超大规模数据处理中并行计算技术的应用研究

随着人工智能和大数据时代的到来,超大规模数据处理成了一个重要的研究领域。该文主要探讨并行计算技术在超大规模数据处理中的应用,首先详细阐述并行计算和超大规模数据处理的基本理论与概念,特别是并行计算的编程模型与工具,最后通过分析并行计算在搜索引擎、气象预报和金融分析等中的实际案例,阐述并行计算技术在超大规模数据处理中的实际应用。

塔机多工况有限元分析并行求解的研究

对塔机不同工况条件进行有限元分析有利于确保塔机可靠性与安全性。有限元法是结构分析重要的方法,但目前主流的商业有限元软件一次仅能加载一个工况,多工况加载需要按载荷步分批次进行,当工况数量很大时批量工况求解费时费力,难以实现。利用Fortran语言结合APDL参数化语言开发了塔机多工况有限元分析求解器,对同一塔机模型,同时读取任意多个载荷工况文件,利用多线程并行计算方法实现了同一塔机模型同时加载求解任意多个工况。可大大缩短工况数量庞大的塔机有限元分析求解速度,可获得不同工况下塔机任意杆件的内力和应力值,并建立数据库。大规模工况下的求解结果可为塔机安全评估提供大量数据。

多核计算机上并行生成类测试用例

通过类的数据流分析计算出实例变量的"定义-使用"对信息以及成员函数的前置和后置条件,利用类的继承多态性对被测试类进行预处理。在JPF中设置搜索环境,将测试用例生成问题简化成模型检测中寻找反例的问题,提出一种在多核计算机上实现的线程级并行生成类测试用例的方法。实验结果表明,该方法可以减少测试生成所需的状态数和运行时间,算法可使用的处理核心越多、测试生成所需的时间越少。

适用于调度计划滚动更新的安全校核计算策略研究

针对日前发电计划、日内发电计划和实时发电计划滚动更新的特点,提出了一种综合考虑静态安全、暂态稳定和动态稳定约束的安全校核计算策略。确保在滚动更新的周期内完成发电计划的安全校核和动态修正。考虑不同元件运行状态变化对安全稳定裕度影响的双向性以及网络拓扑变化对暂态稳定裕度和模式的影响,通过自适应电网运行工况的故障筛选减少安全校核的计算量。根据单算例的平均耗时确定同时完成各类安全稳定评估所需要的计算资源数,通过多时段并行提高计算资源的利用效率。将历史评估结果用于安全稳定评估的故障筛选。减少需要进行所有考核故障安全稳定评估的计划方式个数。通过依次完成所有计划方式的校核断面生成、安全稳定评估和辅助决策的调度策略,实现计算资源的负载均衡。通过实际电网的算例分析。验证了计算策略的快速性和有效性。

风扇叶片脱落机匣包容性仿真并行计算一致性研究

风扇叶片脱落并行计算结果的一致性非常重要。在共享内存并行(SMP)模式下,由于计算随机误差和误差累积现象的存在,计算结果可能不一致。针对该问题,对某型大涵道比涡扇发动机简化的三叶片模型进行并行仿真计算,分析造成计算结果不一致的误差来源,提出四种控制策略,研究表明,通过计算方法的改进和计算平台的选择可以有效避免误差累积现象,提高并行计算精度。