计算滴定分析法的分类及其进展

提出了将计算滴定分析法分为控制体积滴定法和控制电位滴定法两个大类的观点。控制体积滴定法包括线性滴定法、单点滴定法及双点滴定法;控制电位滴定法包括控制单电位滴定法和控制多电位滴定法。本文介绍了两类计算滴定分析法的基本原理、方法特点、相互联系、引起误差的原因及其最新进展。     

轴流式水轮机三维非定常湍流计算及压力脉动预测

水轮机的稳定性研究是目前工程上大型水轮机组流动分析的重要课题,本文以某水电站的大型轴流转桨式水轮机原型为基础建立计算模型,完成了从蜗壳进口到尾水管出口整个流道的非定常湍流计算,预测了固定导叶进口、转轮后、尾水管进口等多个位置的压力脉动,并利用FFT变换进行分析得到了压力脉动的频率和幅值,探讨了水轮机全流道内压力脉动产生和传播的原理．     

雨水管道程序计算与绘图一体化

目前设计部门大多仍采用查图、查表的方法进行雨水管道的水力计算。这种传统的设计计算方法是凭经验进行的方法,费时费力、计算精度不高,不利于设计方案的优化。基于解决传统方法的缺点。应用计算机进行雨水管道的设计计算,并结合绘图软件将计算结果直接标注于图形中。实现程序计算与绘图一体化。     

形心在积分学中的应用

介绍了计算和证明积分问题的一种方法—形心法     

表上作业法在团体比赛项目中的应用

借助解运输问题的表上作业法,研究集体比赛项目中参赛队员的出场次序问题,从而为教练员排兵布阵提供一种科学的决策方法.     

基于无人机的移动边缘计算任务卸载

无人机具有高移动性,能帮助移动用户在基础通信设施缺乏的环境中快速部署边缘云。为降低基于无人机的边缘计算成本,提高能量利用效率,提出了一种移动边缘计算(Mobile Edge Computing, MEC)系统的任务卸载方案。首先基于排队论模型构建了多用户边缘计算模型,引入等待概率构造了移动边缘计算系统的成本函数,然后采用权重系数将多目标优化问题转化为求解卸载策略的单目标非线性规划问题,最后采用蒙特卡洛剪枝算法进行求解,并引入决策树剪枝算法降低了算法的复杂度。实验结果表明,文中提出的任务卸载方案在CPU性能较低、任务到达率较大的情况下均能降低成本开销,为基于无人机的边缘计算提供了一种低成本的解决方案。     

基于边端协同的CNN推理加速框架

基于卷积神经网络(CNN)的移动应用程序通常处理的是计算密集型任务,然而传统的云推理和端推理方式在低时延和高准确率方面仍面临着挑战。针对以上问题,提出了一种基于边端协同的CNN推理框架,它能让一个端设备和多个边缘服务器协同工作以提供CNN推理服务。该方法综合考虑高度动态的网络带宽和设备负载情况,分步决策出模型多个最佳分割位置以优化计算和通信权衡。基于硬件测试平台的实验评估表明,相较于3种流行的CNN推理方法,该方法实现了14.3%～67.5%的推理加速,提升边缘服务器的计算资源利用率100%。     

GMCL： a robust global localization method for mobile robot

A large sample size is required for Monte Carlo localization （MCL） in multi-robot dynamic environ- ment, because of the ＂kidnapped robot＂ phenomenon, which will locate most of the samples in the regions with small value of desired posterior density. For this problem the crossover and mutation operators in evolutionary computation are introduced into MCL to make samples move towards the regions where the desired posterior density is large, so that the sample set can represent the density better. The proposed method is termed genetic Monte Carlo localization （GMCL）. Application in robot soccer system shows that GMCL can considerably reduce the required number of samples, and is more precise and robust in dynamic environment.     

一种基于块雅可比迭代的高阶FR格式隐式方法

最近, 基于非结构网格的高阶通量重构格式(flux reconstruction, FR)因其构造简单且通用性强而受到越来越多人的关注. 但将FR格式应用于大规模复杂流动的模拟时仍面临计算开销大、求解时间长等问题. 因此, 亟需发展与之相适应的高效隐式求解方法和并行计算技术. 本文提出了一种基于块Jacobi迭代的高阶FR格式求解定常二维欧拉方程的单GPU隐式时间推进方法. 由于直接求解FR格式空间和隐式时间离散后的全局线性方程组效率低下并且内存占用很大. 而通过块雅可比迭代的方式, 能够改变全局线性方程组左端矩阵的特征, 克服影响求解并行性的相邻单元依赖问题, 使得只需要存储和计算对角块矩阵. 最终将求解全局线性方程组转化为求解一系列局部单元线性方程组, 进而又可利用LU分解法在GPU上并行求解这些小型局部线性方程组. 通过二维无黏Bump流动和NACA0012无黏绕流两个数值实验表明, 该隐式方法计算收敛所用的迭代步数和计算时间均远小于使用多重网格加速的显式Runge-Kutta格式, 且在计算效率方面至少有一个量级的提升.      

浅谈高层建筑结构侧向刚度计算方法

为满足高层结构侧向刚度的抗震设计需求,通常需要开展高层建筑结构的侧向刚度计算工作。文章通过对现行的高层建筑结构侧向刚度进行讨论和分析,提出了针对不同工程条件下高层建筑结构侧向刚度的计算方法。进一步通过对实例验算分析,得到所提出的高层建筑结构侧向刚度计算方法具有良好的理论基础和应用前景,可为相关规范在计算高层建筑结构刚度方面提供参考。