Load Dependent Series-Parallel Systems with Common Bus Performance Sharing Mechanism

A series-parallel system was proposed with common bus performance sharing in which the performance and failure rate of the element depended on the load it was carrying. In such a system,the surplus performance of a sub-system can be transmitted to other deficient sub-systems. The transmission capacity of the common bus performance sharing mechanism is a random variable. Effects of load on element performance and failure rate were considered in this paper. A reliability evaluation algorithm based on the universal generating function technique was suggested. Numerical experiments were conducted to illustrate the algorithm.

MDSLB:A new static load balancing method for parallel molecular dynamics simulations

Large-scale parallelization of molecular dynamics simulations is facing challenges which seriously affect the simula- tion efficiency, among which the load imbalance problem is the most critical. In this paper, we propose, a new molecular dynamics static load balancing method （MDSLB）. By analyzing the characteristics of the short-range force of molecular dynamics programs running in parallel, we divide the short-range force into three kinds of force models, and then pack- age the computations of each force model into many tiny computational units called ＂cell loads＂, which provide the basic data structures for our load balancing method. In MDSLB, the spatial region is separated into sub-regions called ＂local domains＂, and the cell loads of each local domain are allocated to every processor in turn. Compared with the dynamic load balancing method, MDSLB can guarantee load balance by executing the algorithm only once at program startup without migrating the loads dynamically. We implement MDSLB in OpenFOAM software and test it on TianHe-lA supercomputer with 16 to 512 processors. Experimental results show that MDSLB can save 34%-64% time for the load imbalanced cases.

Stability Analysis for a Planar Parallel Manipulator with the Capability of Self-Coordinating the Load Distribution

Redundantly actuated parallel manipulators have the advantage of enhancing load-carrying capability over their non-redundant ones, however they also cause the problem of uneven load distribution and need a high requirement for the control system. This paper presents a 2-RPR/RP planar redundantly actuated parallel manipulator which can self-coordinate the distribution of external loads. This capability is realized by an appropriate design of the moving platform to make the manipulator stable at equilibrium position. The stability is proved by the theorem of direct Lyapunov method in classical mechanics. The numerical simulations are conducted to validate the stable capability by means of the observation of potential energies and phase planes. This paper offers an alternative way to design a redundantly actuated manipulator with the capability of self-coordinating the load distribution to actuations, such that parts of the controlling work are assigned to the manipulator itself by its own structure and only a little work remains to the control system.

LOW-COST HIGH PERFORMANCE CLUSTER OF WORK-STATIONS BASED ON DYNAMIC LOAD BALANCING FOR PARALLEL DEPTH-FIRST SEARCH(DFS)

This paper presented an idea to replace the traditionally expensive parallel machines by heterogeneous cluster of workstations. To emphasise the usability of cluster of workstations platform for parallel and distributed computing, also the paper presented the status report on the effort and experiences for the implementation of a dynamic load balancing for parallel tree computation depth first search(DFS) on the cluster of a workstations project. It compared the speedup performance obtained from our platform with that obtained from the traditional one. The speedup results show that cluster of workstations can be a serious alternative to the expensive parallel machines.

基于互信息和融合加权的并行深度森林算法

针对大数据环境下并行深度森林算法中存在不相关及冗余特征过多、多粒度扫描不平衡、分类性能不足以及并行化效率低等问题,提出了基于互信息和融合加权的并行深度森林算法(parallel deep forest algorithm based on mutual information and mixed weighting,PDF-MIMW)。首先,在特征降维阶段提出了基于互信息的特征提取策略(feature extraction strategy based on mutual information,FE-MI),结合特征重要性、交互性和冗余性度量过滤原始特征,剔除过多的不相关和冗余特征;接着,在多粒度扫描阶段提出了基于填充的改进多粒度扫描策略(improved multi-granularity scanning strategy based on padding,IMGS-P),对精简后的特征进行填充并对窗口扫描后的子序列进行随机采样,保证多粒度扫描的平衡;其次,在级联森林构建阶段提出了并行子森林构建策略(sub-forest construction strategy based on mixed weighting,SFC-MW),结合Spark框架并行构建加权子森林,提升模型的分类性能;最后,在类向量合并阶段提出基于混合粒子群算法的负载均衡策略(load balancing strategy based on hybrid particle swarm optimization algorithm,LB-HPSO),优化Spark框架中任务节点的负载分配,降低类向量合并时的等待时长,提高模型的并行化效率。实验表明,PDF-MIMW算法的分类效果更佳,同时在大数据环境下的训练效率更高。

CLUSTER OF WORKSTATIONS BASED ON DYNAMIC LOAD BALANCING FOR PARALLEL TREE COMPUTATION DEPTH-FIRST-SEARCH

The real problem in cluster of workstations is the changes in workstation power or number of workstations or dynmaic changes in the run time behavior of the application hamper the efficient use of resources. Dynamic load balancing is a technique for the parallel implementation of problems, which generate unpredictable workloads by migration work units from heavily loaded processor to lightly loaded processors at run time. This paper proposed an efficient load balancing method in which parallel tree computations depth first search (DFS) generates unpredictable, highly imbalance workloads and moves through different phases detectable at run time, where dynamic load balancing strategy is applicable in each phase running under the MPI(message passing interface) and Unix operating system on cluster of workstations parallel platform computing.

面向大数据的可扩展正则采样并行排序算法

排序算法是计算机科学领域的一个基础算法,是大量应用的算法核心。在大数据时代,随着数据量的极速增长,并行排序算法受到广泛关注。现有的并行排序算法普遍存在通信开销过大、负载不均衡等问题,导致算法难以大规模扩展。针对以上问题,提出一种大规模可扩展的正则采样并行排序(scalable parallel sorting by regular sampling,ScaPSRS)算法,摒弃传统正则采样并行排序(parallel sorting by regular sampling,PSRS)算法中由一个进程负责采样的做法,转而让所有进程参与正则采样,选出p-1个分隔元素,将整个数据集划分成p个不相交的子集,然后实施并行排序,避免了单一进程的采样瓶颈。此外,ScaPSRS采用一种新的迭代更新策略选择p-1个分隔元素,保证划分的p个子集尽可能大小相同,从而确保p个进程对各自的子集进行本地排序时的负载均衡。在天河二号超级计算机上进行的大量实验表明,ScaPSRS算法能够成功地扩展到32000个内核,性能比PSRS算法和Hofmann等人提出的分区算法分别提升了3.7倍和11.7倍。

颗粒度动态控制的负载均衡算法的大数据分析

本文提出了一种创新的动态颗粒度控制算法,此算法融合了延迟进程生成与负载内联的特点,通过构建数学模型、优化算法,解决了传统负载均衡方法在动态环境下处理并行任务的难题。旨在最大化并行处理效率并削减不必要的开销。为大数据分析和并行处理提供了一种高效、灵活的负载均衡方案,对提升系统性能与降低成本有一定的参考价值。

面向分布式数据库的算子并行优化策略

随着网络技术的不断发展,数据规模呈现爆发式增长,使得传统的单机数据库逐步被分布式数据库所取代。分布式数据库采用节点协同工作方式解决了大规模数据存储问题,但由于增加了节点间通信开销,查询效率却不如单机数据库。分布式架构下,存储节点的数据仅用作多备份的冗余,为系统故障时提供数据恢复,并未被利用起来改善查询效率。针对上述问题,提出了一种面向分布式数据库的算子并行优化策略,通过对关键物理算子进行拆分,将拆分后的子请求均匀分配到存储层多个节点,由多个节点并行处理,从而减少查询响应时间。上述策略已经在分布式数据库CBase上进行了应用,实验表明,提出的并行优化策略可显著缩短SQL请求查询时间,并提高系统资源利用率。

高分三号数据分布式自适应负载均衡并行转换算法研究

针对PolSARpro软件自带高分三号数据转换模块无法自适应分布式差异化硬件环境问题,提出了一种按照该软件的数据格式要求进行分布式自适应负载均衡并行转换算法,将高分三号多极化数据快速、精确地进行定标与格式转换,对不同硬件配置环境自适应,能够抗数据偏斜,并且通过KingMap V10.5平台实现了算法并在实际数据中进行测试,试验结果表明性能提升了约12.7倍,验证了算法的可行性、高效性和正确性。

浅埋近距离煤层过平行煤柱开采强矿压机理研究

为了揭示浅埋近距离煤层工作面过平行煤柱开采动载传递特征及强矿压机理,以榆家梁煤矿43207工作面为工程背景,采用现场实测、物理模拟、理论分析相结合的方法,研究了煤柱覆岩“倒梯形”结构随下部间隔岩层的运动及其载荷传递特征,分析了超前支承压力和支架载荷的转化规律,建立了“煤柱-间隔岩层台阶岩梁”耦合结构力学模型,得出了强矿压瞬间和顶板切落稳定后的支架载荷计算公式。研究结果表明:煤柱覆岩“倒梯形”结构的集中应力和载荷主要集中于煤柱后段,后段集中载荷是导致工作面过煤柱强矿压的根源;工作面进煤柱初期,煤柱应力表现为双峰;临近出煤柱时,应力集中为单峰,位于煤柱后段。工作面出煤柱4 m后,煤柱后区的超前支承应力系数达到峰值6.00,间隔层开始产生超前裂隙;出煤柱5 m时发生强矿压,煤柱应力下降43%。强矿压期间,煤柱应力传递至煤柱下7 m层位(间隔岩层关键层中部)下降了39%,表明顶板结构承担了相当大的载荷。基于间隔岩层台阶岩梁结构的理论计算,得出强矿压瞬间的支架载荷计算公式,按照煤柱平均应力计算得出支架载荷为22.9 MN/架,按照强矿压时刻煤柱后段应力计算得出支架载荷为24.1 MN/架;煤柱传递至支架的载荷仅为煤柱总载荷的12%~18%,仍超过现场支架额定工作阻力9.2 MN/架。因此,为防止压架,支架额定工作阻力需达到15 MN/架,或者对煤柱及间隔岩层结构进行处理,以保证安全开采。研究结果可为类似条件工作面过平行煤柱开采提供参考。

基于Delaunay三角网的克里金并行算法优化

当采样点数据量较大时,可以采用Delaunay三角剖分建立三角网来使用局部邻域采样点进行克里金插值.但是该算法需要对每个插值点拟合半变异函数,插值点规模大时造成巨大开销.为此,本文提出了一种以三角形为单位拟合半变异函数的克里金插值方法,采用CPU-GPU负载均衡将部分计算优化,充分考虑不均匀样本对克里金插值效果的影响.结果表明,本文算法能够保证不均匀样本集的插值效果,提升了计算性能且能够保证较高的精度.

双并列转子永磁同步电机转矩脉动产生机理及抑制

双并列转子永磁同步电机由于部分定子铁心和绕组的缺失,存在较大的转矩脉动,限制了其在并行对驱类机械装备中的应用。该文对双并列转子永磁电机转矩脉动产生机理进行分析,并提出了相应的抑制方法。对比了N-N型、N-S型两种转子结构,阐明了N-S型转子结构的优越性。在此基础上,开展了转矩脉动产生机理研究,按照影响因素不同,逐次分析了齿槽效应、端部效应、永磁齿轮效应以及绕组参数不对称对电机转矩脉动的作用机理,构建了各个转矩分量的解析表达式。通过有限元模型,验证了理论分析的正确性。针对产生转矩脉动的不同分量,提出了相应的抑制方法,其中抑制空载转矩可以通过优化电机的结构参数来实现,抑制纹波转矩可以通过优化绕组位置分布来实现。搭建样机实验平台,验证了分析模型的准确性。

分体分步式换流变有载分接开关研制

特高压直流换流变压器有载分接开关长期承载满负荷运行的方波电流,切换电流di/dt大,熄弧困难,并且动作频繁,基本被国外企业垄断。文中首先针对特高压换流变传统有载分接开关无任何直接有效的电气量监测保护的“黑盒”难题,以及故障极易引起换流变本体损坏,影响特高压直流工程可用率问题,提出了一种分体分步式有载分接开关拓扑,实现换流变有载分接开关核心部件分体布置以及分步闭环控制保护,并分析梳理了工程应用的电气应力;然后进行了切换开关、分接选择器和控制保护装置等关键核心部件的研制;最后搭建基于LC谐振法的切换试验系统,对所研制的分体分步式有载分接开关进行了切换试验、容量试验、温升试验以及绝缘试验。试验结果表明:所研制的分体分步式有载分接开关额定级电压4 kV,最大通过电流1600 A,切换开关外置,无油化设计,内部集成电气测量系统,切换过程能够实现分步操作控制和保护,避免故障扩大化,满足±800 kV/5000 A特高压直流输电换流变压器的工程应用需求。

格子Boltzmann方法多层网格负载均衡算法优化研究

基于格子Boltzmann方法的多层网格局部加密技术,通过多尺度网格计算不同层次的流动特征,避免了单层均匀笛卡尔网格中的低效率与计算资源的浪费,但仍存在并行性能上的不良影响.本文考虑并行计算中的负载均衡效应,从单层网格出发,通过考虑多层网格的运算特点来研究基于负载均衡的网格划分方法.同时,将网格划分与程序实现进行分离,在单层和多层网格中均完成了任意网格划分下的并行计算.在单层网格中,以二维血管流动的不同并行策略为例,研究了负载量划分与不同进程的各自时间开销的关系.在多层网格中,首先论述了多尺度网格在运算顺序上的特征,其次以三种不同的多层网格验证二维翼型绕流的计算结果,最后在每种网格中均使用三种不同的网格划分方法进一步探讨负载均衡与时间开销的关系.在128核的高性能计算平台上进行并行性能测试,强可扩展性可达到60%左右,弱可扩展性可达到82.78%.这种高可扩展性结果表明本文通过改进负载均衡性能,明显提升了多层网格计算中的并行性能.

循环荷载作用下木材顺纹受力特性与本构模型研究

木材循环受力特性与本构模型是木结构在地震、疲劳荷载作用下受力分析的关键。作者设计并加工了一种适用于顺纹循环加载的棱柱体狗骨状木试件与配套夹具,基于35个试件的单调受拉、单调受压等单调加载和循环受拉、循环受压、等幅拉-不等幅压、等幅拉压等循环加载试验,分析木材在不同加载条件下的变形特征、破坏模式、应力-应变全曲线性质与加卸载刚度变化行为,并结合木纤维损伤与断裂特征,进一步揭示木材单调/循环受力全过程变形机制。结果表明:木材顺纹拉应力呈前期稳定发展、后期随机跌落特征;顺纹受压在峰值荷载后产生屈曲和剪切两种典型局部化变形模式;循环加卸载骨架曲线与木材单调受拉/受压特征相似,卸载后的反向再加载刚度显著退化。在此基础上,建立能够综合描述木材单调与循环受力行为的统一本构模型,并由试验验证其正确性。研究结果可为木结构数值分析与力学评估提供依据。

属性关联模型下大数据集群查询仿真

在数据查询过程中,易受冗余数据、服务器异常、虚拟信息等问题的干扰,导致查询时间长、查询稳定性差等现象产生。为了解决上述问题,提出基于属性关联模型的大数据集群查询算法。采用扩展t-SNE算法对大数据集群中的数据节点做降维处理,避免冗余数据对查询过程产生干扰。将降维后的数据输入到属性关联模型中,实现大数据集群的特征提取,并将提取的特征输入到分布式并行架构中,通过查询负载量的计算完成大数据集群的查询。实验结果表明,所提算法的响应时间短,查询开销小于50Mb,且查询稳定性强。

离线并行软件加载技术的研究

文章基于离线型并行软件加载技术的研究,从功能、性能架构,硬件需求,硬件设计方案,软件设计方案等方面为切入点,介绍了离线型并行软件加载技术的实现方案。通过多端口适配技术、多路路由技术、上位机软件开发,实现3种模块、7个接口、19个通道、20余种程序的并行加载。该研究对于其他集成化电子装备在大规模的软件加载环节建立适合自身产品特点的软件加载提供了一定借鉴。

换热站并联水泵分布式优化控制

针对现有换热站并联水泵优化算法在集中式架构下控制适应性不足的问题,本文提出了一种改进的分布式并联水泵优化算法.首先,建立了并联水泵的分布式控制系统,并对该优化问题的数学模型进行描述,在目标函数中引入自适应非线性因子;然后,设计了改进的分布式果蝇优化算法,在该算法中每台水泵的控制器仅通过与邻居控制器交互信息即可完成并联水泵的优化;并且,在嗅觉搜索阶段,使用正弦余弦策略替代赋予个体距离与方向的随机策略;最后,以两个实际换热站中不同并联水泵系统为例对算法进行仿真验证,并基于仿真结果进行性能分析.结果表明,相较于传统算法,改进的分布式果蝇优化算法能得到更优的控制策略,有着收敛速度快、稳定性好和鲁棒性强的特点;并且该算法适用于不同系统的并联水泵优化问题,具有可扩展性.在实际工程验证中相较于集中式算法,该算法在总功率和计算时间上分别平均降低了5.47%和29.90%,因此,能够满足实际换热站中对并联水泵热负荷优化分配的需求.

物质点法模拟的大规模并行算法

【目的】物质点法是一种无网格法,常被用于求解碰撞、侵彻和大变形问题。一方面,为了获得更真实的模拟效果,实际应用场景涉及数亿的物质点和网格,这对存储资源和计算能力提出要求。另一方面,物质点和网格之间频繁的插值,需要综合考虑两者实现任务的划分,而物质点的分布相对于背景网格是不均匀的,设计灵活的划分方式实现任务负载均衡成为问题的关键。基于此,本文设计并实现了物质点法的大规模并行模拟算法。【方法】为了使得进程间的任务量相对均衡,对物质点实现自适应划分设计,然后对网格点上的数据依赖和进程间移动的物质点进行通信设计,最后实现了物质点和网格点耦合的并行。【结果】针对物质点法求解侵彻问题,强扩展性获得80%以上的并行效率。【局限】由于物质点不断在空间移动,对物质点进行动态负载均衡设计可能会获得更好地加速效果。【结论】本文实现了物质点法的三维自适应划分并行设计,获得了良好加速效果,相关的数据依赖分析为之后的动态负载平衡的设计和优化提供参考。