基于负载电流检测的并联型APF仿真研究

有源电力滤波器（简称APF）技术是一种实现电网谐波补偿、改善供电质量的重要方法。并联型APF大多适合于抑制电流源谐波。文章在前人并联型APF研究成果的基础上，利用Matlab工具箱，建立了基于负载电流检测的并联型APF仿真模型，并进行了仿真研究，仿真结果证明了该控制策略的有效性。     

一种新的CRC16算法及其在通信系统中的应用

分析了CRC码串行移位校验算法,逐步推导出了一种新的CRC16并行算法,并在Quartus 9.0平台下,对CRC16码编码器进行了功能仿真,结果表明:该并行算法具有很高的实时性,其编码可扩展性强,合理利用了"0"特性加快编码速度,能满足高速通信系统的要求.     

基因块编码的并行遗传算法及其在TSP中的应用

针对简单遗传算法在较大规模组合优化问题上搜索效率不高的现象,提出了一种用基因块编码的并行遗传算法(Building-block Coded Parallel GA,BCPGA).该方法以粗粒度并行遗传算法为基本框架,在染色体群体中识别出可能的基因块,然后用基因块作为新的基因单位对染色体重新编码,产生长度较短的染色体,再用重新编码的染色体群体作为下一轮以相同方式演化的初始群体.将BCPGA应用于一个100城市的旅行商问题(TSP)中,结果表明本方法可以提高遗传算法的搜索效率,并且在相同条件下,BCPGA明显优于单纯的粗粒度并行遗传算法.     

集群环境下并行编程环境研究

研究了集群环境下并行编程的两种模型——PVM和MPI，分析了基于PVM模型的PVM ．CPPVM2种编程工具的发展情况、编程环境及各自特点；同时分析了基于MPI模型下提供开放资源的MPICH，LAM／MPI，MPIJava编程工具的发展情况、编程环境及各自特点、提出了集群编程环境将朝着面向对象的并行程序设计、广泛的异构环境支持、高性能计算程序设计的可视化等方向发展．     

不可压缩绕流的并行格子Boltzmann模拟

应用并行格子Boltzmann算法分别对二维管道中方柱、 圆柱和NACA0012机翼绕流问题进行计算, 得到了在不同雷诺数、 不同时间步的流动结果. 计算结果表明, 并行算法的使用可增加流场的计算区域.     

分布存储环境并行有限元研究进展

详细评述了近10年来国内外分布存储环境下并行有限元的研究态势．认为实现分布存储环境下有限元并行化的策略可以归结为基于并行数值分析方法和基于物理分割构造的并行有限元两类．其中，前者的实现方式有直接利用并行数值分析工具软件包和分割系统方程并行求解的策略；后者的策略则有子结构法、单元逐集(EBE)法以及单元重组(FETI)法．对于物理非线性和动力问题，现行的处理方法都是利用静力解法叠代计算实现．以这些分析为基础，进一步分析了机群(COW)环境下实现大规模并行有限元计算的可行性。     

Credit-Recovery分布式并行终止检测算法的改进

探讨Credit-Recovery分布式并行终止检测的算法,并对算法的不足之处进行改进,提出了改进后的算法模型和描述.通过理论分析和验证,表明该模型适用于非集中式分布式并行计算的终止检测,并提高了精确度和性能.     

代数多重网格与多波前技术综合并行有限元分析方法

提出一种新的有限元并行计算格式，将代数多重网格、块迭代与多波前技术综合用于有限元分析，具有不限制节点编号顺序、编程简单、存储量小和计算时间少的优点。并行程序是在国家高性能计算中心（北京）的曙光1000A上借助PVM（Parallel Virtual Machine）软件系统实现的，PVM系统用于处理各计算节点间的通信。考题显示出较高的并行加速比和效率。     

模糊关联规则的并行挖掘算法

介绍了模糊关联规则挖掘算法的基本思想及实现步骤,提出了模糊关联规则的并行挖掘算法.并行挖掘算法采用并行的模糊c-均值算法将数量型属性划分成若干个模糊集,并借助模糊集软化属性的划分边界.用改进布尔型关联规则的并行挖掘算法来发现频繁模糊属性集.最后由多个处理器并行地产生满足最小模糊信任度的模糊关联规则.在分布式互连的PC/工作站环境下进行性能分析,结果表明并行的挖掘算法具有好的可扩展性、规模增长性和加速比性能.     

基于学习的并行免疫量子进化算法及收敛性

提出了基于学习的多宇宙并行免疫量子进化算法,算法中将种群分成若干个独立的子群体,称为宇宙。宇宙内采用免疫量子进化算法,宇宙间采用基于学习机制的移民、模拟量子纠缠的种群交叉等信息交互方式,使得进化算法具有更好的种群多样性,更快的收敛速度和全局寻优能力。不仅从理论上证明了该算法的收敛,而且通过仿真实验表明了该算法的优越性。