应用ls-dyna3d进行爆炸分析三种模型对比分析_secret
应用LS-DYNA3D进行爆炸分析
xxxxxx
0 概述
爆炸过程的模拟一共有三种方式：
1. 炸药单元使用8节点实体单元（Lagrange）模拟，炸药单元与被爆炸
单元之间共用节点。
该方法计算速度最快。同时，即使接触单元已经发生破裂，仍然可以继续计算。这是因为：dyna中，单元失效（eliminating brick element）是通过将失效单元的刚度（弹性模量）设置成“0”实现的。单元节点还继续存在（这一点可以从单元失效后单元应变＝0，而节点位移仍然存在得到证明），因此还可以继续计算。该方法的劣势在于，当爆炸单元变形较大时，将会引起被爆炸单元的大变形，同时由于采用了共用节点，限制了爆炸单元的滑移变形，引起附加的虚假滑移刚度。这可能会对计算结果产生一定影响。
2. 炸药单元使用8节点实体单元（Lagrange）模拟，炸药单元与被爆炸
单元之间使用接触。
可以采用的接触类型有：
●*CONTACT_SLIDING_ONLY
●*CONTACT_ERODING_SURFACE_TO_SURFACE
●*CONTACT_SURFACE_TO_SURFACE
其中，SLIDING要求定义SEGMENT接触，而另外两者可以采用SEGMENT 也可以采用Part或者Part Set。
通过定义接触模拟爆炸的主要问题在于，计算有时会因为接触的计算而不收敛，通常表现为网格单元的突然膨胀，计算过程突然中止而不提示任何错误与警告信息等等。产生这种情况的原因有很多，如错误或不恰当的输入、网格的疏密、单位制匹配、各种参数的选取等（有时默认值不一定是最好的）。网格畸变过大等原因也会对接触的计算产生影响。从计算过程的维持来看，显然共用节点方法更加鲁棒，即使网格畸变很大仍然可以继续进行计算，当然此时的计算精度就很难保证了。
3. ALE技术，即爆炸单元采用Euler或ALE单元，被爆炸物采用Lagrange
单元，两种网格之间通过定义耦合实现爆炸过程模拟。
该方法避免了因为网格畸变过大造成的计算发散、计算结果不可信等缺陷。该方法计算速度较慢，同时需要最少定义三种网格：炸药（ALE）、被爆炸物（Lagrange）以及炸药在其中流动的ALE网格。在有限元模型中ALE与Lagrange网格之间可以随意交叉，因而大大方面了模型的建立过程。
上述三种方法均可进行爆炸过程中出现单元破损问题的求解。本文研究了上述模型的计算结果、计算效率，希望对以后的研究能有所帮助。
1 共用节点方法模拟爆炸
图1 有限元网格图2 爆炸后的结构变形
定义了2个Part。Part1为被爆炸物，Part2为炸药，两个Part之间通过共用节点连接。
Part 1：
Section＝*SECTION_SOLID 1（缺省的中心单点积分常应变单元）
Material＝*MAT_PLASTIC_KINEMATIC
Part 2：
Section＝*SECTION_SOLID 1（缺省的中心单点积分常应变单元）
Material＝*MAT_HIGH_EXPLOSIVE_BURN
Eos＝*EOS_JWL
*INITIAL_DETONATION 控制起爆点与起爆时间。
2 接触模拟爆炸：侵彻接触（Eroding）
图3 有限元网格图4 爆炸后的结构变形定义了2个Part。Part1为被爆炸物，Part2为炸药，两个Part之间通过定义侵彻接触连接。
Part 1与Part 2的属性与“共用节点模拟”完全相同。
接触定义：
*CONTACT_ERODING_SURFACE_TO_SURFACE
3 接触模拟爆炸：滑动接触（Sliding）
图5 有限元网格图6 爆炸后的结构变形定义了2个Part。Part1为被爆炸物，Part2为炸药，两个Part之间通过定义侵彻接触连接。
Part 1与Part 2的属性与“共用节点模拟”完全相同。
接触定义：
*CONTACT_SLIDING_ONLY
第八章 干预分析模型预测法
第八章 干预分析模型预测法 基本内容 一、干预模型概述 （1）干预模型简介 ①干预的含义：时间序列经常会受到特殊事件及态势的影响，称这类外部事件为干预。 是指预测模型拟合的好坏程度，即由预测模型所产生的模拟值与 历史实际值拟合程度的优劣。 ②研究干预分析的目的：从定量分析的角度来评估政策干预或突发事件对经济环境和经济过程的具体影响。 （2）干预分析模型的基本形式 ①干预变量的形式： 干预分析模型的基本变量是干预变量，有两种常见的干预变量：一种是持续性的干预变量，表示T 时刻发生以后, 一直有影响，这时可以用阶跃函数表示，形式是： ???? ?≥<=）干预事件发生之后（ ）干预事件发生之前（ T t T t S T t ,1,0 第二种是短暂性的干预变量，表示在某时刻发生, 仅对该时刻有影响, 用单位脉冲函数表示， 形式是： ?? ?? ?'≠'==' ）其它时间（）干预事件发生时（ T t T t P T t ,0,1 ②干预事件的形式 干预事件虽然多种多样，但按其影响的形式，归纳起来基本上有四种类型： a. 干预事件的影响突然开始，长期持续下去 设干预对因变量的影响是固定的，从某一时刻T 开始，但影响的程度是未知的，即因变量的大小是未知的。这种影响的干预模型可写为 T t t S Y ω= ω表示干预影响强度的未知参数。t Y 不平稳时可以通过差分化为平稳序列，则干预模型可 调整为 T t t S Y B ω=-)1( 其中B 为后移算子。如果干预事件要滞后若干个时期才产生影响，如b 个时期，那么干预模型可进一步调整为 T t b t S B Y ω= b. 干预事件的影响逐渐开始，长期持续下去 有时候干预事件突然发生，并不能立刻产生完全的影响，而是随着时间的推移，逐渐地感到这种影响的存在。这种形式的最简单情形的模型方程为 10,1<<-= δδωT t t S B B Y
各种颜色模型分析
色彩空间介绍 颜色模型是指某个三维颜色空间中的一个可见光子集,它包含某个颜色域的所有颜色。如我们所熟知的三原色光模式.三原色光模式（RGB color model），又称RGB颜色模型或红绿蓝颜色模型，是一种加色模型，将红（Red）、绿（Green）、蓝（Blue）三原色的色光以不同的比例相加，以产生多种多样的色光(如图1所示)。 图1 在大多数的彩色图形显示设备一般都是使用红、绿、蓝三原色，我们的真实感图形学中的主要的颜色模型也是RGB模型，但是红、绿、蓝颜色模型用起来不太方便，它与直观的颜色概念如色调、饱和度和亮度等没有直接的联系。为了更便于颜色的直观表示,一些学者提出了其它的颜色模型,如HSV、HSI、CHL、LAB、CMY等。 RGB颜色模型 RGB（Red,Green,Blue）颜色模型通常使用于彩色阴极射线管等彩色光栅图形显示设备中，彩色光栅图形的显示器都使用R、G、B数值来驱动R、G、B电子枪发射电子，并分别激发荧光屏上的R、G、B三种颜色的荧光粉发出不同亮度的光线，并通过相加混合产生各种颜色。RGB颜色模型称为与设备相关的颜色模型，RGB颜色模型所覆盖的颜色域取决于显示设备荧光点的颜色特性，是与硬件相关的。它是我们使用最多，最熟悉的颜色模型。它采用三维直角坐标系。红、绿、蓝原色是加性原色，各个原色混合在一起可以产生复合色。RGB颜色模型通常采用如图2所示的单位立方体来表示。在正方体的主对角线上，各原色的强度相等，产生由暗到明的白色，也就是不同的灰度值。目前在计算机硬件中采取每一象素用24比特表示的方法,（0，0，0）为黑色，（255，255，255）为白色。正方体的其他六个角点分别为红、黄、绿、青、蓝和品红。
并行计算-练习题
2014年《并行计算系统》复习题 （15分）给出五种并行计算机体系结构的名称，并分别画出其典型结构。 ①并行向量处理机（PVP） ②对称多机系统（SMP） ③大规模并行处理机（MPP） ④分布式共享存储器多机系统（DSM） ⑤工作站机群（COW） （10分）给出五种典型的访存模型，并分别简要描述其特点。 ①均匀访存模型（UMA）： 物理存储器被所有处理机均匀共享 所有处理机访存时间相同 适于通用的或分时的应用程序类型 ②非均匀访存模型（NUMA）： 是所有处理机的本地存储器的集合 访问本地LM的访存时间较短 访问远程LM的访存时间较长 ③Cache一致性非均匀访存模型（CC-NUMA）： DSM结构 ④全局Cache访存模型（COMA）： 是NUMA的一种特例，是采用各处理机的Cache组成的全局地址空间 远程Cache的访问是由Cache目录支持的 ⑤非远程访存模型（NORMA）： 在分布式存储器多机系统中，如果所有存储器都是专用的，而且只能被本地存储机访问，则这种访问模型称为NORAM 绝大多数的NUMA支持NORAM 在DSM中，NORAM的特性被隐匿的 3. （15分）对于如下的静态互连网络，给出其网络直径、节点的度数、对剖宽度，说明该网络是否是一个对称网络。 网络直径：8 节点的度数：2 对剖宽度：2 该网络是一个对称网络 4. （15分）设一个计算任务，在一个处理机上执行需10个小时完成，其中可并行化的部分为9个小时，不可并行化的部分为1个小时。问： （1）该程序的串行比例因子是多少，并行比例因子是多少？ 串行比例因子：1/10
并行比例因子:9/10 如果有10个处理机并行执行该程序，可达到的加速比是多少？ 10/(9/10 + 1) = 5.263 （3）如果有20个处理机并行执行该程序，可达到的加速比是多少？ 10/(9/20 + 1)= 6.897 （15分）什么是并行计算系统的可扩放性？可放性包括哪些方面？可扩放性研究的目的是什么？ 一个计算机系统（硬件、软件、算法、程序等）被称为可扩放的，是指其性能随处理机数目的增加而按比例提高。例如，工作负载能力和加速比都可随处理机的数目的增加而增加。可扩放性包括: 1.机器规模的可扩放性 系统性能是如何随着处理机数目的增加而改善的 2.问题规模的可扩放性 系统的性能是如何随着数据规模和负载规模的增加而改善 3.技术的可扩放性 系统的性能上如何随着技术的改变而改善 可扩放性研究的目的: 确定解决某类问题时何种并行算法与何种并行体系结构的组合，可以有效的利用大量的处理器； 对于运用于某种并行机上的某种算法，根据在小规模处理机的运行性能预测移植到大规模处理机上的运行性能; 对固定问题规模，确定最优处理机数和可获得的最大的加速比 （15分）给出五个基本的并行计算模型，并说明其各自的优缺点。 ①PRAM：SIMD-SM 优点： 适于表示和分析并行计算的复杂性； 隐匿了并行计算机的大部底层细节（如通信、同步），从而易于使用。 缺点： 不适于MIMD计算机，存在存储器竞争和通信延迟问题。 ②APRAM:MIMD-SM 优点： 保存了PRAM的简单性； 可编程性和可调试性（correctness）好； 易于进行程序复杂性分析。 缺点： 不适于具有分布式存储器的MIMD计算机。 ③BSP：MIMD-DM 优点: 把计算和通信分割开来； 使用hashing自动进行存储器和通信管理； 提供了一个编程环境。 缺点： 显式的同步机制限制并行计算机数据的增加； 在一个Superstep中最多只能传递h各报文。
企业战略管理工具——五力分析模型
五力分析模型 定义 五力分析模型作为由外而内的管理工具，从五个方面分析企业结构的吸引度，即竞争力，这五个方面分别是，行业现有的竞争状况、供应商的议价能力、客户的议价能力、替代产品或服务的威胁、新进入者的威胁。 起源 五力模型是由麦克尔·波特（Michael Porter）于80年代初提出，对公司战略制定产生全球性的深远影响。五力模型应用于竞争战略的分析，可以有效的分析客户的竞争环境。演变 1996年，在麦克尔·波特的五力分析模型基础上，Intel 前总裁Andrew S. Grove提出了六力分析的概念，重新探讨并定义产业竞争的六种影响力。他认为影响产业竞争态势的因素分別是:1.現存竞争者的影响力、活力、能力；2.供应商的影响力、活力、能力；3.客戶的影响力、活力、能力；4.潛在竞争者的影响力、活力、能力；5.产品或服务的替代方式(substitution)；6.“协力业者”（政府）的力量。 应用 五力模型中的五种力量确定了竞争的五种主要来源，一种可行战略的提出首先应该包括确认并评价这五种力量，不同力量的特性和重要性因行业和公司的不同而变化。 1.行业现有竞争状况 参考因素：竞争结构、产业结构成本、战略目标、退出障碍、产品差异化程度； 2．购买者的议价能力 参考因素：购买者的集中程度、产品的标准化程度、购买者的转换成本、替代品的替代程度、大批量购买的普遍性、购买者的利润率；（购买者对行业盈利性的影响表现在，购买者能够强行压低价格，或要求更高的质量或更多的服务，为达到这一点，他们可能使生产者互相竞争，或者不从任何单个生产者那里购买商品） 3．供应商的议价能力 参考因素：供应商所在行业的集中程度、供应商的品牌、供应商的利润率、供应商的转换成本、供应商前向一体化的战略意图等；（供应商影响行业竞争者的主要方式是提高价格或降低所提供产品或服务的质量） 4．替代品的威胁 参考因素：替代品的质量、替代品的价格、购买者选择替代品的转换成本；（替代品是指那些与客户产品具有相同功能的或类似功能的产品，行业中的每一个企业或多或少都必须应付替代品构成的威胁） 5、新进入者的威胁 参考因素：经销渠道的可进入性、技术支持的可能性、进入壁垒的难易程度、品牌忠实
爆炸评价模型及伤害半径计算
爆炸评价模型及伤害半径计算 爆炸评价模型及伤害半径计算 1、蒸气云爆炸（VCE）模型分析计算 （1）蒸气云爆炸（VCE ）模型 当爆炸性气体储存在贮槽内，一旦泄漏，遇到延迟点火则可能发生蒸气云爆炸，如果遇不到火源，则将扩散并消失掉。用TNT当量法来预测其爆炸严重度。其原理是这样的：假定一定百分比的蒸气云参与了爆炸，对形成冲击波有实际贡献，并以TNT当量来表示蒸气云爆炸的威力。其公式如下： B AW W NT = ------- -------- QTNT 式中WN——蒸气云的TNT当量，kg; B——地面爆炸系数，取B =1.8 ； A ――蒸气云的TNT当量系数，取值范围为0.02%?14.9%; W f -------- 蒸气云中燃料的总质量：kg; Q f ――燃料的燃烧热，kJ/kg ; Q TNT――TNT的爆热，QTNT=412?4690kJ/kg。
（2）水煤气储罐蒸气云爆炸（VCE分析计算 由于合成氨生产装置使用的原料水煤气为一氧化碳与氢气混合物，具有低闪点、低沸点、爆炸极限较宽、点火能量低等特点，一旦泄漏，极具蒸气云爆炸概率。 若水煤气储罐因泄漏遇明火发生蒸气云爆炸（VCE,设其贮量为70%寸，则为2.81吨，则其TNT当量计算为： 取地面爆炸系数：B =1.8 ; 蒸气云爆炸TNT当量系数，A=4% 蒸气云爆炸燃烧时燃烧掉的总质量， Wf=2.81 X 1000=2810 （kg）; 水煤气的爆热，以CO30%"43%+ （氢为1427700kJ/kg, 一氧化碳为10193
kJ/kg ）：取Q=616970kJ/kg ；TNT的爆热，取Q NT=4500kJ/kg。将以上数据代入公式，得 1.8X 0.04X 2810X 616970 V T N T = 4詔739(呦 死亡半径R=13.6(W TN/1000) 0.37 = 13.6 X 27.74 0.37 =13.6 X 3.42=46.5(m) 重伤半径R,由下列方程式求解: △P s/P。 式中： △p s――引起人员重伤冲击波峰值，取44000Pa P 0 --------- 环境压力（101300Pa； E ——爆炸总能量（J） , E=W N T X Q NT。将以上数据代入方程式，解得： △F2=0.4344 Z 2=1.07 21.07 X( 27739X 4500 X 1000/101300) =1.07 X 107=115(m) 轻伤半径R，由下列方程式求解： 广△ P3=0.137Z3-3+0.119 Z「+0.269 Z 3-1 -0.019 △ R=0.137Z2-3+0.119 Z 2 = F2/(E/P 0) 1/3 2 -2+0.269 Z 2 -1-0.019 Z 3=F3/(E/P 0) 1/3
干预分析模型预测房价指数
干预分析模型预测房价指数 一、 问题的提出和相关背景 房地产价格指数对价格这一个经济变量进行跟踪记录，对于市场行情的波动具有直接、及时的表现力。价格指数是由一个个市场调查的数据构成的，这些数据来自于不同地点的楼盘，每时每刻记录着市场行情波动的轨迹，形成一幅观测市场行情万千气象的云图。近年来上海房地产市场保持量价齐升的态势，特别是住宅市场，商品住宅价格涨幅大幅度攀升，引来了民众与政府的多方关注。2003年4月开始，住宅价格涨幅惊人，明显高于往年同期。有研究人士认为，是SARS 带动了上海房市的新一轮上涨，使得上海的城市竞争力为众多的海内外投资者所认可和关注。这里就选取上海二手房指数作为研究对象，以SARS 的发生为干预事件，运用干预分析模型进行分析和预测，定量地研究价格指数的运行轨迹。 二、数据和模型的说明 这里选取上海二手房指数发布以来的所有时间序列，按SARS 的发生分为两个时期：第一个时期：2001年11月-2003年3月；第二个时期：2003年4月-2004年12月。由于SARS 的发生并不是立刻产生完全的影响，而是随着时间的推移，逐渐地感到这种影响的存在。因而干预影响选取如下的模式： T t t S B Z δω -= 1 其中 ?? ???=月及以后年月以前年42003,142003,0T t S 原始数据t x 如下： 表1 原始指数序列
三、干预分析模型的识别与参数估计 （一）根据2001年11月-2003年3月，即前17个历史数据，建立时间序列模型。这里经过观察与筛选，最终选取二次曲线模型进行拟合，结果如下： 200998.01391.4206.997?t t x t ++= 其中，985.02 =R ，78.455=F （P=0.000高度显著），说明模型拟合效果很好。 （二）分离出干预影响的具体数据，求估干预模型的参数。 运用经过检验的二次曲线模型，进行外推预测2003年4月-2004年12月的指数预测值t x 0?，然后用实际值t x 减去预测值t x 0?，得到的差值就是经济体制改革所产生的效益值，记为t Z ，具体数值如下： 表2 干预影响序列 运用表中的数据可估计出干预模型 B Z t δω -= 1 中的参数的ω与δ，实际上是自回归方程ωδ+=-1t t Z Z 的参数： 345.5?=ω ，044.1?=δ (4) 01449.051868.01+=-t t Z Z 其中，992.02 =R ，704.1112=F （P=0.000高度显著），模型系数的t 检验也是高度显著，说明模型拟合效果很好。 （三）计算净化序列 净化序列是指消除了干预影响的序列，它由实际的观察序列值t x 减去干预影响值t Z 得到，即
并行计算综述
并行计算综述 姓名：尹航学号：S131020012 专业：计算机科学与技术摘要：本文对并行计算的基本概念和基本理论进行了分析和研究。主要内容有：并行计算提出的背景，目前国内外的研究现状，并行计算概念和并行计算机类型，并行计算的性能评价，并行计算模型，并行编程环境与并行编程语言。 关键词：并行计算；性能评价；并行计算模型；并行编程 1. 前言 网络并行计算是近几年国际上并行计算新出现的一个重要研究方向，也是热门课题。网络并行计算就是利用互联网上的计算机资源实现其它问题的计算，这种并行计算环境的显著优点是投资少、见效快、灵活性强等。由于科学计算的要求，越来越多的用户希望能具有并行计算的环境，但除了少数计算机大户（石油、天气预报等）外，很多用户由于工业资金的不足而不能使用并行计算机。一旦实现并行计算，就可以通过网络实现超级计算。这样，就不必要购买昂贵的并行计算机。 目前，国内一般的应用单位都具有局域网或广域网的结点，基本上具备网络计算的硬件环境。其次，网络并行计算的系统软件PVM是当前国际上公认的一种消息传递标准软件系统。有了该软件系统，可以在不具备并行机的情况下进行并行计算。该软件是美国国家基金资助的开放软件，没有版权问题。可以从国际互联网上获得其源代码及其相应的辅助工具程序。这无疑给人们对计算大问题带来了良好的机遇。这种计算环境特别适合我国国情。 近几年国内一些高校和科研院所投入了一些力量来进行并行计算软件的应用理论和方法的研究，并取得了可喜的成绩。到目前为止，网络并行计算已经在勘探地球物理、机械制造、计算数学、石油资源、数字模拟等许多应用领域开展研究。这将在计算机的应用的各应用领域科学开创一个崭新的环境。 2. 并行计算简介[1] 2.1并行计算与科学计算 并行计算（Parallel Computing），简单地讲，就是在并行计算机上所作的计算，它和常说的高性能计算（High Performance Computing）、超级计算（Super Computing）是同义词，因为任何高性能计算和超级计算都离不开并行技术。
爆炸模型分析
19．3．1简述 爆炸是物质的一种非常急剧的物理、化学变化，也是大量能量在短时间内迅速释放或急剧转化成机械功的现象。它通常是借助于气体的膨胀来实现。 从物质运动的表现形式来看，爆炸就是物质剧烈运动的一种表现。物质运动急剧增速，由一种状态迅速地转变成另一种状态，并在瞬间内释放出大量的能。 1)爆炸的特征 一般说来，爆炸现象具有以下特征： (1)爆炸过程进行得很快； (2)爆炸点附近压力急剧升高，产生冲击波； (3)发出或大或小的响声； (4)周围介质发生震动或邻近物质遭受破坏。 一般将爆炸过程分为两个阶段：第一阶段是物质的能量以一定的形式(定容、绝热)转变为强压缩能；第二阶段强压缩能急剧绝热膨胀对外做功，引起作用介质变形、移动和破坏。 2)爆炸类型 按爆炸性质可分为物理爆炸和化学爆炸。物理爆炸就是物质状态参数(温度、压力、体积)迅速发生变化，在瞬间放出大量能量并对外做功的现象。其特点是在爆炸现象发生过程中，造成爆炸发生的介质的化学性质不发生变化，发生变化的仅是介质的状态参数。例如锅炉、压力容器和各种气体或液化气体钢瓶的超压爆炸以及高温液体金属 遇水爆炸等。化学爆炸就是物质由一种化学结构迅速转变为另一种化学结构，在瞬间放出大量能量并对外做功的现象。如可燃气体、蒸气或粉尘与空气混合形成爆炸性混合物的爆炸。化学爆炸的特点是：爆炸发生过程中介质的化学性质发生了变化，形成爆炸的能源来自物质迅速发生化学变化时所释放的能量。化学爆炸有3个要素，即反应的放热性、反应的快速性和生成气体产物。雷电是一种自然现象，也是一种爆炸。 从工厂爆炸事故来看，有以下几种化学爆炸类型：
(1)蒸气云团的可燃混合气体遇火源突然燃烧，是在无限空间中的气体爆炸； (2)受限空间内可燃混合气体的爆炸； (3)化学反应失控或工艺异常所造成压力容器爆炸； (4)不稳定的固体或液体爆炸。 总之，发生化学爆炸时会释放出大量的化学能，爆炸影响范围较大；而物理爆炸仅释放出机械能，其影响范围较小。 爆炸是物质的一种非常急剧的物理、化学变化，也是大量能量在短时间内迅速释放或急剧转化成机械功的现象。它通常是借助于气体的膨胀来实现。 从物质运动的表现形式来看，爆炸就是物质剧烈运动的一种表现。物质运动急剧增速，由一种状态迅速地转变成另一种状态，并在瞬间内释放出大量的能。 1)爆炸的特征 一般说来，爆炸现象具有以下特征： (1)爆炸过程进行得很快； (2)爆炸点附近压力急剧升高，产生冲击波； (3)发出或大或小的响声； (4)周围介质发生震动或邻近物质遭受破坏。 一般将爆炸过程分为两个阶段：第一阶段是物质的能量以一定的形式(定容、绝热)转变为强压缩能；第二阶段强压缩能急剧绝热膨胀对外做功，引起作用介质变形、移动和破坏。 2)爆炸类型 按爆炸性质可分为物理爆炸和化学爆炸。物理爆炸就是物质状态参数(温度、压力、体积)迅速发生变化，在瞬间放出大量能量并对外做功的现象。其特点是在爆炸现象发生过程中，造成爆炸发生的介质的化学性质不发生变化，发生变化的仅是介质的状态参数。例如锅炉、压力容器和各种气体或液化气体钢瓶的超压爆炸以及高温液体金属
LBGK模型的分布式并行计算
万方数据
２ＬＢＧＫＤ２Ｑ９模型的并行计算 ２．１数据分布 将流场划分成Ｎ。ｘＮ，的网格。设有Ｐ＝只×Ｐｖ个进程参与并行计算，进程号Ｐ。＝Ｈ以（０≤ｉ＜只，０≤Ｊ＜尸ｖ）。将数据按照重叠一条边的分块分布到各进程中。其中，进程Ｐ。存储并处理的数据网格点集，如图ｌ所示。 图１进程珊存储并处理的区域（斜线处为重叠部分） ２．２交替方向的Ｊａｃｏｂｉ迭代通信 Ｊａｃｏｂｉ迭代是一类典型的通信迭代操作。文献［４】主要讨论了一个方向的Ｊａｃｏｂｉ迭代。根据数据分布及计算要求，需要采用２个方向交替的Ｊａｃｏｂｉ迭代通信操作。本文认为，“即发即收”的通信策略能有效避免完全的“先发后收”可能造成的通信数据“堆积”过多，从而避免数据的丢失。进程Ｐｌｉ的通信操作如下（见图２）： （１）Ｉｆｉ≠只一１ｔｈｅｎ发送数据到进程Ｐ¨，； （２）Ｉｆｉ≠０ｔｈｅｎ从进程Ｐｆ＿Ｊ，接收数据； （３）Ｉｆ，≠只－１ｔｈｅｎ发送数据到进程Ｐｍｌ； （４）ＩｆＪ≠０ｔｈｅｎ从进程Ｐ—ｌ接收数据。 各进程并行执行上述操作。 图２交普方向的Ｊａｃｏｂｉ迭代 ２．３通信时间理论 由一般的通信模型可知，若发送、接收信息长度为ｎ字节的数据所需时间为：丁（ｎ）＝口＋ｎ∥，其中，常数口为通信启动时间；∥为常系数，则上述一次交替方向的Ｊａｃｏｂｉ迭代通信操作的时间约为 ２０ｅ＋２ｆｌ＇Ｎ、．Ｐ，＝１ Ｐ。＝１ 其他 其中，∥７＝∥ｓｉｚｅｏｆ（ｄｏｕｂｌｅ）。 一般情况下，当等３鲁，即等＝鲁时，通信的数据量（字节数）是最少的，为４口＋４∥，．／丝堡。可见，通信的信息 Ｖ只×０ 总量和通信时间随进程总数只×尸ｖ的增加而减少。 由于ｃ语言中数组是按“行”存放的（Ｆｏｒｔｒａｎ是按“列”存放的），当存放、发送列数据时，需要一定的辅助操作，这就增加了并行计算的计算时间，因此在只：Ｐｖ无法恰好等于Ｎｘ：Ｎ。时，需要综合考虑流场形状及大小、数据在内存中的按“行”（或按“列”）的存放方式，以确定数据的最佳分布方案。 ３数值实验 数值实验是在“自强３０００”计算机上进行的ｏｕ自强３０００”计算机拥有１７４个计算结点，每个计算结点上有２个３．０６ＣＰＵ，２ＧＢ内存。本文的实验使用了其中的３２个计算结点共６４个ＣＰＵ。程序采用ＭＰＩ及Ｃ语言编写，程序执行时，每个计算结点中启动２个进程。数值实验针对不同规模的网格划分、不同进程数以及不同的数据分布方案进行了大量实验，测得如下结果：不同的流场规模对应着各自的最佳网格划分方式；计算次数越多，加速比越大，越能体现并行计算的优越性。 由表１数据可以得知，对于规模为Ｎｘ×Ｎ、，＝４００ｘ４００，数据划分成６×６块时的加速比最高，而对于ＭＸＮｙ＝６００ｘ２００，数据划分为１２×３块则更具优越性。合适的划分方式可以使总体通信量减至最少，从而提高加速比和并行效率。另外，计算规模越大，加速比越大。 表１并行计算Ｄ２Ｑ９模型的加速比（进程数为３６） 在固定计算规模，增加处理器的情况下，并行系统的加速比会上升，并行效率会下降；在固定处理器数目，增加计算规模的情况下，并行系统的加速比和效率都会随之增加。 从表２可见，流场规模越大，并行计算的优越性越显著。因为此时计算规模（粒度）较大，相对于通信量占有一定的优势。由图３可见，加速比随进程数呈线性增长，这表明ＬＢＧＫＤ２Ｑ９模型的并行计算具有良好的可扩展性。 表２漉场规模固定时并行计算Ｄ２Ｑ９模型的加速比 ０８１６２４３２４０４８５６６４ ｎｕｍｏｆｐｒｏｃｅｓｓ 图３藐场规模固定时Ｄ２Ｑ９模型并行计算的加速比 ４结束语 本文讨论了ＬＢＧＫＤ２Ｑ９模型的分布式并行计算，通过大量的数值实验重点研究了数据分布方案如何与问题规模匹配，以获得更高的并行效率的问题。展示了ＬＢＧＫ模型方法良好的并行性和可扩展性。得到了二维ＬＢＧＫ模型并行计算数据分布的一般原则、交替方向Ｊａｃｏｂｉ迭代的通信策略。这些结论对进一步开展三维ＬＢＧＫ模型的并行计算及其他类似问题的并行计算有一定的指导意义。（下转第１０４页） 一１０１—万方数据
十种战略模型
10个常用管理中的经典分析模型（完整版） 1、波特五种竞争力分析模型 波特的五种竞争力分析模型被广泛应用于很多行业的战略制定。波特认为在任何行业中，无论是国内还是国际，无论是提供产品还是提供服务，竞争的规则都包括在五种竞争力量内。这五种竞争力就是企业间的竞争、潜在新竞争者的进入、潜在替代品的开发、供应商的议价能力、购买者的议价能力。这五种竞争力量决定了企业的盈利能力和水平。 ?竞争对手 企业间的竞争是五种力量中最主要的一种。只有那些比竞争对手的战略更具优势的战略才可能获得成功。为此，公司必须在市场、价格、质量、产量、功能、服务、研发等方面建立自己的核心竞争优势。 影响行业内企业竞争的因素有：产业增加、固定（存储）成本/附加价值周期性生产过剩、产品差异、商标专有、转换成本、集中与平衡、信息复杂性、竞争者的多样性、公司的风险、退出壁垒等。 ?新进入者 企业必须对新的市场进入者保持足够的警惕，他们的存在将使企业做出相应的反应，而这样又不可避免地需要公司投入相应的资源。 影响潜在新竞争者进入的因素有：经济规模、专卖产品的差别、商标专有、资本需求、分销渠道、绝对成本优势、政府政策、行业内企业的预期反击等。 ?购买者 当用户分布集中、规模较大或大批量购货时，他们的议价能力将成为影响产业竞争强度的一个主要因素。 决定购买者力量的因素又：买方的集中程度相对于企业的集中程度、买方的数量、买方转换成本相对企业转换成本、买方信息、后向整合能力、替代品、克服危机的能力、价格/购买总量、产品差异、品牌专有、质量/性能影响、买方利润、决策者的激励。 ?替代产品 在很多产业，企业会与其他产业生产替代品的公司开展直接或间接的斗争。替代品的存在为产品的价格设置了上限，当产品价格超过这一上限时，用户将转向其他替代产品。 决定替代威胁的因素有：替代品的相对价格表现、转换成本、客户对替代品的使用倾向。
爆炸评价模型及伤害半径计算
爆炸评价模型及伤害半径计算 1、蒸气云爆炸（VCE ）模型分析计算 （1）蒸气云爆炸（VCE ）模型 当爆炸性气体储存在贮槽内，一旦泄漏，遇到延迟点火则可能发生蒸气云爆炸，如果遇不到火源，则将扩散并消失掉。用TNT 当量法来预测其爆炸严重度。其原理是这样的：假定一定百分比的蒸气云参与了爆炸，对形成冲击波有实际贡献，并以TNT 当量来表示蒸气云爆炸的威力。其公式如下： W TNT = 式中W TNT ——蒸气云的TNT 当量，kg ； β——地面爆炸系数，取β=1.8； A ——蒸气云的TNT 当量系数，取值范围为0.02%～14.9%； W f ——蒸气云中燃料的总质量：kg ； Q f ——燃料的燃烧热，kJ/kg ； Q TNT ——TNT 的爆热，QTNT=4120～4690kJ/kg 。 （2）水煤气储罐蒸气云爆炸（VCE ）分析计算 由于合成氨生产装置使用的原料水煤气为一氧化碳与氢气混合物，具有低闪点、低沸点、爆炸极限较宽、点火能量低等特点，一旦泄漏，极具蒸气云爆炸概率。 若水煤气储罐因泄漏遇明火发生蒸气云爆炸（VCE ），设其贮量为70%时，则为2.81吨，则其TNT 当量计算为： 取地面爆炸系数：β=1.8； 蒸气云爆炸TNT 当量系数，A=4%； 蒸气云爆炸燃烧时燃烧掉的总质量， Wf=2.81×1000=2810（kg ）； 水煤气的爆热，以CO 30%、H 2 43%计（氢为1427700kJ/kg,一氧化碳为10193
kJ/kg）：取Q f =616970kJ/kg； TNT的爆热，取Q TNT =4500kJ/kg。 将以上数据代入公式，得 W TNT 死亡半径R1=13.6(W TNT/1000) =13.6×27.740.37 =13.6×3.42=46.5(m) 重伤半径R 2 ，由下列方程式求解： △P2=0.137Z2-3+0.119 Z2-2+0.269 Z2-1-0.019 Z2=R2/(E/P0)1/3 △P2=△P S/P0 式中： △P S ——引起人员重伤冲击波峰值，取44000Pa； P ——环境压力（101300Pa）； E——爆炸总能量（J），E=W TNT ×Q TNT 。 将以上数据代入方程式，解得： △P2=0.4344 Z2=1.07 R2=1.07×（27739×4500×1000/101300）1/3 =1.07×107=115(m) 轻伤半径R 3 ，由下列方程式求解： △P3=0.137Z3-3+0.119 Z3-2+0.269 Z3-1-0.019 Z3=R3/(E/P0)1/3
并行计算-期末考试模拟题原题
Reviews on parallel programming并行计算英文班复习考试范围及题型：（1—10章） 1 基本概念解释；Translation (Chinese) 2 问答题。Questions and answer 3 算法的画图描述。Graphical description on algorithms 4 编程。Algorithms Reviews on parallel programming并行计算 1 基本概念解释；Translation (Chinese) SMP MPP Cluster of Workstation Parallelism, pipelining, Network topology, diameter of a network, Bisection width, data decomposition, task dependency graphs granularity concurrency process processor, linear array, mesh, hypercube, reduction,
prefix-sum, gather, scatter, thread s, mutual exclusion shared address space, synchronization, the degree of concurrency, Dual of a communication operation, 2 问答题。Questions and answer Chapter 1 第1章 1) Why we need parallel computing? 1）为什么我们需要并行计算？ 答： 2) Please explain what are the main difference between parallel computing and sequential computing 2）解释并行计算与串行计算在算法设计中的主要不同点在那里？ 答： Chapter 2 第2章 1) What are SIMD, SPMD and MIMD denote? 1）解释SIMD, SPMD 和 MIMD是什么含义。 答： 2) Please draw a typical architecture of SIMD and a typical architecture of MIMD to explan. 2）请绘制一个典型的SIMD的体系结构和MIMD的架构。 答：
企业战略及对标管理的SWOT分析模型案例分析
SWOT分析模型及案例分析 SWOT分析法（也称道斯矩阵）即态势分析法，20世纪80年代初由美国旧金山大学的管理学教授韦里克提出，经常被用于企业战略制定、竞争对手分析 等场合。 SWOT分析模型简介 在现在的战略规划报告里，SWOT分析应该算是一个众所周知的工具。来 自于麦肯锡咨询公司的SWOT分析，包括分析企业的优势（Strength）、劣势（Weakness）、机会（Opportunity）和威胁（Threats）。因此，SWOT分析实际上是将对企业内外部条件各方面内容进行综合和概括，进而分析组织的优劣势、面临的机会和威胁的一种方法。 通过SWOT分析，可以帮助企业把资源和行动聚集在自己的强项和有最多 机会的地方。 SWOT模型含义介绍 优劣势分析主要是着眼于企业自身的实力及其与竞争对手的比较，而机会和威胁分析将注意力放在外部环境的变化及对企业的可能影响上。在分析时，应把所有的内部因素（即优劣势）集中在一起，然后用外部的力量来对这些因素进行评估。 1、机会与威胁分析（OT） 随着经济、社会、科技等诸多方面的迅速发展，特别是世界经济全球化、一 体化过程的加快，全球信息网络的建立和消费需求的多样化，企业所处的环境更 为开放和动荡。这种变化几乎对所有企业都产生了深刻的影响。正因为如此，环 境分析成为一种日益重要的企业职能。 环境发展趋势分为两大类：一类表示环境威胁，另一类表示环境机会。环境 威胁指的是环境中一种不利的发展趋势所形成的挑战，如果不采取果断的战略行为，这种不利趋势将导致公司的竞争地位受到削弱。环境机会就是对公司行为富 有吸引力的领域，在这一领域中，该公司将拥有竞争优势。 对环境的分析也可以有不同的角度。比如，一种简明扼要的方法就是PEST 分析，另外一种比较常见的方法就是波特的五力分析。 2、优势与劣势分析（SW） 识别环境中有吸引力的机会是一回事，拥有在机会中成功所必需的竞争能力是另一回事。每个企业都要定期检查自己的优势与劣势，这可通过“企业经营管
传统并行计算框架与MR的区别
现在MapReduce/Hadoop以及相关的数据处理技术非常热，因此我想在这里将MapReduce的优势汇总一下，将MapReduce与传统基于HPC集群的并行计算模型做一个简要比较，也算是对前一阵子所学的MapReduce知识做一个总结和梳理。 随着互联网数据量的不断增长，对处理数据能力的要求也变得越来越高。当计算量超出单机的处理能力极限时，采取并行计算是一种自然而然的解决之道。在MapReduce出现之前，已经有像MPI这样非常成熟的并行计算框架了，那么为什么Google还需要MapReduce，MapReduce相较于传统的并行计算框架有什么优势，这是本文关注的问题。 文章之初先给出一个传统并行计算框架与MapReduce的对比表格，然后一项项对其进行剖析。 MapReduce和HPC集群并行计算优劣对比 ▲ 在传统的并行计算中，计算资源通常展示为一台逻辑上统一的计算机。对于一个由多个刀片、SAN构成的HPC集群来说，展现给程序员的仍旧是一台计算机，只不过这台计算拥有为数众多的CPU，以及容量巨大的主存与磁盘。在物理上，计算资源与存储资源是两个相对分离的部分，数据从数据节点通过数据总线或者高速网络传输到达计算节点。对于数据量较小的计算密集型处理，这并不是问题。而对于数据密集型处理，计算节点与存储节点之间的I/O将成为整个系统的性能瓶颈。共享式架构造成数据集中放置，从而造成I/O传输瓶颈。此外，由于集群组件间耦合、依赖较紧密，集群容错性较差。 而实际上，当数据规模大的时候，数据会体现出一定的局部性特征，因此将数据统一存放、统一读出的做法并不是最佳的。 MapReduce致力于解决大规模数据处理的问题，因此在设计之初就考虑了数据的局部性原理，利用局部性原理将整个问题分而治之。MapReduce集群由普通PC机构成，为无共享式架构。在处理之前，将数据集分布至各个节点。处理时，每个节点就近读取本地存储的数据处理(map)，将处理后的数据进行合并(combine)、排序(shuffle and sort)后再分发(至reduce节点)，避免了大量数据的传输，提高了处理效率。无共享式架构的另一个好处是配合复制(replication)策略，集群可以具有良好的容错性，一部分节点的down机对集群的正常工作不会造成影响。 硬件/价格/扩展性 传统的HPC集群由高级硬件构成，十分昂贵，若想提高HPC集群的性能，通常采取纵向扩展的方式：即换用更快的CPU、增加刀片、增加内存、扩展磁盘等。但这种扩展方式不能支撑长期的计算扩展(很容易就到顶了)且升级费用昂贵。因此相对于MapReduce集群，HPC集群的扩展性较差。 MapReduce集群由普通PC机构成，普通PC机拥有更高的性价比，因此同等计算能力的集群，MapReduce集群的价格要低得多。不仅如此，MapReduce集群
事故分析模型
附件9 事故后果模拟分析 该项目在生产运行过程中，危险性较大的事故是天然气泄漏爆炸。因此本次分析运用事故后果模拟分析，对天然气管道发生泄漏后造成火灾爆炸可能造成的危害程度进行模拟分析。 天然气一旦泄漏，与空气形成爆炸混合气，遇到延迟点火源，则可能发生蒸气云爆炸。其爆炸冲击波伤害、破坏半径模拟分析如下： 根据荷兰应用科研究[TN0（1979）]建议，可按下式预测蒸气云爆炸的冲击波的损害半径： R= Cs (NE)1/3 式中：R——损害半径，m； E——爆炸能量kJ，可按下式取E=V?Hc； V——参与反应可然气体体积，m3； Hc——可燃气体的高燃烧值，kJ/m3； N——效率因子，其值与燃烧浓度持续展开造成损耗的比例和燃料燃烧所得机械能的数量有关，一般取N=10％； Cs——经验常数，取决于损害等级，其取值见表1。 表1 损害等级表 假设天然气管道泄漏量为1m3，查表得天然气的高燃烧热值36220kJ/m3，则所泄漏天然气爆炸能量：
E=36220×1.0=36220kJ 1）当C S为0.03时 R1=0.03×(0.1×36220×103)1/3=4.6m 2）当C S为0.06时 R2=0.06×(0.1×36220×103)1/3=9.21m 3）当C S为0.15时 R3=0.15×(0.1×36220×103)1/3=23.04m 4）当C S为0.4时 R1=0.4×(0.1×36220×103)1/3=61.43m 从以上计算可知，当管道内天然气泄漏后，形成爆炸性的蒸气云，若发生爆炸时： 在爆炸半径4.6m处，有1％的人死亡于肺部伤害，50％以上的人耳膜破裂，50％以上的人被碎片击伤，可重创建筑物的加工设备； 在爆炸半径9.21m处，1％的人耳膜破坏；1％被碎片击伤，建筑物外表遭受可修复性破坏； 在爆炸半径23.04处，人被碎玻璃击伤，建筑物玻璃破碎； 在爆炸半径61.43m处，10％的玻璃破碎，无人员伤害。 以上计算式可知爆炸能量与泄漏的天然气量成正比，爆炸冲击波伤害、破坏半径又与爆炸能量的立方成正比关系。所以泄漏量越小，发生的蒸气云爆炸的冲击波伤害破坏的半径越小。泄漏量越大，发生的蒸气云爆炸的冲击波伤害破坏半径就越大。
20100428第三章 并行计算模型和任务分解策略
第三章并行计算模型和任务分解策略 首先，我们将研究不同类型的并行计算机，为了不严格限定于某个指定机型，我们通过模型把并行计算机抽象为几个特定属性。为了说明并行程序中处理器之间的通信概念模型我们讨论了不同的程序模型，另外为了分析和评估我们算法的性能，我们讨论了多计算机架构下评估并行算法复杂度的代价模型。在介绍并分析的各种代价模型的基础上给出了改进型的代价模型。 其次我们定义这样几个指标如负载均衡和网络半径等用来研究图分解问题的主要特性。并把图分解问题归纳为一般类型和空间映射图类型。我们重点研究的是后者，因为多尺度配置真实感光照渲染算法可以很方便的描述成空间映射图形式。 3.1 并行计算机模型 以下给出并行计算机的模型的概述，根据其结构并行计算机大致可分为以下几类。 多计算机(Multicomputer)：一个von Neumann计算机由一个中央处理器(CPU)和一个存储单元组成。一个多计算机则由很多von Neumann计算机通过互联网络连接而成的计算机系统。见图3.1。每个计算机(节点)执行自己的计算并只能访问本地的存储。通过消息实现各计算机之间的互相通讯。在理想的网络中，两个计算节点之间的信息传送代价与本地的计算节点和它的网络阻塞无关，只和消息的长度相关。以上多计算机和分布式存储的MIMD机器之间的主要区别在于后者的两个节点间的信息传输不依赖于本地计算和其它网络阻塞。 分布式存储的MIMD类型的机器主要有IBM的SP, Intel的Paragon, 曙光4000系列, Cray 的T3E, Meiko的CS-2, NEC的Cenju 3, 和nCUBE等。通过本地网络的连接的集群系统可以认为是分布式存储的MIMD型计算机。 多处理器(Multiprocessor)：一个多处理器型并行计算机(共享存储的MIMD计算机)由大量处理器组成，所有的处理器都访问一个共同的存储。理论上理想的模型就是PRAM模型(并行的随机访问系统)，即任何一个处理器访问任一存储单元都是等效的(见图3.2)。并发存储访问是否允许取决于所使用的真正的模型【34】。 混合模型：分布式共享存储(DMS)计算机，提供了一个统一的存储访问地址空间但是分布式物理存储模块。编译器和运行时系统负责具体的并行化应用。这种系统软件比较复杂。 图3.1 多计算机模型图3.2 PRAM 模型 SIMD计算机：在一个SIMD(单指令流多数据流)计算机中在不同数据流阶段所有的处理器执行同样的指令流。典型的机型有MasPar的MP, 和联想机器CM2。 多计算机系统具有良好的可扩展性，价格低廉的集群式并行计算机就属于这种模型，本文中的算法主要基于多计算机体系结构。 3.2 程序模型 并行程序的编程语言如C或Fortan。并行结构以某种类库的形式直接整合进这些编程语言中。编程模型确定了并行程序的风格。一般可分为数据并行、共享存储和消息传递等模型[35]。 数据并行编程：数据并行模型开始于编写同步SIMD并行计算机程序。程序员需要在每个处理器上独立执行一个程序，每个处理器均有其自己的存储器。程序员需要定义数据如何分配到每个局部存储中。实际应用中大量的条件分支的需要使得其很难高效的运行在SIMD型的机器上。 共享存储编程：共享存储模型是一个简单的模型，因为程序员写并行程序就像写串行程序一样。一个程序的执行与几个处理器独立，也不需要同步。一个处理器的执行状态独立于其它处理器的运
基于干预ARIMA模型的大型商业银行不良贷款预测
龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/a29026744.html, 基于干预ARIMA模型的大型商业银行不良贷款预测 作者：王瑞臻林婧 来源：《现代经济信息》2017年第12期 摘要：文章通过分析2008～2017年大型商业银行不良贷款季度余额的变化趋势，运用ARIMA模型进行拟合。同时研究外部因素对大型商业银行不良贷款增加趋势的干预和控制作用，引入干预分析模型，最后对大型商业银行不良贷款进行了短期的预测。 关键词：不良贷款余额干预 ARIMA模型预测 中图分类号： F832 文献识别码：A 文章编号：1001-828X（2017）012-0-01 引言 现代金融风险管理中，统计预测能够分析相关金融数据的趋势从而进行预测。当前我国处于不良贷款快速上升的阶段，把控和防范金融风险显得尤为重要，合理利用相应的统计预测方法对金融机构以及相关监管部门有着实际的意义。本文利用《中经网统计数据库》2008年12月到2017年3月大型商业银行不良贷款余额季度数据进行分析。ARIMA在处理一般的线性特征数据有着完善的研究方法与较高的精确度，认为ARIMA对金融数据进行预测是比较合适的方法。但不良贷款余额时间序列数据有时会受到外部因素的干扰，本文进一步引入干预变量，处理外部事件的影响，预测精度进一步提高。 一、ARIMA干预模型基本原理 干预模型就是从定量分析的角度来评估政策干预或突发事件对时间序列模型的影响。干预模型一般分为两种，一种是持续性的干预变量，用阶跃函数表示；另一种是短暂性的干预变量，用单位脉冲函数表示，形式分别为： 干预事件的形式多种多样，按照其影响的持续性分为以下四种类型： （1）干预事件的影响突然开始，并长期持续下去，型可表示为： 该模型通过差分化的干预模型为： （2）干预事件的影响逐渐开始，并长期持续下去，模型可表示为： （3）干预事件突然开始，产生暂时的影响，模型可表示为：