集群上的弹性静力问题并行边界元解法及其工程应用

对集群并行环境下的弹性静力问题的并行边界元解法进行了研究和应用.采用结点超行卷帘方案对边界元系统方程组进行存储,实现了计算负载平衡和系统方程的独立并行生成;基于结点超行卷帘分布存储方案,给出了一种求解边界元系统方程组的并行高斯-约当消去方法;采用分子域结点超行卷帘存储,以及分子域并行凝聚和消去的方法处理任意非均匀子域划...     

基于平行机随机排序问题的非线性整数规划解法

为了解决平行机随机排序问题,将问题转化为非线性的整数规划,证明得出利用算法RR可得到非线性整数规划的最优解,从而解决了平行机随机排序问题,并得出E[Xj]23 Xj。     

基于反螺旋理论的2-PTR&PSR并联机器人的奇异位形研究

运用反螺旋理论的方法,对2-PTR&PSR并联机器人进行奇异位形分析。应用几何法,求解出机构的反螺旋,进一步得到机构的约束雅可比矩阵和驱动雅可比矩阵,以及全雅可比矩阵;通过计算分析,2-PTR&PSR并联机器人无约束奇异,当任意一个支链上的连杆与其联接的移动副轴线垂直时,产生结构奇异;最后通过数值仿真得出机构的奇异位形3维曲面.     

机房气流分布的数值模拟

机房通风和温度分布与机房设备工作稳定性和使用寿命密切相关。根据东北大学典型机房的实际情况,以工程上广泛使用的k-ε湍流模型为基础,利用有限容积方法求解连续性方程、动量方程和能量方程,得到机房内空气的三维流场和温度场,并结合中央空调风口设计特点考察了侧送侧回气流组织形式、下送上回气流组织形式和下送侧回气流组织形式对服务器机房内空气流动和温度分布的影响,从而为机房空调送风系统设计提供理论依据。计算结果表明:侧送侧回的气流组织形式在室内气流形式分布的评价指标方面不能满足服务器对环境温度的要求;下送上回的气流组织形式能够满足机房空气要求,但节能效果不好;而下送侧回的气流组织形式能满足节能和机房空气要求。     

基于可扩展精度的Logistic混沌随机序列的并行计算方法

在有限计算精度下的混沌特性退化问题一直是困扰数字混沌系统的关键问题.采用可扩展精度并行方法计算Logistic映射,对混沌函数进行分步计算,利用动态数组保存计算结果.基于可扩展精度计算混沌,打破了计算机内有限精度的限制,用户可以自由指定计算精度.实验结果表明,基于可扩展精度的混沌随机数列,随着精度的增加,映射空间扩大,...     

基于多核的批处理RSA的并行加速方法

为了改善RSA算法解密和签名的性能,Fiat提出了batch RSA算法,但效果并不显著.针对现有计算机多核的特点,对batch RSA算法进行并行优化,使其在解密和签名时的速度得到大幅度提升,实验表明并行优化后平均加速比可达到4.75.     

面向两客户的差异工件平行机批调度问题

将差异工件的批调度问题扩展到两客户生产环境,建立了两个客户分别以最小化制造时间跨度和最小化最大工件延迟时间为生产目标的差异工件平行机批调度模型.首先提出了一种启发式算法TSEDD(two-set earliest due date)对分批方案进行排序并安排到平行机,然后设计了一个多目标蚁群优化算法MOACO(multi-objective ant colony optimization)对不同客户中的工件进行分批并结合TSEDD完成对问题Pareto最优解集的求解.实验结果表明,与经典的多目标问题求解算法NSGA-Ⅱ和SPEA2算法相比,MOACO具有较好的求解效果,且随着问题中工件规模的增大,算法的优势更加明显.     

基于松散耦合MIMD计算机系统的函数式语言并行实现技术

本文基于ＭＩＭＤ计算机系统提出了函数式语言的并行ＬＥ机，并行ＬＥ在函数式语言ＦＰ的基本语义中增加对ＴＨＲＥＡＤ对象和延迟对象ＬＯＢＪ处理的语义规则，其计算能力介于积极计值和惰性计值之间，为有效开发程序中细颗粒度并行性，本文将延迟处理技术文入并行进程的生成过程中，为有效程序中细颗粒度行性，本文将延迟处理技术文入并行过程的生成中，因而在成分开发系统的并行处理能力的同时减少了系统生成的进程数目。     

短距离作用势分子动力学并行计算研究

针对传统短距离作用势中链表存储数据结构所导致的非规则数据访问问题,提出了块-单元紧凑存储数据结构的解决方法.设计并实现了一个集成以上数据结构、基于实测的高维动态负载平衡方法的短距离作用势分子动力学并行软件.该软件已应用于高温高压微喷射模拟和液晶相模拟两个领域,可以在几百个处理机上模拟包含1×106~1×108个粒子的二维和三维问题,其中程序的并行效率在80%以上.与传统存储数据结构方法相比,本方法提高执行性能5%,其性能约为所用处理机峰值性能的15%以上.     

Inverse Center Location Problem on a Tree

This paper discusses the inverse center location problem restricted on a tree with different costs and bound constraints. The authors first show that the problem can be formulated as a series of combinatorial linear programs, then an O（｜V｜^2 log ｜V｜） time algorithm to solve the problem is presented. For the equal cost case, the authors further give an O（｜V｜） time algorithm.