交通信息网格中的最短出行路径并行算法

根据城市路网的特点，提出了一种新的路网图的分割方法；在此基础上，提出两种网格最短路径并行算法GPSPA1和GPSPA2．这两种算法克服了传统并行标签算法只适合在共享内存的并行机器上使用的缺点，适合网格环境下使用．实验结果表明：分割器不能完全分割源点和目标点时，GPsPA2比GPSPA1效率高；完全分割时，两种并行算法的加速比大约都是3．GPSPA2应用于交通信息服务网格系统2．0版中．     

基于3-RRRT并联机器人位置反解的精度分析

基于3-RRRT并联机器人位置反解方程，分析并联机器人结构误差对机器人末端误差的影响．当结构误差和末端误差都是微小量时，机器人误差为线性数学模型，仿真结果证实该算法可对3-RRRT并联机器人进行精度分析．     

一类刚性系统基于线性多步法的并行计算方法

针对一类分解的刚性系统,提出了一类并行组合方法.该方法将系统分割与方法分割的并行化方法相结合,采用显式线性多步方法求解非刚性子系统,采用隐式线性多步方法求解刚性子系统.讨论了方法的相容阶、收敛性和数值稳定性.数值试验结果表明,该方法对于求解分解的刚性系统是可行的.     

电磁场的能量和动量

通过分析匀强磁场中平行板电容器内导体棒的运动，把电磁场的能量和动量这两个较为抽象的概念具体化．运用这一简单的模型分析并论证了电磁场具有能量和动量，且可与机械动能和动量相互转换，在转换过程中遵循守恒定律。     

基于BPEL的颗粒堆积仿真的网格计算服务

提出了颗粒堆积仿真过程的并行计算和并行可视化的实现方法,大大减少了颗粒堆积计算的时间.并通过商业流程执行语言(BPEL)定义的工作流,实现对计算服务的流程控制、事务管理和生命周期控制,使得颗粒堆积仿真计算服务能够平滑地移植到网格计算服务平台上提供服务.     

Singularities Analysis of Paradoxical Mechanism and Parallel Manipulators

Parallel manipulator is associated with a set of functions defined by its closure constraints. In this paper, using Lie algebra method, we provide a study on the singularities of parallel manipulators, their relations with the second order of the closure functions, and the tangent space of the configuration space of the manipulator. The transverse condition criterion is applied to analyze the behavior of the singularities. This gives a downright explication why the 6R paradoxical mechanisms work in their singular configurations, and allows to gain insight on configuration space singularities and to choose the adequate design parameters for the parallel manipulator.     

演化硬件平台的数字电路仿真算法

在构建演化硬件的软硬件协同设计平台中,提出了一种数字电路仿真算法。这种仿真算法根据数字电路的拓扑结构,将电路的仿真过程分为两个阶段:第一阶段主要是对数字电路结构化,并将每个宏实体(模块)置于激活或挂起状态;第二阶段则使用两种方法仿真激活的宏实体。此外,根据软硬件协同设计平台的需求,对电路进行优化度和复杂性评价。实验表明这种数字电路仿真算法能较好地满足该系统平台的要求,有效地指导下一步的演化策略。     

基于DPPEJ的并行计算研究

对DPPEJ(Distributed Parallel Programming Environment for Java)软件包的工作原理作了详细的介绍,并采用Java语言实现了运行于DPPEJ环境下的FFT迭代算法和递归算法的并行计算程序.通过对实验数据的性能分析表明,由于Java代码的简单性和可移植性,基于DPPEJ的Java并行计算程序通过使用RMI远程方法调用可以较好地利用网络环境下的计算资源进行分布式的并行计算,具有一定的应用前景.     

一个异步的PGD算法

分析了并行优化算法中同步运算与异步运算的优缺点。提出完全异步的PGD算法。并且在一定的条件下。给出了算法的收敛性证明。最后结合大规模分布式并行计算机系统曙光-2000做出数值试验。结果说明异步的并行优化算法的效率高于同步的算法。     

网格中数据并行流水线的任务指派优化

为了缩短网格中数据并行流水线在吞吐率受限下的延迟,提出了一种优化任务指派的算法.在一个流水线中,每个任务都可以是一个数据并行程序.当多个任务被指派到同一个并行系统时,假设每个任务排他地使用一组处理机.根据优化目的,优化过程可分成连续的两个阶段,即提高吞吐率和缩短吞吐率受限下的延迟.对不同的优化阶段,用不同的启发式算法确定一个并行系统中每个任务的处理机数.改派任一任务都会使流水线的性能发生变化,性能提高的幅度被称为任务优先级.通过重复改派优先级最高的任务,流水线的性能可迅速提高,这在仿真实验中已得到了证实.