人工神经网络方法在环境科学领域应用进展

人工神经网络(ANN)是在模拟生物神经网络的基础上构建的一种信息处理系统。近年来，环境科学领域已有越来越多的学者利用ANN的高度并行互联结构和自适应处理能力来解决一些常规数学方法不易解决的问题。本文从环境质量评价、环境系统因素预报、环境因素定量关系模拟及污染防治系统建模四个方面对ANN方法在环境科学领域的应用现状进行了分析总结。综合ANN方法在国内外环境科学领域的应用现状，可看出ANN方法在环境系统模拟及预测、环境工程自动控制、污染物智能防治系统研究等方面较常规数学方法具有相当的优越性。可以预见，ANN方法在环境科学领域必将具有巨大的实用价值和广阔的应用前景。     

计算流体力学(CFD)中的迭代法及其并行计算方法

应用计算流体力学 (CFD)方法分析事故原因已被广泛采用 ,笔者针对事故理论分析和流体计算过程中 ,运用CFD方法所存在计算量大的问题 ,分析和讨论了几种古典迭代法及其并行计算方法     

基于高性能GPU计算的城市建筑群震害模拟

为适应不断提高的震害预测需求,精细化模型已经成为城市区域震害预测的主要发展方向。然而传统的基于CPU平台的计算方法成本过高,使得精细化模型的应用受限。近年来,GPU技术由于其强大的并行计算能力和较为低廉的价格优势,在通用计算领域得到了快速的发展和应用。基于GPU-CPU协同计算技术,建立了城市区域震害的计算模拟方法,显著缩短了城市区域震害预测的时间。并采用该方法对某中型城市的真实震害进行了模拟应用,展示了GPU技术在大区域城市建筑群震害模拟中的独特优势。     

基于模态叠加法的振动响应修正方法研究概述

针对模态叠加法受模态选取和截断等影响,往往导致动力学计算精度不高,尤其是对高频响应难以预测这一缺点,对多个基于模态叠加的修正方法研究的现状和发展趋势进行了概述,简要分析了各个修正方法的优劣,并结合目前的大规模并行计算技术探讨了添加这些修正方法的可能性。研究表明,模态加速度法是目前相对容易实现的一种修正算法,最易于在大规模并行计算和实际工程应用中实现。     

基于SPH方法与GPU并行计算的复杂阶梯流数值模拟

为了更有效地模拟和分析地铁站内复杂楼梯上洪水流动的动力学特征,采用光滑粒子流体动力学方法(SPH)并借助GPU并行计算技术对复杂形态(带1、2、3个休息平台的直行、直角转弯L型)阶梯上洪水流动特征和漫延过程进行数值建模和计算分析。基于SPH方法和GPU并行加速的复杂阶梯流模型的数值模拟结果表明:该模型不但可以计算获得更好的阶梯流流态,而且具有较高的计算效率;不同休息平台数、不同形态阶梯上洪水水流呈现差别较大的水流特征;该模型借助GPU并行加速,适合研究大尺度复杂楼梯上洪水漫延问题,可为分析和评估洪水水流对地铁站楼梯上被困人员疏散过程的影响提供有力的工具。     

基于Daubechies4小波变换地形滤波的复杂电磁环境仿真加速方法

本文提出了一种基于射线追踪算法的复杂电磁环境仿真计算的加速方法,同时结合并行系统来共同加速仿真计算。对地形DEM数据进行Daubechies4二维离散小波变换,地形滤波在一定范围内有效降低了其复杂度。继而搭建并行计算系统,将滤波后的地形应用到多个辐射源的仿真建模并行计算,提高复杂电磁环境仿真计算速度。经过对该方法进行多次实验,验证了该方法可以在一定精度范围内提高复杂电磁环境计算速度。     

山谷污染物扩散过程CFD并行计算方法的研究

以WINDOWS2000操作系统和通用CFD软件FLUENT为基础,研究构建了不同的并行计算硬件平台的方法,计算了典型的山谷污染物扩散过程的湍流流场。通过对SMP、MMP两种并行处理方法的分析,研究了并行计算方法的优缺点。结果表明：尽管MMP平台比务件相当的SMP平台并行计算效率偏低,但具有相当高的效费比,在环境、污染相关问题的CFD计算中极具应用前景。     

用遗传算法优化工业污染源布局

工业污染源的优化布局是复杂的以偏微分方程为约束条件的控制问题。遗传算法是一种近年发展起来并广泛应用于多个领域优化问题的最优化方法。引入罚函数来处理环境不等式约束，建立了适当的编码方式和适应度函数，应用遗传算法以求解优化布局问题，并进行了数值试验。数值试验结果表明，遗传算法可以有效地用于求解工业污染源的优化布局问题，而且该方法鲁棒性好，适用于任意的目标函数和空气污染模式，天然适合于并行计算，有很好的应用前景。     

基于Abaqus软件的并行计算集群平台构建与优化方法

根据有限元显式算法和隐式算法的特点,研究了岩土工程动力分析并行计算集群系统的硬件要求、集群系统的构建方法,构建了基于EM64T硬件构架、双路Intel Xeon处理器、Linux操作系统和64位Abaqus软件的32CPU并行计算集群平台,测试了存储子系统对集群性能的影响,比较了两种千兆以太网络作为集群子网络的性能优化方法。以地下结构的地震反应分析为例,测试了优化前后该集群系统的计算速度,发现两种以太网络性能优化方法都可以有效提高集群计算速度。列举了该集群系统在深水桥梁基础流固耦合动力分析、地下结构地震反应分析和快速轨道交通环境振动分析中的应用,显示了该集群在显式算法、隐式算法及小规模、大规模数值计算问题中的并行计算效率,证明所构建的Abaqus数值模拟并行计算集群平台能够满足计算规模、计算精度和时效性的要求。