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公开(公告)号：CN114169651B
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN202210132077.9
申请日：2022-02-14
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于应用相似性的超级计算机作业失败主动预测方法，属于超级计算机领域，包括步骤：S1，从作业日志中提取特征数据，并加入作业路径数据后一起作预处理，然后作为机器学习算法模型的输入特征；S2，在机器学习算法模型对输入特征数据进行处理后，实现主动预测作业失败状态。本发明挖掘出了能够准确描述作业应用属性的特征，具有很好的预测提升效果；采用机器学习算法寻找作业失败预测方法，提升预测模型的鲁棒性，尤其适应非线性数据；对作业应用属性的聚类方法，显著降低聚类计算开销，降低误差；实现预测效率高，能够实际应用于大型超级计算机。
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公开(公告)号：CN114169651A
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202210132077.9
申请日：2022-02-14
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于应用相似性的超级计算机作业失败主动预测方法，属于超级计算机领域，包括步骤：S1，从作业日志中提取特征数据，并加入作业路径数据后一起作预处理，然后作为机器学习算法模型的输入特征；S2，在机器学习算法模型对输入特征数据进行处理后，实现主动预测作业失败状态。本发明挖掘出了能够准确描述作业应用属性的特征，具有很好的预测提升效果；采用机器学习算法寻找作业失败预测方法，提升预测模型的鲁棒性，尤其适应非线性数据；对作业应用属性的聚类方法，显著降低聚类计算开销，降低误差；实现预测效率高，能够实际应用于大型超级计算机。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113791912B
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN202111333599.7
申请日：2021-11-11
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于MPI+X的DSMC并行计算方法、设备及介质，其中方法包括以下步骤：根据计算的节点数目和节点内可用CPU核数对网格进行分区，将其划分为多个独立的分区文件；初始化MPI即粗粒度多进程，各进程载入网格数据；各进程对载入的所述网格数据分别进行相应的预处理；各进程分别启用多线程并行计算各自分区内的粒子运动；各进程分别对各自分区内的粒子索引进行排序编号；各进程分别对各自分区内的粒子进行碰撞计算；各进程分别对各自的子区域流场性质进行采样；迭代步数如果达到阈值，则进行相应的后处理并输出结果文件。本发明将粗粒度多进程与细粒度多线程有效结合，可以大大减少通信量和通信次数，有效提升并行效率。
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公开(公告)号：CN113688578A
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN202110787112.6
申请日：2021-07-13
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所
IPC: G06F30/28 , G06F30/27 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于多变量融合的流场关键时间步提取与重构方法，所述流场关键时间步提取与重构方法包括：S1：非定常流场数据的获取和预处理；S2：针对步骤S1获得的非定常流场数据，完成基于数据融合的多变量物理流场关键时间步的提取；S3：对多变量非定常流场进行时空信息重构。通过本发明方法实现了快速准确的对多个时间步的流场进行关键时间步选取的目的。
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公开(公告)号：CN113381940A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110448696.4
申请日：2021-04-25
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所
IPC: H04L12/751 , H04L12/753
Abstract: 本申请公开了一种二维胖树网络拓扑的设计方法及装置，该方法包括：分别计算预设的初始二维胖树网络中的行数、列数和I/O转发结点的第一数目；根据所述行数、所述列数以及第一数目将所述初始二维胖树网络中的I/O转发结点均匀分配到所述初始二维胖树网络的每一行或每一列得到新的二维胖树网络；设置所述新的二维胖树网络中任一行的I/O转发结点仅服务所述任一行的计算结点，或任一列的I/O转发结点仅服务所述任一列的计算结点。本申请解决了现有技术中部分I/O转发结点的I/O效率较低以及影响大规模并行程序的整体性能的技术问题。
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公开(公告)号：CN113253851A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110803863.2
申请日：2021-07-16
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所
IPC: G06F3/01
Abstract: 本发明提供了一种基于眼动跟踪的沉浸式流场可视化人机交互方法，通过眼动仪与VR头盔相结合进行人机交互，包括：步骤1、获取眼球注视方向向量与头盔旋转信息，将眼注视方向变换到世界坐标系下；步骤2、对世界坐标系下的眼球注视方向依次进行眼动校准以及眼动去抖；步骤3、根据VR头盔获取头盔凝视方向向量，将头盔凝视方向指向目标对象，判断眼动去抖后的眼球注视方向是否与头盔凝视方向相同，不同则移动视线进入步骤1；相同则触发交互操作，完成交互。本发明能够快速且随着使用不断优化的完成眼动校准；同时能够实现不同状态下的眼动跟踪去抖，提高交互沉浸感；仅依靠眼睛和头部转动就能完成人机交互中的交互确认操作，降低误操作率。
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公开(公告)号：CN111625901A
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN202010376465.2
申请日：2020-05-07
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所
IPC: G06F30/15 , G06F30/27 , G06N3/08 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供了一种面向翼型的压力系数曲线智能生成方法，包括以下步骤：步骤1、根据已有翼型库进行数据扩充得到翼型数据库，包含每个翼型对应的翼型坐标；步骤2、对每个翼型采用不同的来流条件组合计算对应的压力系数曲线，构建若干包含该翼型的翼型坐标、来流条件组合及来流条件组合对应的压力系数曲线坐标的数据对。步骤3、构建生成对抗网络模型；步骤4、利用每个翼型的所有数据对生成对抗网络进行训练得到生成网络模型；步骤5、将翼型、来流条件输入生成网络模型，输出该翼型的压力系数曲线。采用该方法无需迭代训练，大大减少计算量，较传统CFD方法速度更快，可以达到10-100倍的加速比。
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