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大规模向量式有限元行为数据压缩模型及算法 总被引：1，自引：1，他引：0
针对向量式有限元程式计算所产生的结果数据体积庞大,上传云端和读取处理的速度瓶颈,必须对其进行有效的压缩.通过对向量式有限元行为数据进行分析,依据数据本身的冗余度高、无效信息多、数据格式较长等特点,进而提出一种适用的压缩算法,对行为数据进行时间帧合并、删减冗余数据、舍去过长精度、线元素增量表示等压缩方法.经过验证,本算法压缩后的数据体积明显减小,而程序读取数据的速度则有显著提高,大幅改善了向量式有限元行为分析软件的使用效率. 相似文献
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大规模向量式有限元行为数据无损压缩模型 总被引：1，自引：1，他引：0
针对向量式有限元产生的海量的高精度行为数据在基于web的体系架构的数据传输和文件读取的瓶颈,依据向量式有限元行为数据的内部联系和冗余特点,建立了行为数据的数学模型,并对冗余数据进行删减和合并,提出一种有效的无损压缩模型.最后,给出基于模型的压缩算法.经过验证,数据的规模显著减小,极大提升了数据处理的效率.解压时则完全还原原始数据,完全不影响行为数据的精度. 相似文献
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