基于多绘制管线的大规模并行体绘制性能优化技术

针对数值模拟输出的大规模科学数据,体绘制方法为了刻画复杂物理特征,会进行高密度光线采样,但由此带来了极大的计算开销和数据增量。在国产自主CPU高性能计算机上,由于处理器单核的计算能力低于商业CPU,只能使用更多的处理器核来分担体绘制任务,从而引起了采样数据并行通信的可扩展性瓶颈。为充分利用国产自主CPU高性能计算机来高效完成体绘制任务,针对大规模并行体绘制提出一种基于多绘制管线的性能优化技术,通过多管线、多进程的两级并行模式来降低单条管线的并行规模。在大规模并行体绘制中,该技术将绘制目标图像划分成多个子区域,绘制进程则相应分组,每个进程组独立执行一条绘制管线,以完成图像相应子区域的绘制,最后再收集所有的图像子区域,形成完整图像并输出。实验结果表明,优化后的体绘制算法在国产自主CPU高性能计算机上可以扩展到万核规模,并能有效完成体绘制任务。

运用米勒循环与生物柴油对柴油机性能优化分析

本文基于GT-Power软件,对比分析了B20生物柴油在1000 r/min转速、2种负荷工况(100%和50%)下的2种米勒循环最佳方案,找到关于动力、经济、排放性能最佳的进气门提前关闭角;再基于米勒循环方案,对其性能进行了优化和分析,得出了B20生物柴油发动机在2种工况下功率、油耗、soot排放与NOx排放最佳性能的进气正时方案。结果表明:变气门重叠角米勒循环在整体性能方面优于变凸轮型线米勒循环,变气门重叠角米勒循环燃用B20生物柴油在2种不同负荷工况下,当处于进气门提前关闭角30℃A时功率性能最佳,并且通过模型优化后2种工况分别在进气门正时179.0℃aA和排气门正时174.0℃aA、进气门正时224.5℃aA和排气门正时119.0℃aA区域内有功率极大值;同理,油耗、soot与NOx排放也同样存在相对应的最佳进气门提前关闭角与优化后相对应的区域。

有机工质向心透平气动设计与性能优化研究

为提升有机工质向心透平的效率与性能,对400 kW有机工质向心透平进行了一维气动设计。在一维气动设计结果的基础上进行建模,并结合三维数值模拟预测了有机工质向心透平在设计工况下的性能。以向心透平等熵效率为目标,采用均匀试验法对动叶轮的子午流道进行优化设计。结果表明:与原始向心透平相比,优化后的向心透平流场压力分布层次更加分明,整体熵增减小,产生的摩擦损失、尾迹损失明显减小,叶片做功能力增大,向心透平内部的流动情况得到了改善,等熵效率由原来的82.33%提高到85.92%,输出功率也增大了18.04 kW。

基于GPGPU-sim的多kernel场景下GPGPU性能优化实验方法

该文介绍了基于GPGPU-sim的多kernel环境下GPGPU性能优化实验方法,旨在为初学者开展多kernenl场景下GPGPU性能优化研究提供实验方法参考,也能为计算机系统结构教学提供案例。文中重点分析讨论了基于GPGPU-sim模拟器、多kernel场景下的一种自适应线程块调度方法的改进思想、实验方法及过程,还对GPGPU的微系统结构、GPGPU-sim模拟器及源代码结构进行了介绍。实验结果表明,该文阐述的实验方法可行,相对于基准方法,该文提出的改进策略可以提升多kernel场景下GPGPU的执行效率。

基于机器学习算法的在线推荐系统设计与性能优化研究

传统运营方式已经难以应对日益复杂的业务场景。特别是电商领域,采用个性化推荐系统对于改善用户体验、促进商品销售、提高广告点击率具有重要意义。文章以电商场景为例,设计了基于机器学习算法的在线推荐系统,并对该系统进行了性能优化。

基于ELK的日志系统性能优化

在IT的运维与安全工作中,健全日志是帮助技术人员快速定位问题、分析故障原因以及优化系统的一个重要手段。在业务量大和并发量高的项目中,单节点的ELK会带来数据丢失、查询慢等问题。文章提出使用Elasticsearch集群和多节点logstash的解决方案,实现中大型系统的日志性能优化。

基于PCA/PSO的3T1R并联机构性能优化

根据少自由度并联机构应用广泛的优点,提出了一种3T1R并联机构,该机构具有构型简单、结构对称、定位精度高等特点,可应用于小范围的精密操作,或者是大范围的搬运、分拣以及喷涂等领域。基于方位特征方程的拓扑分析理论,对该并联机构完成了自由度种类以及数目的分析与验证;基于闭环矢量法完成了运动学模型建立,并通过位置正逆解算例验证了运动学的合理性。基于位置逆解方程利用极限边界搜索法分析了3T1R并联机构可达工作空间;通过速度分析建立了速度雅可比矩阵,并根据该矩阵分析机构的定位精度与可操作度性能指标。利用主成分分析(PCA)与粒子群算法(PSO)对3个性能指标进行优化设计,并对优化结果进行了分析,最终优化后可达工作空间体积从0.2933m3提高到0.4231m3,定位精度误差放大因子从15.5044减小至4.4308,可操作度指数从9.7027减小至1.3996。

胶泥缓冲器与高射机枪动力学性能优化匹配

为了改善机枪的射击稳定性从而提高射击精度,设计一款应用于12.7 mm重型机枪的单出杆式黏弹性胶泥缓冲器,用变刚度Kelvin模型对其进行数学建模.用正交试验法对黏弹性胶泥缓冲器的刚度、阻尼系数和预压力进行优化匹配分析,获得胶泥缓冲器与高射机枪动力学匹配最好的一组性能优化参数.优化匹配的黏弹性胶泥缓冲器与弹簧缓冲器动力学性能仿真比较结果表明,使用胶泥缓冲器的12.7 mm重型机枪后坐力更小,后坐速度变化更平稳,枪口波动更小.

基于声学参数的OGFC沥青混合料吸声性能优化

多孔材料吸声系数的唯象模型考虑了声波在空隙结构中传播产生的能量耗散,构建基于声学参数的模型,可对吸声系数进行较好的预测。为了准确获取OGFC沥青混合料的5个声学参数(孔隙率、流阻率、曲折因子、黏性/热效特征长度)以构建声学模型,首先,通过实测与反演结合的方法制备了不同孔隙率、不同级配类型的OGFC沥青混合料,使用驻波管测试了吸声系数;其次,开发了适用于混合料的流阻率测量设备,利用实测的空隙率、吸声系数和流阻率,基于遗传算法编写反演程序对OGFC的曲折因子、黏性/热效特征长度进行反演;再次,建立驻波管的有限元模型验证了声学参数的正确性,分析了声学参数单因素对吸声性能的影响;最后,基于声学参数对吸声性能进行了优化。结果表明:OGFC的空隙率越高和公称最大粒径越大,平均吸声系数和峰值吸声系数均越大;所构建的模型能够较好体现混合料的吸声特性,峰值吸声系数及出现的频率与实测值吻合;空隙率、黏性特征长度和热效特征长度增大,以及曲折因子减小,均有利于提高吸声性能,根据声学参数对混合料吸声性能的优化结果,最佳的吸声性能应将空隙率控制在22%左右。

云存储系统性能优化策略与关键技术研究

文章深入分析了提升云存储系统性能的关键策略与技术,概述了云存储系统性能的指标,包括传输带宽、读写响应时间和资源利用效率。分析了影响云存储系统性能的因素,如网络带宽限制、服务器性能和数据冗余机制。文章重点讨论了优化性能的策略,包括实施可扩展网络结构、负载均衡机制、数据去冗余和压缩等。通过这些策略,可以显著提高云存储系统的效率和可靠性,满足日益增长的数据存储需求。

应用于人脸识别的多任务卷积神经网络性能优化

对一种多任务卷积神经网络的人脸识别性能进行研究与优化。该神经网络采用3个独立的任务网络分别进行人脸检测、关键点定位和人脸识别。让3个任务网络在训练过程中共享底层卷积层的特征表示,使得模型能针对多个任务同时进行学习,进而提高其泛化能力和识别精度。为了增强模型对图像的学习能力,采用一种数据增强和迁移学习技术,使人脸识别系统的准确性、鲁棒性和可靠性均得到了显著提升。研究结果为发展人脸识别技术提供了新的思路,尤其在处理复杂场景和多样化人脸图像方面具有一定的应用前景。

针对功率降低的农用柴油机性能优化技术

分析了农用柴油机配气系统、燃油供给系统以及润滑系统的常见故障及其对功率的影响,提出相应的优化措施。通过农用柴油机使用者的培训和教育、改善柴油燃烧质量、针对性优化农用柴油机构造、调整过量空气系数等手段,能有效提高农用柴油机的功率输出和使用寿命。

Apache Flink流式计算模型在数据处理中的应用与性能优化研究

文章旨在研究Apache Flink流式计算模型在数据处理中的应用与性能优化。先从可扩展性、容错性和数据并行处理能力三个方面对Apache Flink流式计算框架技术特点进行论述,再对Apache Flink流式计算框架核心思想与工作流程进行研究,并提出一套执行数据处理任务的Java源码,再从并行计算、数据存储和传输、算法参数、系统配置、资源管理与调度、检查点和容错机制、编码和序列化等方面就如何进行Apache Flink性能优化进行分析,最后通过实验手段就优化性能进行分析。实验结果表明,优化后的平均响应时间显著减少,吞吐量相应增加,调整并行度和内存分配等参数可显著提升系统性能,但还需要考虑任务调度和资源分配等方面的综合因素,因此,Apache Flink流式计算框架调优策略具有一定的应用价值。

基于体育科学视角的运动服装设计与性能优化

随着现代竞技体育的高速发展,运动服装不仅需要满足基本的舒适性和功能性需求,更要在提高运动员的竞技性能、保护运动员免受伤害以及提升运动员心理状态等方面发挥作用。因此,相关研究人员需要基于运动生理学、运动力学和运动心理学等理论探讨运动服装设计与其性能优化。

柔性电容式压力传感器性能优化的研究进展

柔性电容式压力传感器具有低能耗、高灵敏度、高稳定性等优点,在可穿戴设备、电子皮肤等柔性电子领域受到广泛关注。概述了以复合介电层和微结构设计为代表的柔性电容式压力传感器灵敏度提升方法,并介绍了柔性电容式压力传感器在追求高灵敏度和宽检测范围方面通常采用的多级复合结构、复合机制和混合响应策略,最后对柔性电容式压力传感器发展趋势进行了展望。

基于张量虚拟机的快速卷积自动性能优化

卷积神经网络作为深度学习的典型代表,是计算机视觉等任务中最常用的神经网络,然而,卷积运算通常占整个卷积神经网络运行时的90%以上,成为卷积神经网络的性能瓶颈。此外,由于当下硬件的复杂性及工作负载的多样性,之前工作中的一些特定优化往往缺乏性能可移植性。对此,作者提出BlazerML,一个基于张量虚拟机(TVM)模板代码自动生成的开源卷积计算库,可为任何输入形状自动生成高性能的卷积实现。BlazerML是基于Winograd算法实现的,因为该算法是快速卷积算法中性能最高的算法。实验结果表明:BlazerML显著优于当下最先进的开源库。在x86 CPU上运行常见的深度学习网络前向推理分别比OnnxRuntime、MNN和TVM社区版本快1.18~2.47倍、1.18~2.27倍和1.01~1.66倍。在ARMCPU上运行常见深度学习网络的单层推理分别比ACL和FastConv快1.26~6.11倍、1.04~4.28倍。

核岛冷链通风空调系统性能优化研究

核岛冷链通风空调系统的设计存在余量值过大、运行能耗高、调节控制笨重等问题。为了降低核电的成本,本文基于“华龙一号”某厂房实际通风空调系统,建立了主要能耗设备的数学模型,确定了系统节能优化目标函数和约束条件,使用遗传算法研究了通风空调系统节能运行的优化效果。分别计算了2种优化方案在负荷率变化和高温与常温末端负荷比不同时,系统整体及各设备能耗情况。结果表明:单台冷水机组运行,高温与常温末端串联的系统形式节能率为14.1%,但随着末端负荷比的增大,节能率降低;单台冷水机组运行,高温与常温末端串联、高温末端额外增加高温冷水机组的系统形式在负荷比为2时节能率为17.2%,节能效果优于方案1的12.2%。

地热井用两级潜水泵内流熵产诊断及水力性能优化

为了提升地热井用潜水泵的运行效率,根据地热井用潜水泵的流动参数和实际运行工况,完成了两级潜水泵过流部件水力设计,并进行了全流道流动数值模拟和试验验证;采用熵产分析法定位了潜水泵内流场的高能耗区域,主要集中在级间交汇和动静部件干涉处;采用正交设计和结构参数敏感性分析方法,确定了结构参数对潜水泵性能的影响规律,以叶轮叶片出口角、出口宽度、叶片包角和导叶轴向长度为优化变量,以扬程和效率为优化目标,通过遗传算法、最优拉丁超立方采样和熵权TOPSIS法对两级潜水泵进行水力优化。结果表明,额定工况下,优化泵的扬程增加了24.9%,效率增加了5.7%,总水力损失减小了1024.9 W,高能耗区域明显降低,水力性能显著提升,分离流、二次回流和冲击流动等不良流动得到显著抑制;大流量工况处理能力大幅度提升,高效区间范围扩大了70%,运行稳定性得到显著提高。研究内容为潜水泵的设计及内流场研究提供理论指导。

面向大数据场景的系统性能优化实践

在现有大规模分布式环境中,大数据应用的性能与计算效率仍有较大的提升空间。然而,在大规模环境中进行性能分析与优化需要大量领域专家。针对大数据应用中的性能优化问题,提出了一个通用的低效查询语句检测与优化流程,总结了4类显著影响大数据应用性能的低效行为,并针对每一类低效行为,提出了具体的优化策略。最后,通过实验评估验证了提出的优化方案在实际大规模集群中的有效性。

锂离子电池硬炭负极的储锂机理及储锂性能优化进展

硬炭负极因其高比容量、高倍率快充和不析锂无膨胀等特性而具有良好的研究价值和应用前景,其对锂离子电池(LIBs)的性能起到关键作用。近年来,众多学者对硬炭负极展开了大量研究,尤其是硬炭的储锂机理和储锂性能的优化策略。本文首先概述了硬炭的形成过程和储锂机理,为设计高性能硬炭负极提供理论基础和科学依据;其次分别基于生物质和聚合物两类前驱体,综述了硬炭负极在制备工艺、结构调控、形貌设计和杂原子掺杂等改性策略上的最新进展,并提出共轭微孔聚合物硬炭有望作为未来硬炭储锂性能优化的方向之一;最后探讨了硬炭作为LIBs负极面临的挑战和未来的研究方向。