重要问题。本文对现有的数种模型定阶方法,进行了分析、讨论和归纳,指出了它们所适用的场合及优劣。     

C4ISR需求开发新途径：基于本体建模

针对C4ISR需求客观上复杂且特殊、主观上难沟通等特点导致C4ISR需求开发难的问题,研究C4ISR需求本体,提出开发C4ISR需求的一条新途径:基于本体建模。首先,构建C4ISR需求本体元模型、语义模型,很大程度上澄清了C4ISR需求领域知识结构;然后,提出基于本体建立C4ISR需求模型的具体步骤;最后,示例说明方法的可行性、有效性,展示了方法的应用前景。     

α粒子在高温高密度氘氚等离子体中输运和能量沉积率的有限元计算

α粒子在高温高密氘氚等离子体系统中输运时其角密度分布函数满足非定态Ｆｏｋｋｅｒ－Ｐｌａｎｃｋ方程。本文将一维球对称情况下的Ｆｏｋｋｅｒ－Ｐｌａｎｃｋ方程在时域离散时分离成速度与坐标方向的两个方程，再对此两个方程中的速度变量作多群化处理，坐标变量（包括运动方向变量）采用有限元方法处理，分别得到了两个有限元方程。通过对两个有限元方程的耦合求解，数值求解了α粒子角密度分布函数随时间的变化，据此分别计算了α粒子对背景等离子体中的离子、电子的能量沉积率以及α粒子对背景等离子体的总能量沉积率随时空的演化。     

气体化学反应速率的 DSMC 方法

为预报化学反应过程,应用ＤＳＭＣ方法研究了双原子分子的离解反应,讨论了高温情况下（Ｔ～Ｅａ／ｋ）采用由实验测定得到的反应速率与气体温度间Ａｒｒｈｅｎｉｕｓ经验关系式的可靠性问题,分析了振动热非平衡效应对于离解反应速率的影响,给出了由ＤＳＭＣ方法得到的离解反应速率与气体温度的关系曲线。     

超高速碰撞形成一次碎片云特性

对超高速碰撞数值模拟方法进行了讨论.采用ANSYS/AUTODYN程序的SPH方法,对球形弹丸超高速撞击时弹丸的破碎、碎片云的形成及扩展过程进行数值模拟,其结果与实验结果进行比较,并验证了计算方法和模型参数的正确性.在此基础上采用数值模拟方法,对钨合金、轧制均质装甲及LY12铝三种材料的球形弹丸超高速撞击靶板之后形成的一次碎片云形貌及演化规律进行了研究,并基于量纲分析方法得出了碎片云特征参数(碎片云头部速度、径向最大膨胀速度及膨胀角)随初始撞击条件的变化规律。     

基于CPU-GPU混合计算平台的RNA二级结构预测算法并行化研究

RNA二级结构预测是生物信息学领域重要的研究方向,基于最小自由能模型的Zuker算法是目前该领域最典型使用最广泛的算法之一。本文基于CPU GPU的混合计算平台实现了对Zuker算法的并行和加速。根据CPU和GPU计算性能的差异,通过合理的任务分配策略,实现二者之间的并行协作计算和处理单元间的负载平衡;针对CPU和GPU的不同硬件特性,对Zuker算法在CPU和GPU上的实现分别采取了不同的并行优化方法,提高了混合加速系统的计算性能。实验结果表明,CPU处理单元在混合系统中承担了14%以上的计算任务,与传统的多核CPU并行方案相比,采用混合并行加速方法可获得15.93的全局加速比;与最优的单纯GPU加速方案相比,可获得16%的性能提升,并且该混合计算方案可用于对其它生物信息学序列分析应用的并行和加速。