性能模型

摘要： 随着军事科学技术的发展,航空机电设备功能性能要求及一体化程度越来越高,并且产品所承受的环境与工作应力更加多样化、应力条件越来越严酷。在多应力作用下,航空机电设备的故障模式与故障机理更加复杂,由此引起的重大事故或事故征候频繁发生,导致航空机电设备的可靠性设计面临着严峻挑战,这已经成为制约航空装备质量与安全的瓶颈问题之一。本文分析了航空机电设备的多应力环境以及常见的故障模式与故障机理,研究了多应力作用下航空机电设备的故障耦合效应;研究了基于模型的航空机电设备的可靠性仿真分析流程,将多应力下基础单元失效物理模型与产品的性能模型相融合,形成了航空机电设备的性能可靠性仿真分析与评估方法;以某型航空电动燃油泵作为对象,对所提出的技术方法进行应用,得到了燃油泵额定流量增压值的性能退化曲线,以及初始状态、首翻期、总寿命等不同时刻下产品的性能可靠度。

摘要： 为了提供航天工程任务设计时优选离子或霍尔电推进的通用对比分析方法,基于工程数据建立了包括推力器、电源处理单元、推力器选择单元、控制单元、推进剂气瓶、调压单元、流率单元、推力器支架、电缆、管路等产品的电推进的性能和质量经验模型。在此基础上通过推导建立了电推进系统干质量通用模型,模型变量参数包括推力器功率、推力器数量和推进剂量等。应用电推进模型对两种电推进的性能和工程应用效益进行了对比分析,结果表明存在针对具体任务优选电推进类型的必要性。

摘要： 为厘清防御方对来袭临近空间高超声速巡航导弹性能的认识进而改进现有导弹防御策略,从体系预警探测的角度对其与巡航导弹之间的特征进行了比较分析。通过建立颗粒度适中的目标运动模型、红外探测模型和雷达探测模型,详细、定量对比分析了2类目标巡航高度和飞行速度对地基预警体系的影响及其红外辐射可探测性。分析结果表明,高超声速巡航导弹红外辐射强度更大,使得红外探测器对其探测距离更远;尽管高超声速巡航导弹速度更快,但纵向射程相同时,其相对更高的飞行高度使得地基雷达对其提供的预警时间更长。

摘要： 稀疏矩阵向量乘和卷积作为高性能计算的两大计算核心,是非规则和规则访存的典型代表.目前已经做了许多针对性的优化工作,但是对于大量运行着不同指令集和拥有不同计算和访存性能的机器,仍然无法判定在特定的体系结构下导致性能效率无法被完全释放的主要原因及性能瓶颈,同时也很难准确预测出程序在特定机器上可达到的最佳性能.通过使用性能模型方法,建模程序在真实机器上的运行细节,可以得出更加精确的性能预测,并且根据模型输出的反馈信息提出针对性的优化指导.提出了PPR(probability-process-ram)模型,并在一个通用处理器上建模程序内指令执行和数据传输开销,其中包括使用模型预测各种指令数量及内存层次之间的数据传输大小去分析程序各个阶段的性能瓶颈,并且根据模型反馈的信息提出优化方案以及优化后的性能期望.最终使用PPR建模和优化2个计算核心,同时也比较了与常用的Roofline和ECM模型的区别.

摘要： 通过对程序源代码和二进制代码的静态分析,能够对代码中不同类型的指令执行情况进行统计.使用多面体模型对循环(循环内包含判断选择结构)函数调用的情况进行建模,将静态分析无法确定的性能数据作为参数保留,结合用户定义的体系结构描述文件,建立起一个参数化的性能模型,提出一种面向高性能计算(high performance computing,HPC)应用软件的性能建模方法.与动态的建模方法相比,避免了反复执行被建模程序所带来的计算资源占用和时间开销,同时又具有较高的灵活性和可用性;在性能模型的精确度上,也与动态的方法非常接近.同时,以参数化的性能模型为基础,能对和程序性能有关的其他重要数据进行进一步的估算.

摘要： 航空器轨迹预测是流量管理、冲突检测和解脱、航空器进场排序以及异常行为监测等空中交通管理技术的基础.关于航空器轨迹预测的研究产生了许多经典的方法和应用领域.对研究航迹预测问题的背景和意义进行概述,并从数据库、基础流程和预测关键技术三个方面介绍了有关航迹预测的基础知识.其中数据库包括航空器性能数据库、航空器监视数据库和气象数据库,基础流程包括准备、预测、更新和输出四个模块,预测关键技术总结并列举了状态估计模型、动力学模型和机器学习模型三类方法的典型模型.对航迹预测系统模型进行具体分析时,进一步列举三类方法的主要研究成果并归纳各类方法的特点.对航迹预测在空中交通管理中的具体应用进行分析,包括冲突检测、到达管理和流量管理等.总结并指出了目前航迹预测问题所面临的挑战和未来的发展方向.

摘要： 基于计算流体动力学(CFD)方法建立高减压比组合式空气减压阀数值仿真模型.通过仿真计算研究减压阀流场特征和调节参数对性能的影响;以数值计算得到的样本点数据建立减压比响应面模型;根据性能模型研究性能特性和组合调节规律.结果表明:组合式减压阀流场复杂,调节参数对减压比等影响表现出非线性特性;基于非线性特性构造的两段减压比响应面模型具有较高的精度,通过模型开展调节规律研究是可行的技术途径.

摘要： 尽管区块链网络给现实社会带来了巨大的优势和便捷,但人们担心各式各样的区块链系统模型的性能是否能满足现行主流IT系统.论文旨在研究改进后的拜占庭容错(PBFT)共识算法的性能,能否满足大量节点的区块链网络.对改进后的PBFT一致性共识流程进行了性能建模,计算多达50个网络节点的网络完成一致共识流程所需要的平均时间;论文使用IBM Hyperledger-composer平台创建区块链网络,运行测试用例程序,并使用数据参数化验证该文的模型;并对大型多节点网络的性能进行了测试.

摘要： 在深亚微米工艺下,通过持续增大芯片规模来提升计算能力,会导致芯片工作频率降低、功耗剧增、计算效率下降等问题.因此,利用3D集成电路技术,提出并量化研究了一种将二维脉动阵列映射到3D集成电路上的卷积神经网络加速器3D-ACC,并设计了一种高效的卷积映射计算方法,构建了其性能模型,量化分析了不同设计参数对3D-ACC性能和效率的影响.实验结果表明,当采用四层64×64脉动阵列的堆叠结构时,3D-ACC的峰值计算性能达32 TFLOPS,测试VGG-16、ResNet-50以及Inception V3模型时的实际计算效率可达47.4％、37.9％及40.9％.与相同计算单元规模的二维加速器2D-ACC相比,3D-ACC的计算效率及性能优势明显,实际计算性能分别是后者的1.51、1.69以及1.61倍.探索了3D集成电路在神经网络加速器设计的优势,对进一步提升神经网络加速器性能具有一定参考价值.

摘要： 三维网状多孔材料是一类优秀的工程材料,其用途覆盖能源、生物、航空航天、环境保护、交通运输等诸多领域.本文作者根据三维网状多孔材料的结构特征,提出了综合简化的八面体结构模型,并在此基础上获得了该材料的系列性能关系.本文综合介绍了该模型及此类材料的基本物理、力学性能数理关系,从单向拉伸到多向拉压,以及传导性能和比表面积等.对该简化结构模型的根源、特点等进行了比较全面的描述,同时与同类模型进行了对比分析,并对不同性能模型及其性能关系进行了逐一诠释,其中代表性的问题有多孔体承载时涉及的孔棱细梁假设、孔棱弯曲、承载单元约束力,以及拉压性能关系中涉及的修正系数、塑性指数取值等.经实验验证该模型具有良好的实用性.

摘要： 当前,应用程序持续运行性能与高性能计算机峰值性能的差距有扩大的趋势,许多实际应用程序性能通常只能达到机器峰值性能的5～10％,甚至更低,如何优化并行应用成为高性能计算领域关注的焦点.本文从如何利用硬件事件进行程序指令级优化入手,提出了一种基于硬件事件的性能模型,揭示出程序性能与程序特征、微处理器特征的关系.基于该性能模型,在Xeon微处理器平台上对Euler等程序进行优化,gas1dapproxy等性能热点模块的执行时间可以缩短12％～61％.性能优化实验表明:使用该性能模型可以降低用户进行指令级并行性能优化的难度,指导用户选择正确的性能优化方向.

摘要： 本文介绍了一种测量基于多组件WEB平台性能的新方法.我们使用一种由组件性能分析驱动的性能模型,包括了组件资源需求分析、组件间调用模式分析、通讯延迟开销分析.如果给定了组件的部署模式和冗余策律,我们就可以精确的预测该系统的吞吐量和请求反应时间.除了支持静态的组件部署策略,为实现更好的性能,此模型也可用于指导组件动态迁移,组件迁移时需要的最新动态负载运行的信息.此模型也可以用来帮助下面的系统管理功能:优化的元件布局,容量规划和成本效益分析.

摘要： 针对飞行模拟器,建立精确的发动机性能模型有利于提高飞行仿真逼真度,采用机理建模和试验建模相结合的方法,建立了某型无人机活塞发动机的平均值数学模型,并在MATLAB/SIMULINK环境下进行了仿真,仿真结果表明,所建立的模型能够描述发动机的工作特性,为进一步研究开发飞行模拟器奠定了基础.

摘要： 常规空气源热泵和无霜空气源热泵可以统称为广义空气源热泵.本文分析了广义空气源热泵在制热/除霜(再生)过程的物理特征和能耗特点,并应用热力学原理建立了描述一个制热/除霜(再生)周期的热泵性能评价模型,推导出描述制热/除霜(再生)周期内的系统能效比COPs的通用表达式,据此分析不同类型空气源热泵存在性能差异的根本原因和性能优化方向.该模型为无霜空气源热泵技术路线的选择提供了一定的理论支持,同时可为各类空气源热泵的季节性能评价和适用性评判提供新的视角和基础工具.

摘要： 某涡扇发动机在首次高空台试验中出现实测性能与设计值存在较大偏差等问题,为此需要进行发动机高空性能分析.发动机在高空小表速条件下工作,主要部件将受到低雷诺数的影响,地面实测部件特性将不能直接用于高空性能计算,因此该发动机的性能问题主要与计算模型中的雷诺数修正的偏差有关.在统计关系基础上,通过对部件级发动机性能模型中主要部件效率的再次修正,使得总体性能模型可以较好地匹配整机性能数据.以修改后的模型为基础针对高空性能问题提出的性能调整方案已通过验证.

摘要： GPU由于其计算能力高达数TFLOPS,被高性能计算领域用于加速并行运算.然而,GPU较低的峰值性能利用率和功耗效率,已经成为了系统性能进一步提升的瓶颈.为了解决这个问题,开始研究将TFLOPS级的DSP用于通用高性能计算领域.为了高效支撑通用高性能计算,本文提出了TFLOPS DSP的结构框架,并通过映射GotoBLAS库到该结构上,建立了GEMM在该结构上的性能模型.研究了影响GEMM效率的主要因素,包括性能、存储层次、核的大小以及核的数量.文章的最后总结了一些有指导意义的结论来帮助设计者们构建面向通用高性能计算高效的DSP.实验结果表明,通过尽可能少的硬件代价,可以在TFLOPS DSP上获得接近峰值的性能.

摘要： 随着光电技术的发展，背景杂波已经成为制约人在回路红外成像系统目标获取性能模型发展的主要因素之一。鉴于此，在分析一般目标获取过程的基础上，通过对目标获取性能模型和背景杂波特性的研究，讨论了现有性能模型建模的理论依据和其在背景杂波表征方面的合理性和适用性，进而指出量化表征背景杂波及其在视觉搜索机制中扮演的角色是目标获取性能模型进一步发展的主要方向。

摘要： 近年来在生物计算,科学计算等领域成功地应用了GPU 加速计算并获得了较高加速比.然而在GPU 上 编程和调优过程非常繁琐,为此,研究人员提出了许多提高编程效率的编程模型和编译器,以及指导程序优化的 计算模型,在一定程度上简化了GPU 上的算法设计和优化,但是已有工作都存在一些不足.针对GPU 低延迟高 带宽的特性,提出了基于延迟隐藏因子的GPU 计算模型,模型提取算法隐藏延迟的能力,以指导算法优化.利用三种矩阵乘算法进行实测与模型预测,实验结果表明,在简化模型的情况下,平均误差率为0.19.

摘要： 近年来在生物计算,科学计算等领域成功地应用了GPU 加速计算并获得了较高加速比.然而在GPU 上 编程和调优过程非常繁琐,为此,研究人员提出了许多提高编程效率的编程模型和编译器,以及指导程序优化的 计算模型,在一定程度上简化了GPU 上的算法设计和优化,但是已有工作都存在一些不足.针对GPU 低延迟高 带宽的特性,提出了基于延迟隐藏因子的GPU 计算模型,模型提取算法隐藏延迟的能力,以指导算法优化.利用三种矩阵乘算法进行实测与模型预测,实验结果表明,在简化模型的情况下,平均误差率为0.19.

摘要： 近年来在生物计算,科学计算等领域成功地应用了GPU 加速计算并获得了较高加速比.然而在GPU 上 编程和调优过程非常繁琐,为此,研究人员提出了许多提高编程效率的编程模型和编译器,以及指导程序优化的 计算模型,在一定程度上简化了GPU 上的算法设计和优化,但是已有工作都存在一些不足.针对GPU 低延迟高 带宽的特性,提出了基于延迟隐藏因子的GPU 计算模型,模型提取算法隐藏延迟的能力,以指导算法优化.利用三种矩阵乘算法进行实测与模型预测,实验结果表明,在简化模型的情况下,平均误差率为0.19.

摘要： 本发明公开了一种储氢合金性能预测方法及其预测模型和模型建立方法，属于储氢合金技术领域。本发明包括以下步骤：将固态储氢材料样品的制备工艺及成分百分比含量输入性能测试系统；利用测试系统对固态储氢材料样品的性能进行测试；以合金试样的制备工艺和化学成份百分比含量构造自变量矩阵X，以各试样性能指标测试值构造性能矩阵Y，得到样本数据集；采用人工智能回归算法，利用样本数据集进行回归训练，结合物理性能分析，即得到储氢合金性能的基本数学模型。本发明采用智能回归算法的思想，建立储氢合金性能指标的预测模型，所建立模型的预测值可全部或部分代替物理测试实验，从而可以节省大量人力物力，降低污染和能耗。

摘要： 本发明公开了一种目标检测模型训练方法，其通过深度强化学习网络实现对区域的对焦，生成目标更容易检测的最优区域，并用所述最优区域生成训练效果更好的混合训练样本，以通过所述混合训练样本训练目标检测模型，其能够使得不同的目标对象能够自适应调整到目标检测模型容易学习的尺度来进行训练，提升了目标检测模型的检测性能。相应地，本发明还提供一种目标检测模型装置、目标检测模型性能检测方法及装置。

摘要： 示例系统包括处理器，处理器用于接收数据输入和来自预测模型的、部署在资源受限的边缘设备上的深度学习(DL)模型的预测性能。处理器将基于数据输入和预测性能来修改DL模型的控制输入。处理器将控制输入发送到部署的DL模型，以修改DL模型的性能。

摘要： 本发明提供一种模型性能衰减评价方法、模型训练方法及装置，该方法包括：获取目标模型的初始评价特征；其中，所述目标模型的初始评价特征包括所述目标模型的N组业务相关特征和所述目标模型的模型性能指标值中的至少一项，所述目标模型的N组业务相关特征与所述目标模型的N个评价样本一一对应；根据所述目标模型的初始评价特征确定所述目标模型的目标评价特征；将所述目标模型的目标评价特征输入预先训练的性能衰减评价模型，得到所述目标模型的性能衰减评价结果。通过本发明提供的模型性能衰减评价方法，可以提高模型性能衰减评价的效率。

摘要： 本发明公开了一种核电结构材料数据性能预测模型及模型构建方法，核电结构材料数据删选模块是从核电结构材料数据汇总筛选出需要进行训练的数据；数据质量评价模块将核电结构材料模型训练数据进行质量评价；数据划分模块通过将核电结构材料模型数据根据特征数据和目标数据将所有字段分为两类；机器学习模块将确定存在相关性的特征数据与目标数据选择随机森林作为机器学习模型的基本算法，并确定模型，同时对模型进行训练。模型效果验证模块是在训练完成后，使用保留的部分数据进行效果验证。可以快速掌握核电结构材料数据性能预测模型的构建方法，调试模型并进行评价。大大降低了核电结构材料从业人员向机器学习转型时的学习成本。

摘要： 本发明涉及一种可模拟环向拼装性能的盾构隧道衬砌模型设计方法，包括以下步骤：1)根据原型隧道的几何尺寸和分块特性，获得盾构隧道衬砌模型的内外径、纵向宽度、分块数量和分块位置，获得多个管片单元；2)拼接管片单元，在相邻管片单元设置橡胶件以模拟环向接头，根据接头抗弯刚度等效原则，设计所述橡胶件的厚度和硬度；3)通过模型螺栓固定所述管片单元和橡胶件，所述模型螺栓尺寸依据相似关系设计，模型螺栓的预紧力满足设计要求。与现有技术相比，本发明具有与原型隧道相同的接缝构造特征，具有造价低廉、制作简便、满足模型试验的大批量需求优点。

摘要： 本发明提供一种确定D2D网络模型的方法及评估D2D网络模型性能的方法，能够提高网络中D2D用户与蜂窝用户的覆盖概率及D2D网络的区域频谱效率。所述确定D2D网络模型的方法包括：基于蜂窝用户与D2D用户共存的异构网络，将蜂窝网络建模为泊松点过程；在宏基站周围设立隔离圈，使处在隔离圈内的D2D用户不能复用蜂窝用户的资源，并使用泊松孔过程与托马斯簇过程相结合的方式对聚集成簇的D2D网络进行建模，得到基于泊松孔簇过程的D2D网络模型。本发明适用于D2D异构网络部署领域。

摘要： 本发明提供了一种解决车辆预测模型性能受限于感知数据性能的方法，包括：选取设定范围的一被预测车辆，获取深度神经网络模型输出的被预测车辆的车辆预测轨迹；根据被预测车辆的感知数据，从地图数据库中提取被预测车辆当前所在的车道中心线数据；对车辆预测轨迹进行修正，修正包括：选取车辆预测轨迹上的若干坐标点作为车辆预测轨迹点，根据被预测车辆相对车道中心线的偏离程度，调整被预测车辆距离车道中心线的距离，获得被预测车辆的修正后预测轨迹；重复上述步骤，获得设定范围内全部车辆的修正后预测轨迹。本发明提出了一种在Frenet坐标系下调整车辆预测轨迹的方法，解决为了使弯曲的车道中心线与弯曲的车辆预测轨迹相匹配而需要花费大量计算的难题。

摘要： 本发明公开了一种基于自调整维纳模型的航空发动机性能模型建模方法，首先生成模型的训练和测试数据；然后将模型特征参数的初始组合和训练数据一起传递至核极限学习机得到对应最优模型结构参数、核参数和输出权重并构建自调整维纳模型，最后由自调整维纳模型簇构成涡扇发动机整体性能模型。本发明优点在于线性动态部分的时间常数值能够利用学习机自我调整，因此动态性能估计更加准确，而分块维纳模型有非线性静态模块，静态估计精度又要优于常规机器学习方法。另外能够由训练阶段直接获得全局最优的模型特征参数和加权向量，没有采用优化算法来调整模型参数，因此可以显著减少计算耗时。

摘要： 本发明公开了一种基于自调整维纳模型的航空发动机性能模型建模方法，首先生成模型的训练和测试数据；然后将模型特征参数的初始组合和训练数据一起传递至核极限学习机得到对应最优模型结构参数、核参数和输出权重并构建自调整维纳模型，最后由自调整维纳模型簇构成涡扇发动机整体性能模型。本发明优点在于线性动态部分的时间常数值能够利用学习机自我调整，因此动态性能估计更加准确，而分块维纳模型有非线性静态模块，静态估计精度又要优于常规机器学习方法。另外能够由训练阶段直接获得全局最优的模型特征参数和加权向量，没有采用优化算法来调整模型参数，因此可以显著减少计算耗时。