Inference and optimal design on step-stress partially accelerated life test for hybrid system with masked data

Under Type-Ⅱ progressively hybrid censoring, this paper discusses statistical inference and optimal design on stepstress partially accelerated life test for hybrid system in presence of masked data. It is assumed that the lifetime of the component in hybrid systems follows independent and identical modified Weibull distributions. The maximum likelihood estimations(MLEs)of the unknown parameters, acceleration factor and reliability indexes are derived by using the Newton-Raphson algorithm. The asymptotic variance-covariance matrix and the approximate confidence intervals are obtained based on normal approximation to the asymptotic distribution of MLEs of model parameters. Moreover,two bootstrap confidence intervals are constructed by using the parametric bootstrap method. The optimal time of changing stress levels is determined under D-optimality and A-optimality criteria.Finally, the Monte Carlo simulation study is carried out to illustrate the proposed procedures.

Electron acceleration in interaction of magnetic islands in large temporal-spatial turbulent magnetic reconnection

A new combined Fermi, betatron, and turbulent electron acceleration mechanism is proposed in interaction of magnetic islands during turbulent magnetic reconnection evolution in explosive astrophysical phenomena at large temporal-spatial scale(LTSTMR), the ratio of observed current sheets thickness to electron characteristic length, electron Larmor radius for low-β and electron inertial length for high-β, is on the order of 10^(10)–10^(11); the ratio of observed evolution time to electron gyroperiod is on the order of 10~7–10~9).The original combined acceleration model is known to be one of greatest importance in the interaction of magnetic islands; it assumes that the continuous kinetic-dynamic temporal-spatial scale evolution occurs as two separate independent processes.In this paper, we reconsider the combined acceleration mechanism by introducing a kinetic-dynamic-hydro full-coupled model instead of the original micro-kinetic or macro-dynamic model.We investigate different acceleration mechanisms in the vicinity of neutral points in magnetic islands evolution, from the stage of shrink and breakup into smaller islands(kinetic scale), to the stage of coalescence and growth into larger islands(dynamic scale), to the stages of constant and quasi-constant(contracting-expanding) islands(hydro scale).As a result, we give for the first time the acceleration efficiencies of different types of acceleration mechanisms in magnetic islands' interactions in solar atmosphere LTSTMR activities(pico-, 10^(–2)–10~5 m; nano-, 10~5–10~6 m; micro-, 10~6–10~7 m; macro-, 10~7–10~8 m; large-,10~8–10~9 m).

Inference for constant-stress accelerated life test with Type-I progressively hybrid censored data from Burr-XII distribution

This paper proposes a simple constant-stress accel- erated life test （ALT） model from Burr type XII distribution when the data are Type-I progressively hybrid censored. The maximum likelihood estimation （MLE） of the parameters is obtained through the numerical method for solving the likelihood equations. Approxi- mate confidence interval （CI）, based on normal approximation to the asymptotic distribution of MLE and percentile bootstrap Cl is derived. Finally, a numerical example is introduced and then a Monte Carlo simulation study is carried out to illustrate the pro- posed method.

Parameter Estimation Based on Censored Data under Partially Accelerated Life Testing for Hybrid Systems due to Unknown Failure Causes

In general,simple subsystems like series or parallel are integrated to produce a complex hybrid system.The reliability of a system is determined by the reliability of its constituent components.It is often extremely difficult or impossible to get specific information about the component that caused the system to fail.Unknown failure causes are instances in which the actual cause of systemfailure is unknown.On the other side,thanks to current advanced technology based on computers,automation,and simulation,products have become incredibly dependable and trustworthy,and as a result,obtaining failure data for testing such exceptionally reliable items have become a very costly and time-consuming procedure.Therefore,because of its capacity to produce rapid and adequate failure data in a short period of time,accelerated life testing(ALT)is the most utilized approach in the field of product reliability and life testing.Based on progressively hybrid censored(PrHC)data froma three-component parallel series hybrid system that failed to owe to unknown causes,this paper investigates a challenging problem of parameter estimation and reliability assessment under a step stress partially accelerated life-test(SSPALT).Failures of components are considered to follow a power linear hazard rate(PLHR),which can be used when the failure rate displays linear,decreasing,increasing or bathtub failure patterns.The Tempered random variable(TRV)model is considered to reflect the effect of the high stress level used to induce early failure data.The maximum likelihood estimation(MLE)approach is used to estimate the parameters of the PLHR distribution and the acceleration factor.A variance covariance matrix(VCM)is then obtained to construct the approximate confidence intervals(ACIs).In addition,studentized bootstrap confidence intervals(ST-B CIs)are also constructed and compared with ACIs in terms of their respective interval lengths(ILs).Moreover,a simulation study is conducted to demonstrate the performance of the estimation procedures and the methodology discussed in this paper.Finally,real failure data from the air conditioning systems of an airplane is used to illustrate further the performance of the suggested estimation technique.

容错深度学习加速器跨层优化

容错深度学习加速器是保障高可靠深度学习的基石,也是深度学习应用于安全关键领域如宇航、机器人等面临的一个关键环节.然而,深度学习计算和访存都非常密集,传统基于冗余计算的容错方法直接应用于深度学习加速器的容错设计会导致严重的功耗、芯片面积等硬件资源开销.为此,从神经元计算任务和神经元的数据位宽2个维度挖掘深度学习模型对于故障的敏感度差异,并利用这些差异从架构和电路层分别对于敏感的部分提供更多的保护以降低容错代价.同时,利用深度学习自身的容错特性,通过限制量化缩小电路层需要保护的电路逻辑规模.最后,利用贝叶斯优化协同优化算法、架构和电路的跨层设计参数,在保障深度学习可靠性、精度以及性能的前提下,最小化硬件资源开销.

基于CPU-GPU混合计算平台的RNA二级结构预测算法并行化研究

RNA二级结构预测是生物信息学领域重要的研究方向,基于最小自由能模型的Zuker算法是目前该领域最典型使用最广泛的算法之一。本文基于CPU+GPU的混合计算平台实现了对Zuker算法的并行和加速。根据CPU和GPU计算性能的差异,通过合理的任务分配策略,实现二者之间的并行协作计算和处理单元间的负载平衡;针对CPU和GPU的不同硬件特性,对Zuker算法在CPU和GPU上的实现分别采取了不同的并行优化方法,提高了混合加速系统的计算性能。实验结果表明,CPU处理单元在混合系统中承担了14%以上的计算任务,与传统的多核CPU并行方案相比,采用混合并行加速方法可获得15.93的全局加速比;与最优的单纯GPU加速方案相比,可获得16%的性能提升,并且该混合计算方案可用于对其它生物信息学序列分析应用的并行和加速。

混合动力总成悬置系统隔振性能分析与优化

针对实际运行中某混合动力客车存在的振动偏大问题,对原悬置系统进行振动加速度测试和隔振性能分析。基于隔振理论,以悬置隔振率和车内振动加速度为评价指标,以悬置软垫刚度和安装角度为变量,采用对称式和非对称式两种悬置系统布置方案对隔振性能最差的发动机端悬置进行优化设计,并采集两种悬置状态下的振动数据与原状态进行比较分析。结果表明,非对称式布置的悬置方案更适合于单侧受拉的混合动力总成悬置系统的布置。

基于CPU-GPU混合加速的SPH流体仿真方法

基于光滑粒子流体力学SPH的流体仿真是虚拟现实技术的重要研究内容,但SPH流体仿真需要大量的计算资源,采用一般计算方法难以实现流体仿真的实时性。流体仿真通常由物理计算、碰撞检测和渲染等部分组成,借助GPU并行加速粒子的物理属性计算和碰撞过程使SPH方法的实时流体仿真成为可能。为了满足流体仿真应用中的真实性和实时性需求,提出一种基于CPU-GPU混合加速的SPH流体仿真方法,流体计算部分采用GPU并行加速,流体渲染部分采用基于CPU的OpenMP加速。实验结果表明,基于CPU-GPU混合加速的SPH流体仿真方法与CPU实现相比,能显著地减少流体仿真单帧计算时间且能更快速地完成渲染任务。

S波段HYBRID聚束-加速结构的样机研制

Hybrid聚束-加速结构是把驻波预聚束器、行波聚束器和标准加速管集成到一起的新型RF结构。简述了对S波段Hybrid聚束-加速结构样机的束流动力学优化和微波设计结果,解释了Hybrid结构导致发射度增长的原因,对此样机进行了射频低功率测试。样机的冷测结果与RF设计结果一致性很好。在冷测频率2855.21 MHz处,实测S11小于-45 dB,腔间相移偏差小于±2°,VSWR≤1.2对应的带宽大于5 MHz,轴向场分布完全满足动力学要求。

GPU数据库OLAP优化技术研究

GPU数据库近年来在学术界和工业界吸引了大量的关注.尽管一些原型系统和商业系统(包括开源系统)开发了作为下一代的数据库系统,但基于GPU的OLAP引擎性能是否真的超过CPU系统仍然存有疑问,如果能够超越,那什么样的负载/数据/查询处理模型更加适合,则需要更深入的研究.基于GPU的OLAP引擎有两个主要的技术路线:GPU内存处理模式和GPU加速模式.前者将所有的数据集存储在GPU显存来充分利用GPU的计算性能和高带宽内存性能,不足之处在于GPU容量有限的显存制约了数据集大小以及稀疏访问模式的数据存储降低GPU显存的存储效率.后者只在GPU显存中存储部分数据集并通过GPU加速计算密集型负载来支持大数据集,主要的挑战在于如何为GPU显存选择优化的数据分布和负载分布模型来最小化PCIe传输代价和最大化GPU计算效率.致力于将两种技术路线集成到OLAP加速引擎中,研究一个定制化的混合CPU-GPU平台上的OLAP框架OLAP Accelerator,设计CPU内存计算、GPU内存计算和GPU加速3种OLAP计算模型,实现GPU平台向量化查询处理技术,优化显存利用率和查询性能,探索GPU数据库的不同的技术路线和性能特征.实验结果显示GPU内存向量化查询处理模型在性能和内存利用率两方面获得最佳性能,与OmniSciDB和Hyper数据库相比性能达到3.1和4.2倍加速.基于分区的GPU加速模式仅加速了连接负载来平衡CPU和GPU端的负载,能够比GPU内存模式支持更大的数据集.

冷原子干涉加速度测量技术研究现状与发展动态分析

高精度加速度测量在惯性导航与重力场测量等领域有着广阔的应用前景。基于冷原子干涉的加速度测量传感器能够充分发挥原子物质波波长短、演化时间长和频率响应精确等特点,比传统加速度计和重力仪等惯性传感器具有更高的测量灵敏度、精度和长期稳定性,为现有加速度测量技术带来重大变革。从冷原子干涉加速度测量的基本原理出发,综述了30多年来国内外冷原子干涉加速度测量技术的研究进展,结合惯性导航对加速度测量的技术需求,分析总结了冷原子干涉加速度测量技术的发展动态与重点发展方向是系统的集成化与小型化、重复频率和测量带宽的提高、与经典加速度计的复合以及多轴加速度测量等,旨在提升和完善冷原子干涉加速度传感器的整体性能,以推动冷原子干涉加速度传感器向工程应用迈进,为满足高精度惯性测量的国防战略需求提供有力支撑。

点至平面代数曲线正交投影计算的混合算法

点至平面代数曲线的正交投影计算在计算机图形学、计算机辅助几何设计领域,特别是交互式设计等应用中有着非常重要而广泛的运用.基于牛顿梯度下降法、切线和曲率圆形成中点的中点脚点法,以及混合几何加速正交法的计算方法,提出一种混合算法用于计算点到平面代数曲线的正交投影问题.首先,采用牛顿梯度下降法使初始迭代点落在平面代数曲线上;其次,利用切线和曲率圆所形成的中点作为脚点,再结合牛顿梯度下降法,将落在平面代数曲线上的迭代点逐渐挪动至正交投影点很靠近位置;最后,使用混合几何加速正交法得到正交投影点.采用3个封闭平面代数曲线实例进行实验,通过收敛性计算验证,结果表明当测试点比较远或代数曲线次数比较高时,该算法是鲁棒和高效的.

基于多目标优化的加速意图识别PHEV能量管理策略研究

为了使插电式混合动力汽车(plug-in hybrid electric vehicle,PHEV)能够获得更好的燃油经济性,本文提出了一种基于多目标优化的加速意图识别能量管理策略,在基于规则型能量管理策略的基础上采用模糊控制器构建起加速意图识别模块,通过引入修正系数对整车需求转矩进行实时修正,实现更符合驾驶员意图的转矩输出,同时利用多目标粒子群算法对整车的传动比进行优化以提升整车燃油经济性,利用CRUISE软件搭建整车模型与MATLAB/Simulink进行联合仿真验证策略的有效性。仿真结果表明:在世界轻型车辆测试循环(world light vehicle test cycle,WLTC)工况下,当起始动力电池荷电状态(state of charge,SOC)为70%时,对比基于多目标优化的加速意图识别策略与单一的加速意图识别策略,前者的燃油经济性提升了0.48%;当起始SOC为35%时,前者的燃油经济性提升了2.22%,由此得出基于多目标优化的加速意图识别策略对于提升整车燃油经济性具有较好的效果。

引入路径夹角的粒子群-禁忌搜索寻优的速度前瞻算法研究

对于数控系统中路径为连续微线段的情况,本文提出一种采用路径夹角进行优化的多轨迹速度前瞻算法。首先基于前后路径的约束关系初算衔接速度;其次,利用路径夹角对衔接速度和最大加加速度进行矢量函数映射;最后,将所得的加减速参数带入S加减速模型,得到非对称S型加减速数据。并且采用粒子群-禁忌搜索混合算法对路径夹角的调整系数进行优化,通过熵权法计算适应度函数合成指标的权重,得到全局最优解。结果表明,相较于传统S型加减速,本文采用的算法显著提高了加工效率,具有较高的柔性,极大的提升了加工精度。

混合精度频域卷积神经网络FPGA加速器设计

深度卷积神经网络具有模型大、计算复杂度高的特点,难以部署到硬件资源有限的现场可编程门阵列(FPGA)中。混合精度卷积神经网络可在模型大小和准确率之间做出权衡,从而为降低模型内存占用提供有效方案。快速傅里叶变换作为一种快速算法,可将传统空间域卷积神经网络变换至频域,从而有效降低模型计算复杂度。提出一个基于FPGA的8 bit和16 bit混合精度频域卷积神经网络加速器设计。该加速器支持8 bit和16 bit频域卷积的动态配置,并可将8 bit频域乘法运算打包以复用DSP,用来提升计算性能。首先设计一个基于DSP的频域计算单元,支持8 bit和16 bit频域卷积运算,通过打包一对8 bit频域乘法以复用DSP,从而提升吞吐率。然后提出一个映射数据流,该数据流支持8 bit和16 bit计算两种形式,通过数据重用方式最大化减少冗余数据处理和数据搬运操作。最后使用ImageNet数据集,基于ResNet-18与VGG16模型对所设计的加速器进行评估。实验结果表明,该加速器的能效比(GOP与能耗的比值)在ResNet-18和VGG16模型上分别达到29.74和56.73,较频域FPGA加速器提升1.2~6.0倍。

Parallelization and Acceleration of Dynamic Option Pricing Models on GPU-CPU Heterogeneous Systems

In this paper,stochastic global optimization algorithms,specifically,genetic algorithm and simulated annealing are used for the problem of calibrating the dynamic option pricing model under stochastic volatility to market prices by adopting a hybrid programming approach.The performance of this dynamic option pricing model under the obtained optimal parameters is also discussed.To enhance the model throughput and reduce latency,a heterogeneous hybrid programming approach on GPU was adopted which emphasized a data-parallel implementation of the dynamic option pricing model on a GPU-based system.Kernel offloading to the GPU of the compute-intensive segments of the pricing algorithms was done in OpenCL.The GPU approach was found to significantly reduce latency by an optimum of 541 times faster than a parallel implementation approach on the CPU,reducing the computation time from 46.24 minutes to 5.12 seconds.

混杂碳/玻纤维复合材料自行车轮辋的铺层优化分析及抗疲劳验证

对碳纤维/玻璃纤维层间混杂复合材料自行车轮辋进行数值优化分析,能够设计出具有价格适中、安全性能高、耐疲劳等特点的自行车轮辋。借助有限元分析对自行车轮辋模型进行服役状态下的力学行为模拟,能够为试验研究提供相对可靠的方案,减少试验过程中不必要的原料浪费,从而降低整个复合材料轮辋的设计和制备成本。本文通过ABAQUS软件构建了自行车轮辋模型,通过调整碳纤维预浸布铺层和玻璃纤维预浸布铺层的顺序、各铺层角度比例和顺序,计算轮辋在服役状态下的力学性能,通过比较各方案得到较优的设计方案。5万次加速疲劳测试结果表明:采用优化后的自行车轮辋侧壁铺层方案及凸缘铺层方案指导复合材料轮辋的制备,可以显著提高复合材料自行车轮辋的抗疲劳能力。

穿堤管道主被动混合振动控制与分析

针对泵站机组运行引起的供排水穿堤管道振动问题,该研究提出一种磁流变阻尼器(magnetorheological damper,MRD)-谐调质量阻尼器(tune mass damper,TMD)有机融合(magnetorheological-tune mass damper,MRTMD)的主被动混合控制体系。利用基于线性二次型(linear quadratic regulator,LQR)最优控制算法,以结构响应加速度取最小为目标函数,优化得到主被动混合振动控制体系相关参数,以提高减振效率和稳定性。通过模拟泵站运行荷载与冲击荷载激励下的结构动力响应控制效果分析,探讨混合控制装置输出阻尼力的鲁棒性和减振效果。将MRTMD应用于穿堤管道工程,从时频域角度分析了所提出的主被动混合控制体系减振效率与有效减振频带范围,结果表明:MRTMD对结构振动耗能能力强,减振频带范围广,效果优于单一的TMD和MRD控制;针对穿堤管道结构振动响应的控制效果良好,加速度响应减振效率达到37.56%~38.07%,位移响应减振效率达到40.23%~41.38%;对机组主轴转动引起的转频、倍频等机械振动均可有效减弱,特别是对水流冲击、叶轮内形成的轴向漩涡造成的中低振动频率减振效果显著。该方法可为穿堤管道结构减振控制提供参考,保障穿堤管道结构安全运行。

基于物理的流体动画加速技术的研究进展

基于物理的流体动画技术一直是计算机图形学领域里最为活跃的研究方向之一,且其最近几年的发展非常迅猛.然而由于该技术需要求解复杂的非线性运动方程,而实时性又是计算机图形应用的一个重要需求,因此如何提升其计算效率始终是个挑战性问题.文中对目前基于物理的流体动画技术在加速技术方面的研究进展进行了详细地分析和总结,针对计算过程的每一个步骤分别进行了剖析,从流场元素的高效表达、紧凑的计算网格、高效计算方法、硬件并行处理等方面做了详细展开,并由此给出一些启示性思路,如混合表达的方法等,以实现实时的流体动画效果.

耐储藏杂交水稻新品系储藏优1号农艺性状及耐储藏特性研究

[目的]为探明利用云恢290的耐储藏基因选育的耐储藏杂交水稻新品系储藏优1号的耐储藏特性。[方法]将该品系与对照Ⅱ优838及汕优63的农艺性状进行调查比较,并采用加速老化试验比较其与籼稻、粳稻及杂交水稻材料的耐储藏特性。[结果]该品系农艺性状优异,人工加速老化后发芽率明显高于其他材料。[结论]储藏优1号有较好的耐储藏特性,适于大面积推广。