并行模式（精选十篇）
并行模式 篇1
存在相互影响的多个输电断面(下文简称为关键输电断面)的极限功率是调度员进行调度决策的重要依据。影响输电断面极限功率的因素很多,如何让调度运行人员快速准确地把握在线输电断面极限功率及其影响因素,监视电网安全稳定运行水平,近年来日益受到研究者的广泛关注[1,2,3,4]。静态安全极限功率求解方法主要包括直流潮流法、连续潮流法、最优化潮流法等。直流潮流法[1]不计及电压、无功功率及系统非线性的影响,根据传输分布因子确定极限功率。连续潮流法[2,3]逐渐增加传输容量,连续跟踪潮流解轨迹,并校核各潮流解安全约束。最优潮流法[4]将极限功率计算处理为非线性优化问题,计算鲁棒性和速度难以满足在线应用要求。
传统极限功率计算完全依赖于串行迭代,无法满足在线计算需求。计算机性能、网络和通信技术的迅猛发展,使得基于大规模分布式并行处理技术的在线极限功率计算得到成功应用[5,6,7]。文献[5]采用连续潮流法,按故障并行方式求解含暂态稳定约束的最大输电能力。文献[6]以负载能力最大化为目标,提出了一种电力市场环境下同时考虑静态安全性和电压稳定性约束的输电能力计算方法。文献[7]针对给定的发电机负荷增长模式,提出了一种考虑暂态功角稳定约束的分布式并行计算方法。
目前,大电网在线安全稳定分析广泛采用高性价比和可扩展性强的计算机集群并行计算技术[8,9,10,11]。文献[8]提出了一种基于计算机集群的分布式计算平台和由若干工作站组成的在线安全预警系统的构架。文献[9]介绍了基于计算机集群并行技术的大电网综合防御系统的工程实施与应用功能、技术特点。文献[10]进一步探讨了大电网综合防御系统的系统工程设计方法。文献[11]基于安全稳定模式分析,采用计算机集群并行技术,提出了无关联输电断面极限功率的在线计算方法。大型互联电网中各输电断面的安全稳定水平不仅与本断面的输送功率有关,还受其他断面输送功率大小的影响。目前,对关联输电断面的计算缺乏快速有效的方法,仍需要系统分析人员通过大量的迭代计算来确定。
本文在文献[9-11]的研究基础上,针对该防御系统中的关联输电断面的极限功率计算问题,提出了一种将可行和实用的分步计算与分挡迭代并行安全校核相结合的极限功率搜索策略,并根据计算过程信息,筛选考核故障集,计算关联断面极限功率之间的相互影响因子。基于本文所述方法研发的在线输电断面极限功率计算方法,已在中国南方电网调度通信中心安全稳定综合防御系统中得到运用,提高了大电网在线输电断面极限功率计算的准确性和快速性。
1 输电断面静态安全极限功率估算
依据当前方式下的电力系统输电断面总有功功率在其组成元件(线路、变压器)中的有功分布比例,以及在断面的静态安全考核故障元件断开后,其潮流转移到断面其他元件的比例,估算出该输电断面的静态安全极限功率。计算步骤如下。
步骤1:依据当前方式下的电网各输电断面总有功功率在其组成元件(线路、变压器)中的有功分布比例,采用式(1)估算出各断面组成元件中任一元件潮流达到其长期运行允许值时的断面总有功功率Pt.max。
式中:Pi.0为某一输电断面中第i个元件的当前有功功率;Pi.max为元件i的潮流按当前的恒定功率因数增长到其长期运行允许值时的有功功率(假设元件两端的电压不变);l为该断面的组成元件个数。
步骤2:针对断面静态安全极限功率的考核故障,采用补偿法或因子表修正算法进行当前运行方式下的故障元件j的开断潮流计算,计算出当前运行方式下该故障元件开断后其潮流转移到关联断面中各组成元件的比例。各断面组成元件中任一元件潮流达到其短期运行允许值时的断面总有功功率Pt.max.j如下,
式中:Pj.0′为故障元件j开断后,断面组成元件中任一元件潮流达到其短期运行允许值时的元件j的有功功率;Pi.max′为断面组成元件i的潮流按当前的恒定功率因数增长到其短期运行允许值时的有功功率(假设元件两端的电压不变);kj.i为当前运行方式下,故障元件j开断后其潮流转移到断面组成元件i的比例。
步骤3:根据式(5)选取Pt.max.j中的最小值Pt.max′作为考虑各故障元件开断后的静态安全极限功率,再以Pt.max和Pt.max′中的较小者作为该输电断面的静态安全极限功率估算值Ps′。
式中:fs为静态安全极限考核故障总数。
2 关联断面静态安全极限功率计算
2.1 静态安全极限功率真值搜索空间和功率变化量的确定
对于每个输电断面i,根据设定的比例λi,以该断面的静态安全极限功率估算值Ps.i′为中心,按式(1)考虑该断面所有组成元件的潮流同时达到其长期运行允许值时的断面总有功功率Pit.max(假设元件两端的电压为额定值,潮流功率因数为1),确定该断面的静态安全极限功率真值Ps.i的搜索范围和各断面的功率变化量ΔPi。其中,搜索下限为(1-λi)Ps.i′,上限为min((1+λi)Ps.i′,Pit.max),功率变化量ΔPi=min(2λiPs.i′,Pit.max-(1-λi)Ps.i′)。
2.2 静态安全极限功率搜索功率挡位的确定
设并行处理平台中各计算节点的总核数为M,关联的断面数为t,通过求解式(6)的优化问题,可以得到各断面的功率分挡数ni。
若则对于各断面的功率搜索空间,从下限开始按极限功率计算精度ε进行平均分挡,最后一挡的功率变化量为ΔPt-(nt-1)ε;否则,对于各断面的功率搜索空间按ΔPi/ni进行平均分挡。
2.3 静态安全校核分析、搜索空间更新及故障集过滤
采用并行处理平台对各输电断面不同挡位功率进行组合的运行方式共有(n1+1)(n2+1)…(ni+1)…(nt+1)-1个,分别同时进行fs个故障的静态安全计算。在按故障算例的并行计算过程中,根据设定的关联输电断面中的单断面极限功率最大或几个断面极限功率之和最大的原则,判断若断面功率增量小的运行方式不能保证静态安全,则中止本轮断面功率增量大于该运行方式的所有算例计算。
根据设定的关联输电断面中单断面极限功率最大或几个断面极限功率之和最大的原则,对上述静态安全计算结果进行统计分析,确定各断面静态安全极限真值的新搜索范围。若所有断面静态安全极限真值的搜索范围都小于设定的计算精度,则得到各断面的静态安全极限值Ps.i;否则,根据计算过程信息,对静态安全考核故障集进行过滤,去掉在关联输电断面功率大于等于新关联输电断面极限搜索范围上限运行方式下的静态安全的考核故障,更新静态分析故障数fs及功率调整量ΔPi,返回2.2节重新确定下一轮静态搜索功率挡位。
3 关联断面暂态和动态安全功率极限计算
3.1 暂态和动态安全极限功率真值搜索空间及功率变化量的确定
对于每个输电断面i,以该断面的静态安全极限功率Ps.i作为暂态和动态安全稳定极限搜索上限,确定该断面的暂态和动态安全稳定极限功率真值Pd.i的搜索范围。搜索下限时取断面i的当前有功功率P0.i,搜索上限时取Ps.i,各断面的功率变化量ΔPi=Ps.i-P0.i。
3.2 暂态和动态安全极限功率搜索功率挡位的确定
设分配给各输电断面不同挡位功率组合运行方式的、用于小扰动稳定计算的计算机核数为m,关联断面的暂态和动态安全稳定考核故障数为fd,通过求解式(6)的优化问题,可得到各断面的功率分挡数ni。
若则对于各断面的功率搜索空间,从下限开始按ε进行平均分挡,最后一挡的功率变化量为ΔPt-(nt-1)ε;否则,对于各断面的功率搜索空间按ΔPi/ni进行平均分挡。
3.3 暂态和动态安全校核分析、搜索空间更新及故障集过滤
采用并行处理平台对各输电断面不同挡位功率进行组合的运行方式共有(n1+1)(n2+1)…(ni+1)…(nt+1)-1个。如果(通常取a≥2的值),则只分别同时进行fd个故障、按算例并行的暂态安全稳定仿真计算和不同运行方式的小扰动稳定计算;否则,把暂态安全稳定和动态安全稳定的极限计算融合在一次时域仿真计算中,分别同时进行fd个故障、按算例并行的暂态和动态安全稳定仿真计算,以及不同运行方式的小扰动稳定计算。在并行计算过程中,根据设定的关联输电断面中单断面极限功率最大或几个断面极限功率之和最大的原则,若断面功率增量小的运行方式不能保证小扰动稳定、暂态安全稳定或动态稳定,则中止本轮断面功率增量大于该运行方式的小扰动稳定计算及所有算例的暂态安全稳定和动态稳定计算。
根据设定的关联输电断面中单断面极限功率最大或几个断面极限功率之和最大的原则,对上述暂态和动态安全稳定计算结果进行统计分析,确定各断面暂态和动态安全稳定极限真值的新搜索范围。若所有断面暂态和动态安全稳定极限真值的搜索范围都小于设定的计算精度,则得到各断面的暂态和动态安全稳定极限值Pd.i,该极限值即为考虑静态、暂态和动态安全稳定约束的各关联输电断面的极限功率;否则,根据计算过程信息,对暂态和动态安全稳定考核故障集进行过滤,去掉在关联输电断面功率不小于新的关联输电断面极限搜索范围上限运行方式下的暂态和动态安全稳定考核故障,更新fd和ΔPi,返回3.2节,重新确定下一轮暂态和动态搜索功率挡位。
4 关联断面极限功率影响因子计算
在上述极限搜索计算过程中,搜索出断面i输送功率挡位小于且最接近Pd.i的输送功率值Pt.i,再从与该断面输送功率挡位对应的所有安全稳定运行方式中,搜索到断面j的功率最大值Pt.j,断面i与断面j间的极限功率影响因子Cji为:
若Cji>0,则表示随着断面i的输电功率的增加,断面j的输电功率减少。关联输电断面极限功率的计算流程框图见附录A图A1。
5 计算实例
南方电网西电东送交流通道主要有贵州500kV交流出口断面、云南500kV交流出口断面、云贵天500kV交流出口断面和广东500kV交流入口断面共4个关联输电断面。以南方电网某一时刻的电网实际运行数据为例,该运行数据中输电断面的组成情况为:贵州500kV交流出口由黎桂等5回500kV交流线路组成;云南500kV交流出口由罗百等4回500 kV交流线路组成;云贵天500kV交流出口由黎桂等10回500kV交流线路组成;广东交流入口由桂山等8回500kV交流线路组成。关联输电断面极限功率考核故障集中,共有271个静态安全考核故障,271个暂态和动态安全稳定考核故障。
极限搜索目标设定为广东受电量最大,各输电断面的极限功率计算结果如表1所示。需要说明的是,在线计算得出的极限值仅在当前运行方式及相应的方式调整策略条件下有效。由于不同运行方式、调整策略下的系统潮流分布及稳定特性均存在较大的差异,故不同时段在线极限计算结果可能有明显差异,在线计算结果与离线计算结果也可能有明显差异。
注:上述计算结果未考虑相关规定中要求扣除的计算误差或稳定储备;静态关键故障(元件)为玉茂一回线开断(玉茂另一回线);暂态/动态关键故障为天金线天二电厂侧三相永久性故障。
通过对上述极限态方式进行静态、暂态和动态安全稳定校核,所有考核的静态、暂态和动态考核故障均是安全稳定的,这也验证了采用该方法进行关联输电断面极限功率计算的正确性。
计算实例中,贵州500kV交流出口断面与云南500kV交流出口断面极限功率存在明显的相互影响,极限功率影响参与因子计算结果如表2所示。
在南方电网安全稳定综合防御系统中,为断面极限功率计算功能共配置了25台HP BL460C计算服务器,其主频为2.66 GHz,每台服务器共有8个核,针对以上某一时刻电网实际运行数据的断面极限功率搜索,总耗时335s。
6 结语
本文介绍了基于并行计算模式和集群计算平台的关联输电断面极限功率以及各断面极限功率相互影响因子的计算方法,并以南方电网西电东送交流输电断面为例,进行在线关联断面极限功率计算的实例分析。计算分析结果表明:本文所提出的方法计算速度可以满足关联输电断面极限功率在线评估对于快速性的要求;同时通过在每轮计算之前对考核故障集进行筛选过滤,使得所提出的方法不会因断面考核故障的增多而严重影响在线计算的快速性要求。
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高速公路并行工程项目管理模式研究 篇2
【关键词】 并行工程;高速公路;项目管理
高速公路是社会经济发展到一定历史阶段的必然产物,是衡量一个国家和地区经济发展水平和现代化程度的重要标志。我国高速公路建设在飞速发展的同时,也暴露了多年积累下来的公路网技术等级低,高等级公路总量不足,覆盖能力有限,尚未形成网络规模效益;路网密度低、发展不平衡;没有科学统一的高速公路建设管理模式,缺乏对各地高速公路建设进行指导和控制等问题。随着国民经济持续、高速、健康的发展,全社会对运输的需求日益增加,由于历史原因,我国运输业己不能适应经济发展的要求,成了国民经济发展的“瓶颈”行业。
一、我国高速公路工程概述
(一)我国高速公路工程发展历程
中国大陆的首条试验性质的高速公路上海至嘉定高速公路于1984年12月21日开工建设,全长18.5公里;第一条大型高速公路沈阳至大连高速公路于1984年动工,全长374公里;中国西部第一条高速公路成都至重庆的成渝高速公路,全长340公里,耗资约43亿人民币,1995年9月15日正式通车。2005年底,全国高速公路里程雄居世界第二,已达4.1万公里,比第三位的加拿大多近一倍,中国用不到20年的时间走完了大多数发达国家60至70年才走完的路程。全国一半以上省份的高速公路已超过1000公里。截至2006年底,全国除西藏自治区未通高速公路外,高速公路破千里的省市上升到19个。
2004年12月17日,国务院常务会议审议通过了《国家高速公路网规划》标志着中国高速公路建设发展进入了一个新的历史时期。国家高速公路网规划采用放射线与纵横格相结合的布局方案,形成了由中心城市向外放射以及横连东西,纵贯南北的大通道,由7条首都放射线、9条南北纵横线和18条东西线组成,简称7918网。其中包括北京——台北高速公路,总规模约8.5万公里,静态投资约2万亿元,拟2030年完成,将把我国现在人口超过20万的城市全部用高速公路连接起来,中部约1小时,西部平均约2小时上高速公路的快速出行。
(二)高速公路工程项目的特点
1.项目的一次性。是项目最主要的特征。也就是说没有与此项目完全相同的另一项任务。认同项目的一次性,才能针对项目的具体情况进行管理。
2.项目目标的明确。项目的目标有成果性目标和约束性目标。成果性目标是根据项目的功能性要求;约束性目标是指限制条件。
3.项目作为管理对象的整体性。一个项目是一个整体的管理对象,在按其需要配置生产要素时,必须以总体效益的提高为标准,做到数量、质量、结构的总体优化。由于内外环境是变化的,所以管理和生产要素的配置是动态的。
4.投资大、建设周期长。
二、传统工程项目管理模式的缺陷
目前普遍采用的各种项目管理模式都具有自己不同的优点,但也存在着许多普遍的缺点,有的模式已经不能很好的适应大型、复杂、现代化信息集成的工程项目需要。现有的项目管理体系是由一系列相互分离的合同构成的交易关系。主要参与者是业主、咨询专家、设计师、监理、施工单位等。他们之间的工作流动和信息传递采用的是一种“抛过墙”(方法如图1所示)。
在决策决断常常只有业主和咨询专家的参与,不能对项目实施以及运营阶段进行系统考虑。在实施阶段,业主倾向于主观的选择某一种项目采购方式,如CM模式管理,而不是根据工程项目的性质进行系统地考虑。设计与施工相分离,即当设计全部或部分完成之后,再选择承包商按照设计进行施工。项目的设计由设计师全权负责,项目的施工由施工单位全权负责,业主除了进行支付以外常常只是负责所谓的监督审查,这些分段式的项目管理模式导致了项目的实施存在以下缺陷:
1.传统模式中业主对决策阶段、设计阶段、施工招标阶段、施工阶段、交付运行阶段分别进行管理,不能充分考虑项目整个生命周期的各种需求和限制;缺少对项目真正从全生命周期角度进行分析,工程项目的决策方案缺乏系统性,无法实现全生命周期目标。
2.在大多数项目中,项目参与方相互独立,各自以自身利益为目标参与项目,参与方各自完成其专业工作,在项目进程中充满了各种冲突和争执,他们的管理活动之间缺乏集成整合、协同工作。
3.传统模式没有也不可能以建设项目的运营目标来导向决策和实施,最终用户需求往往自决策阶段开始就很难得到准确的定义,无法实现运营目标的优化。
4.传统管理模式中不同阶段用于业主方管理的信息支离破碎,形成许多信息孤岛或自动化孤岛,决策和实施阶段生成的许多对物业管理非常有价值的信息往往不能在运营阶段被直接、准确地使用,造成很大的资源浪费。
5. 适用于分阶段管理的信息系统为各自管理目标服务,建立在不同的项目语言和工作平台之上,难以实现灵活、有效、及时的信息沟通。
6.设计、招标和施工中产生的信息传递不畅,某一阶段产生的信息无法在下游得到正确使用和增值,同时出现了大量的重复信息工作。
7. 普遍都是在设计之后才选择承包方按设计进行施工,造成设计中的许多问题不能被尽早发现,最终导致设计变更频繁发生,而且承包商往往需要较长时间熟悉设计文件,因而延长了施工工期。
8.业主在项目的执行过程中大部分时间是处于一种旁观者的地位,其需求无法被设计单位及施工单位深入了解和把握,造成业主需求不能被满足,不利于技术方案、工期及费用的优化。可见,为了更好的适应现代化工程项目复杂性的需要,需要有一种新的工程项目管理模式,从工程项目的全局出发对工程项目的实施的全过程进行科学、系统的管理,克服上述的缺陷。
三、高速公路工程项目引入并行工程项目管理模式
(一)实施并行工程项目管理模式的可行性
1. 由于工程项目建设可以看成是一种输入建筑资源,经过过程处理,输出建筑产品的输入输出系统,因此从系统理论的角度,它和制造企业有本质上的相同性。因此工程项目建设过程也可以看成是一种广义的制造过程,而并行工程就是在制造业发展过程中孕育而生,为制造业提供了富有竞争力的系统方法。因此对于一个建设项目,并行工程可以看作是一种业主参与到项目的计划、设计、施工全过程的系统方法。
2.建筑工程项目强调设计阶段对项目全生命周期的决定性作用,并行工程也强调产品开发设计阶段的重要性,注重设计与制造的并行。
3.在制造业的应用及研究中发现,制造业采用并行工程可以将产品开发周期缩短70%。而在建筑业的设计和建造过程中有许多重复工序,这和制造业中的情况相似。既然并行工程这样的概念能够成功地提高制造业生产效率,也就应该能够在建筑业产生同样的效果。
4.建筑业目前面临的挑战是如何将建筑过程和管理组织有效地集成,如何提高业主对成本、工期和价值的满意度,而并行工程的目标恰恰是解决这些问题。
5.建筑项目管理的自身优势可以和并行工程的优越性形成互补,共同促使项目成功开发建设。
6.建设项目的时间目标、费用目标、质量目标和并行工程思想相一致,实施并行工程的最终目的就是缩短产品开发周期,提高产品质量,降低产品成本,力争使客户满意,从而增强企业竞争力。
(二)实施并行工程项目管理模式的预期效果
1.通过在概念形成和设计阶段对实施过程中对各道工序的要求进行全面的考虑。可以改善对工程项目目标的认识,有利于设计和施工和方案的优化,最大限度地满足业主的需求。
2.通过多个工序的合理并行可以提高项目组织的工作效率,缩短项目建设工期。
3.通过压缩工程项目的建设周期,可以降低工程项目的建设成本。
4.通过相关参与方之间开放的信息交流,使对项目执行中各个过程之间的界面管理成为可能,大大减少项目执行过程中的变更和返工现象,改善参与方之间的合作气氛,提高工程项目的竣工质量。
5.通过多功能小组的组建,将导致工程建设业中各个企业管理方式和管理思想发生变革,将改善企业的组织结构和管理水平,改善整个行业的结构。
6.通过信息的集成,将有助于项目各成员之间的相互学习,相互交流,有助于新方案和计划的产生及实施优化,并且有利于项目管理经验的积累,知识共享。
总之,并行工程在项目管理中的实施将改变现有的工程建设企业的经营观念,显著改善工程建设业中各个相关行业之间的关系,调整企业的人才结构,从而为并行理念的进一步实施和推广奠定良好基础,形成良性循环。
(三)并行工程高速公路工程项目管理模式
工程项目管理模式的实质是将管理的对象作为一个系统,通过一定的组织、管理方式和独特的运行模式,使系统能够正常运行,并确保其目标得以实现。虽然工程项目管理与其他制造业产品设计有着本质的区别,但在工程项目管理中实施并行工程,有其独到的有利因素。业主在工程项目建设过程中的特殊地位和它所起到的统筹协调作用。工程项目的发起人是业主,最终用户一般也是业主,这一特点决定了业主在参与工程项目的设计与管理中处于主导地位。并且工程项目管理的用户需求分析(即业主的要求)也非常容易做,这一优势是其他制造行业无法做到的,因为其他制造行业企业无法实施真正意义上的产品最终用户参与设计。另外,如果业主在工程项目管理过程中有意识实施并行工程,基于它和项目的其他参与方的合同关系,业主在并行工程中发挥的统筹领导作用将非常大,设计院、施工企业和监理公司之间的协调将会变得容易,实施并行工程就有了组织保证,同时也体现了并行工程的并行性、集成性(信息集成、人员集成、过程集成)、分布性、渐进性的特点。
参考文献
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并行模式 篇3
并行工程是最近兴起的企业内部跨学科的合作的重要工具, 并行工程是对产品及其相关过程 (包括制造过程和支持过程) 进行并行、集成化处理的系统方法和综合技术。它要求产品开发人员从一开始就考虑到产品全生命周期内各阶段的因素, 并强调各部门的协同工作, 通过建立各决策者之间的有效的信息交流与通信机制, 综合考虑各相关因素的影响, 使后续环节中可能出现的问题在设计的早期阶段就被发现, 并得到解决, 从而使产品在设计阶段便具有良好的可制造性、可装配性、可维护性及回收再生等方面的特性, 最大限度地减少设计反复, 缩短设计、生产准备和制造时间。
所谓知识表示是利用计算机能够接受并且进行处理的符号和方式来表示人类在改造客观世界中所获得的知识。它将关于世界的事实、关系、过程等编码成为一种合适的数据结构, 并将数据结构和解释过程相结合, 在程序中以适当方式使用, 使得产生智能性地为。知识表示是知识管理系统的基础, 不同的知识需要用不同的形式和方法来表示。知识表示应既能表示事物间结构关系的静态知识, 又应能表示如何对事物进行各种处理的动态知识;既要能表示各种各样的客观存在着事实, 又要能表示各种客观规律和处理规则;既要能表示各种精确的、确定的和完全的知识, 还应能表示更加复杂的、模糊的、不确定的和不完全的知识。因此一个问题能否有合适的知识表示方法往往成为知识处理 (解题) 成败的关键。而且知识表示的好坏对知识处理的效率和应用范围影响很大, 对知识获取和学习机制的研究也有直接的影响。建立一种合理可行的成本降低知识表示方法, 既符合成本项目特点、又符合产品技术性能, 是在并行设计过程中有效地约束和指导设计、建立知识库和进行知识推理的基础。
二、并行工程的目标与实施要点
(一) 并行工程的目标具体内容如下:
(1) 最大限度地减少设计反复, 缩短设计、生产准备和制造时间。图1描述了包括设计、生产计划、投资计划与生产的时间线, 各控制子环由于存在重复和计划与改变而呈无序状态, 但并行工程通过严密的计划、准确的接口设计, 把原来的许多后续活动提前进行, 各控制子环的平行周期缩短了产品设计开发的时间, 降低生产成本, 提高产品质量。
(2) 确定目标成本。设计阶段目标成本确定时, 既要考虑竞争对象的价格水平, 还要考虑用户的经济能力。因此产品级目标成本的确定不是某一个部门的事, 而涉及到企业甚至整个供应链的全过程各个环节。采用基于互联网的并行设计环境可在概念设计阶段改变了原有的线性设计流程, 以并行工程的方式进行产品设计, 各种功能小组互相作用与反馈重叠。
(二) 并行工程实施要点具体包括以下方面:
(1) 尽早识别产品全生命周期 (从概念形成到产品报废) 内各阶段的因素 (如功能、制造、装配、作业调度、质量、成本、维护与用户需求等等) ;建立任务识别能力 (如质量功能的配置应用) ;进行经验整合, 跨学科的并行工程团队在产品开发设计开始即应用从相似的产品或过程中获得的经验;尽早运用计算、防真模拟和成本估算 (尽早进行特征识别) ;以并行方式执行, 包括开发过程中方案的的修正、讨论及共识 (如概念、实现和系列版本) 。在良好的沟通与临时假设基础上尽可能将顺序工作以并行方式运行。在实施阶段以网络工作形式, 由核心团队建立并行工作小组。
(2) 加速工作进程。一是减少过多的会议文件, 但重要的讨论结果仍需以文件形式保存。二是有效的工具 (如信息查找, CAD/CAM, EDM/PDM, 数据库等)
(3) 项目组织。从工作一线抽调项目成员;由核心团队与扩展团队形成项目组;具备合作与激励的强有力的项目领导者;严格遵循计划流程图。
三、产品成本特点与产生-框架式知识表示方法分析
(一) 机械产品成本构成特点
具体内容如下:
(1) 差异性与重要性。从产品生命周期而言, 机械产品成本结构比例不同。如一些零件类产品总成本中100%是生产成本, 而类似汽车之类的产品, 生产成本仅占总成本20%, 运行及维修成本达到80%。设计者必须充分考虑到全生命周期各阶段成本的结构比例, 方可确定产品成本降低的重点。
从个别产品内部而言, 从机械产品中零部件很多, 但各零部件所占成本份额极不相同, 通常产品中重要零件数约占总数的30%, 但其所占成本份额却达有总成本70%以上。机械产品通常有一个支配成本的主参数 (如压缩机的支配成本主参数是轴马力, 压力容器的支配成本主参数是重量) 控制这个参数, 即可最有效地控制成本。设计者必须对重要零件特别关注, 以抓住矛盾的主要方面。
(2) 广泛性与扩展性。横向来看, 现代成本控制范围涵盖企业的整个产品生命周期成本, 即从设计到销售及售后服务的全过程。因此, 成本知识涵盖的范围也非常广泛。纵向来看, 从整个产品到具体的零件, 都适用成本控制知识, 因此, 不仅仅是传统意义上财务部门统计的各类成本数据和成本分析方法等, 还包括设计、工艺规划、生产、销售等各阶段进行成本控制的知识。而这些知识随着新技术、新工艺、新材料的出现处于动态的更新之中, 具备很强的扩展性。
(3) 层次性与相关性。成本控制知识根据不同的成本项目划分为不同的类, 又可根据不同的评价对象要求进行细化, 具有层次性。从设计到销售, 成本的发生本就是一个有机整体, 每一项活动都会对其他活动导致的成本产生影响, 成本发生的各阶段是密不可分的, 因此, 各阶段各领域的成本知识必然发生交叉, 相互作用。;同一降低成本问题可从不同知识角度得解, 同一知识又可解决不同降低成本问题, 知识之间具有很强的相关性。
(4) 通用性与冲突性。成本控制知识中很大部份是通用性指导性知识, 同一知识可用于结构完全不同的产品或零件, 但对于具体产品而言, 知识又互相约束, 通用的知识在具体项目运用上可能会存在冲突。
(二) 产生-框架式知识表示
产生式知识表示法是1972年, 纽厄尔和西蒙在研究人类的认知模型中开提出的。产生式的基本形式是P→Q或者IF P THEN Q。其中P是产生式的前提, 也称为前件, 它给出了该产生式可否使用的先决条件, 由事实的逻辑组合来构成;Q是一组结论或操作, 也称为产生式的后件, 它指出当前题P满足时, 应该推出的结论或应该执行的动作。
产生式表示法对于过程性知识, 具有较好的表示效果, 但对于结构性知识, 则显示出其薄弱的一面。因此, 为全面表示成本知识, 我们尚需引入框架式知识表示方法。
框架式知识表示法的概念由美国信息学家M.Minsky提出的, 框架是一种复杂的数据结构, 可把某一特殊事件或对象的所有知识存贮在一起。框架表示法的最上层为实体类 (ENTITY TYPE) , 每个实体类代表一个框架。中间层是“槽” (SLOT) , 槽值可以是具体的数据, 或或指向其他框架的指针。最下层为“侧面” (ASPECT) , 每个侧面可有各自取值, 作为对槽的进一步说明。可见, 框架式表示法对于结构性知识能有较好的表示功能。因此, 将产生与框架式综合起琰, 取长补短, 可以全面地表达成本知识, 并易于推理。
产生式-框架表示的方法是:进行知识表示时是以框架表示为主体, 把产生式规则嵌入到框架中.然而在实现时, 框架可以调用产生式规则, 产生式规则也可以调用框架, 因此产生式规则与框架是融合的。其主要特点如下:面向对象, 为表示大规表模复杂知识提供基本手段;利用层次结构, 性质继承, 降低知识表示冗余;推理灵活多变, 框架中没有固定的推理机制, 它可以根据需要通过过程附件灵活地实现多种推理;产生-框架式便于成本控制推理实现合理地进行知识表示是建立知识库, 进行知识推理的基础。知识库大多以关系数据库形式建立。成本对象具有很强的层次性与相互制约性, 采用产生-框架式知识表示, 在建立知识库时, 根据不同的成本项目层次分设实体类、槽、侧面数据表, 每个子类都引用父类的主键作为外健以实现继承关系。
四、成本控制的知识模式构建
(一) 产生-框架式成本知识库映射方案
知识表示的最终载体是知识库, 按照目前成熟的关系数据库的管理技术实现对知识库的组织, 必须将各种对象及关系映射到表, 如图2所示。
对象类映射到表的实现:为每一个框架元素 (实体、槽、侧面) 建立一张数据表, 每张表仅包含相应类的业务属性, 同时指定非空主关键词。每个子项都引用父项的主键作为外键以实现继承关系, 采用SQL代码创建, 建立对主关键词的索引, SQL层把域映射到数据类型。
关系映射到表的实现:不同层次的成本对象间及其约束关系间存在一对一、一对多或多对多关系, 根据一定的映射规则将这些关系映射到数据表, 可以实现不同成本对象间的连接。如多对多关系则通过引入一张关联表, 用以维系两个以上表之间的关联。关联表引入相关各表的主键作为自己的外键。
(二) 产生-框架式成本知识的数据库组织
根据映射规则将对象类和关系一一映射成关系数据表, 构成如图3所示的数据库结构。
产品成本表中包括了所有的成本要素, 通过产品ID与产品表及其子类映射成的数据表关联;成本估算表、成本分析表、成本降低表中的各成本知识对象同样对应成本ID, 与产品成本表相关联;成本对象间的约束关系反映在约束关系表中, 约束关系表引入成本知识子类的ID作为外键, 以此来实现相关知识对象间的链接。
四、结论
产品设计过程中, 要求产品开发人员从一开始就考虑到产品全生命周期内各阶段的因素, 并强调各部门的协同工作, 通过建立各决策者之间的有效的信息交流与通信机制, 并用以指导产品设计, 实现工程与成本管理的高度融合统一。并行工程的设计环境无疑是一种较好的设计模式, 可以有效的降低设计时间, 减少产品的生命周期成本。
本文在详细分析并行工程的设计环境中成本各项目及约束关系基础上, 提出了以产生-框架式的知识表示模式, 并从对象与关系映射、推理等方面论述如何在知识库中保证其实现。在此基础上构建了以成本知识库为核心的成本控制知识模式。在这种知识模式下, 成本知识的应用和新的成本考核方式及知识反馈机制的存在, 可以更高效的制定成本决策, 加强了产品成本生命周期各阶段的成本控制意识和责任, 并使成本知识库得以持续更新。
参考文献
[1]杨炳儒:《知识工程与知识发现》, 冶金工业出版社2000年版。
[2]赵瑞清等:《知识表示与推理》, 气象出版社1991年版。
[3]刘晓冰、杨春立、孙伟:《产品设计知识库建立方法研究》, 《计算机集成制造系统-CIMS》2003年第8期。
由跟跑、并行向并行、领跑转变 篇4
中国纺织工业联合会会长王天凯，原会长杜钰洲，副会长兼秘书长、纺织之光科技教育基金会理事长高勇，中纺联副会长孙瑞哲、杨纪朝，副会长、纺织之光科技教育基金会副理事长夏令敏，中纺联党委副书记陈伟康，纪委书记王久新，顾问陈树津、张延恺等领导出席大会并为获奖代表颁奖。中纺联各部门、各专业协会领导，地方行业协会领导，中纺联奖励委员会委员以及本次会议表彰的科技工作者、企业家、院校教师与学生获奖代表及众多媒体代表 600 余人出席了表彰大会。会议由高勇主持，孙瑞哲在大会上作重要讲话。
会议对获得“纺织之光”2015年度中国纺织工业联合会科学技术奖、教育教学成果奖、教师奖、学生奖、针织内衣创新贡献奖、全国纺织行业技术能手、技能人才培育突出贡献奖的获奖单位和个人代表颁奖，并为全国纺织技术创新示范企业、全国纺织科技创新人才颁发证书，同时为纺织之光科技教育基金会捐款单位授牌。
并行模式 篇5
在设计单位, 广泛推广了三维数字化建模技术, 全面取代二维设计软件, 并采用专用计算软件 (典型部件计算等) 开展工作, 采用了零部件级的计算分析系统、结构强度分析与优化系统等先进的分析软件, 为产品功能和性能仿真分析提供了支持。随着CAD技术应用的不断深入, 设计人员生成的电子文档和图纸越来越多, 为了解决电子文档和图纸的有效管理问题, 设计单位实施了PDM系统, 不同程度地实现了对产品结构、设计审签、数据发放、设计文档 (包括CAD模型) 的管理与控制。
在制造单位, 目前已使用CAPP系统, 建立了基本的工艺信息模型和工艺资源库, 在工艺设计集成环境中进行工艺设计、工艺管理和文件管理, 定制工艺卡片模板、编制工艺文件、统计汇总工艺信息, 规范了工艺设计, 提高了工作效率。
目前产品的研制过程大多仍是串行的, 没有建立合理的数字化流程, 面向制造的设计 (DFM) 和面向装配的设计 (DFA) 方法没有在研制过程中应用, 在设计阶段较少考虑制造对设计的影响。设计完成后, 制造部门才能得到产品信息进行生产准备, 造成生产周期较长。
设计、制造和试验过程缺乏早期的协同与沟通, 而且也没有统一的协同工作平台从中协调控制, 缺乏协同支撑工具。设计和制造之间的协同没有建立在数字化模型的基础上, 协同手段还是纸介质的卡片、图纸传递, 针对产品的协同修改很困难。同样, 制造和试验之间协同能力也较弱, 只有等试验部门得到产品后, 才能开始试验材料的准备, 严重影响研制周期和研制成本。
如何提高快速研制能力, 创新能力和批生产能力、具备先进的试验能力和提高产品的可靠性, 是科研单位面临的巨大挑战。
1 基于PDM并行设计工作模式
PDM系统是以企业内的产品研制、开发为应用背景, 利用先进的计算机技术, 在分布式计算机软、硬件环境支持下, 实现对企业自主知识产权的安全保护, 多学科综合设计, 以及对产品研制、设计、制造等阶段的过程管理和信息管理。PDM技术是将产品研制生产模式、管理经验, 与先进的计算机辅助技术 (CAX) 、信息技术 (IT) 、管理技术 (MT) 、系统集成技术 (SIT) 有机结合, 构成先进的型号研制模式和技术的总称, 是对传统工业的研究、设计、生产和管理模式的流程再造。
PDM框架软件通过采用产品设计制造的过程模型、框架结构式的统一集成平台、跨平台的软件设计、共享的工程数据管理以及分布式计算机网络环境等先进技术, 将产品的方案设计、详细设计、性能分析、制造加工和过程管理等多个环节, 在企业内部网络环境下, 实现异构计算机硬件设备和应用 (软件) 资源的有机集成, 其宗旨是以信息技术为核心, 以企业资源的综合集成为目标, 从根本上改变企业传统的型号产品研制流程和生产管理模式, 并为企业构建全新的、技术先进的产品设计、生产和管理综合集成的协同工作环境, 从而为企业进一步提高型号产品质量, 缩短型号产品研制周期, 降低型号产品研制成本, 增强企业对用户需求的快速响应能力, 以及对企业未来的快速发展奠定坚实的技术基础。
在PDM平台下, 设计人员和工艺人员可以在异地同时浏览同一个零件模型或工程图纸, 利用PDM系统提供的在线消息功能进行实时在线讨论, 及时发现设计过程中存在的工艺问题。
2 信息模型及模型间关系
信息模型主要包括PDM的人员管理模型、产品对象及产品结构模型和工作流程模型, 还包括CAPP中的工艺知识库信息模型, 整个信息模型以设计模型为核心。
PDM中的信息模型:
2.1 人员管理模型
由于PDM系统管理的产品数据经过多个阶段, 被不同部门、不同人员访问和操作, 具有不同的版本状态。人员组织管理模型也称为组织-角色-权限模型, 是对企业的人员组织方式、角色分配以及操作权限设置的描述, 实现产品数据被适当的人、在允许的权限范围内进行有效的访问, 确保产品数据管理的安全性和保密性。
在企业的生产组织过程中, 一般企业都有各种各样的岗位, 其中每个岗位对应一个角色。角色是指一个企业组织中设立的岗位责任。PDM中的每个角色只在PDM实施流程控制中的某个或某几个阶段参与, 各个角色的定义可以根据实际需要进行具体的调整。另外, 一个成员可以同时属于多个角色。在实施过程中, 根据具体情况确定的角色包括项目主管、设计师、工艺师、程序员、助理、办公室主任、财会员、检测员、库管员、采购员、工人等等。
权限控制可以为项目中的项目、文档资料、流程等各种对象设定访问许可, 保护项目中的数据不被未授权的人访问或修改。
2.2 产品数据组织
把与产品有关的各种数据, 包括设计、工艺、分析、加工等数据和文档, 有机地组织起来, 并考虑到产品对象的版本, 这个过程就称为产品数据组织。要对产品数据进行组织, 就要建立产品数据组织模型。产品数据模型可分为产品对象的数据模型和产品结构的数据模型。
(1) 产品对象模型
PDM是采用面向对象的技术来组织和管理产品数据, 因而产品对象及数据成为PDM管理的基本数据单元。产品对象模型用来描述产品的全部数据。以制造业的产品数据模型为例, 一个产品由若干零部件组成, 部件由若干零件组成。一个零件由它的模型、零件工作图、设计说明书等资料来描述。许多资料由于修改还会形成多个版本。产品、部件以及零件都有各自的属性, 如名称、标识号等。部件还要有组成本部件的零部件数及它们的名称等属性。零件也要有材料、重量等属性。建立的产品对象结构模型如图1所示:
与产品对象相关的信息还包括产品对象的版本以及数据和文档的组织结构, 建立如上右图所示的组织模型。此结构中使用Item代表产品对象, 用Item Revision代表此产品对象的修订版本, 在Item和Item Revision中分别放入与之相关的数据和文档, 如产品对象属性数据、产品结构BOM、技术需求、修订版属性数据、修订版结构BOM、设计文档、工艺文档等。这样既考虑了与对象有关的数据和文档的管理, 又考虑了版本管理。
(2) 产品结构对象模型
通常使用产品结构树的方式表示产品零组件之间的层次与隶属关系。可以对产品结构树进行任何层次的展开, 树中的节点表示部件或组件, 叶节点则表示零件;产品结构树上的节点有属性, 可对结构树上的节点通过关系进行查询, 比如零部件的名称、材料、重量、类型 (外购件、自制件) 等, 还可以对任意设定层次的BOM表进行输出。通过电子仓库, 使描述零部件的文件信息与节点上的相关零部件关联起来, 从而实现对不同类型产品的数据进行管理, 形成完整的产品结构化信息树。有了产品结构树, 管理者即可分层展开走不同分支的方法直观地找到自己所需的数据, 而不必考虑其物理位置。
2.3 工作流程模型
工作流程管理是指某对象在一定的规则约束下从一种状态向另一种状态转化的过程。目标对象可以是文件夹或文档。工作流程管理模型主要包含5个方面: (1) 流程名称及适用范围; (2) 流程中工作阶段的数量, 先后次序及返回逻辑; (3) 每个工作对应阶段的人员、角色、表决模式; (4) 在每个工作阶段开始或结束时需要完成的特殊任务; (5) 流程中每个工作阶段所对应的版本变化规则。
在流程管理的实施中首先要对流程进行详细分析, 建立合理的数据发放模型, 实现对数据的提交与修改、管理和监督、文档的分布控制、自动通知等, 还要对已有流程进行评估优化, 剔除其中的不增值环节, 确保数据流向的正确性和高效性。
在PDM中, 目标对象可以是文档或零部件。文档包括任务书、表格、设计文档标准等, 零部件是数字化模型, 包括图形、图像等。建立流程模板后, 指定每一步骤的具体执行人, 提交对象进入流程, 流程开始执行。当对象处于流程中时, 其他用户不能对文件进行编辑修改, 可以查看其目前所处的步骤和状态, 包括提交、等待审查及已发布, 用不同颜色和形状的图标表示。当流程结束, 文件发布后, 任何用户对文件只能浏览。
当零件设计完成时, 通过数据发放使其状态冻结, 即从不确定的状态过渡到确定的状态。在工作流中可以定义多个任务及相应的顺序, 并指定每个任务的执行人, 当一个任务结束后, 流程自动转到下一个任务。可以实现作业流程的设计、使用和察看。图2是某零件的设计审批流程模型:
3 PDM平台下并行设计工作模式的实施
在产品设计阶段, 成立包括工艺、标准、校对、审核等人员在内的项目组, 对产品结构树的各个节点由系统管理员进行合理的权限分配。其中, 只有该节点的所有者具有编辑、删除等权限, 而项目组其他成员, 如工艺、标准、校对、审核等人员只具有浏览权。这样, 项目组成员即可在PDM平台下开展并行、协同工作。如:设计人员和工艺人员可以在异地同时针对某一零部件图纸进行在线讨论, 及时发现设计中存在的工艺问题。使产品设计中存在的各种问题隐患在设计阶段得到有效遏制。
3.1 对象权限设置
在实施初期, 首先由系统管理员在PDM系统下建立产品结构, 如图3所示:
其中, 型号项目只有设计单位具有权限修改, 工艺项目只有工艺单位具有权限修改。同时针对项目下的各个节点, 也可以分配不同的权限, 如图4所示:
3.2 并行设计的实现过程
首先以设计人员的身份登录PDM系统, 根据自己的权限选择对应的项目, 然后进行设计, 当设计完成后, 形成一个版本提交给系统管理员, 系统管理员将该设计文件拖到工艺项目组中, 那么当工艺人员登录到PDM系统后, 就可以看到发送过来的设计图纸, 工艺人员根据图纸就可以编制工艺。当工艺人员认为设计图纸有问题时, 可以通过在线消息的方式与设计人员进行交流, 也可以在设计的图纸上进行批注, 然后提交给对方, 直到达成一致意见。具体过程为:
(1) 设计人员、工艺人员分别登录PDM系统。
设计人员1以用户duanzb登录到PDM系统中:
其他工艺人员也可同时登录, 进行各自的任务操作, 并可进行通过在线消息进行讨论和发电子邮件, 也可以进行协同工作。
(2) 设计人员针对自己具有权限的产品项目进行设计。设计完成后提交给系统管理员。然后设计人员仍可以进行其他产品的设计。
(3) 系统管理员将该产品的相关图纸传给工艺项目中去, 具体方法为将该设计产品的节点直接拖到工艺项目中去。
(4) 工艺人员接收到后, 对其进行工艺编制。根据工艺需要检查设计图纸是否合理, 如果合理, 则进行工艺编制。如果不合理, 则通过在线消息或邮件的方式与设计人员进行交流, 双方也可以在设计图纸上进行批注, 直至合乎要求为止。
(5) 最后工艺人员利用PDM和CAPP集成环境完成工艺的编制。
4 结论
通过基于PDM和CAPP集成环境, 可以将设计数据和工艺数据集中到同一的产品结构下, 有利于保持产品数据的统一管理, 便于查阅, 而且有利于产品研制过程的并行化和建立合理的数字化流程。并行设计工作模式, 打破了厂所之间的地域和时间限制, 可以大大缩短产品研制的生产周期。
摘要：为了使得设计单位与制造单位能够更好的进行协同工作, 本文提出了基于PDM和CAPP集成环境的并行工作模式。本方法以PDM为协同平台, 将产品设计和工艺编制有机的结合到一起, 实现了产品研制过程的并行化, 同时也为面向制造和面向装配的设计提供了一个支撑环境, 可以大大缩短产品设计制造的生产周期。
关键词：PDM,CAPP
参考文献
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[4]李敏军.基于PDM的工艺信息化研究[D].西北工业大学硕士学位论文, 2003.
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[6]吴维江.基于DELMIA的飞行器虚拟装配技术[D].南京航空航天大学硕士学位论文, 2008.
并行模式 篇6
电力系统安全稳定紧急控制是保证系统在突发状况下维持稳定运行的有效手段。切负荷是常用的措施之一,其在电网发生严重故障或失去大量电源后,切除一部分负荷,以减少网络中的功率不平衡,维持系统的稳定运行。
最优切负荷控制的数学本质是含微分代数方程组约束的优化问题。目前,解决该问题的算法主要有试凑法或启发式算法[1,2]、基于暂态能量函数的直接法和基于最优化问题的优化方法。直接法通过计算暂态能量裕度对各个控制量的灵敏度制定紧急控制策略,如势能边界面(PEBS)法[3]、基于稳定域的主导不稳定平衡点(BCU)法[4]、轨迹灵敏度方法[5]、扩展等面积(EEAC)法[6,7]等。其中,EEAC法将等面积法扩展到多机系统,在时域仿真的基础上获得安全稳定裕度,得到灵敏度信息,形成了一套应用于实际电力系统的安全稳定决策方法。基于最优化问题的方法将紧急控制问题描述成带微分代数方程组约束的最优化问题,采用的优化算法主要包括数值积分方法[8]和智能算法[9,10]。数值积分方法求解速度较快,但需要推导梯度信息且往往存在收敛性问题,对于变量的初值也非常敏感;而智能算法取随机初值,结果具有随机性。
由于最优切负荷问题带有微分方程约束,求解过程复杂,因此现有的研究一般采用发电机经典模型。然而,随着电力系统的不断发展,经典模型往往过于粗略。采用更加复杂的系统模型不但可以提高仿真结果的精确性,而且更符合工程应用的需求,但引入复杂模型对算法的实现提出了很高的要求,对于需要梯度信息的优化算法,梯度计算和编程的工作量极大。文献[11]在优化计算过程中调用成熟的电力系统仿真软件(PSS/E),为这一问题的解决提供了建设性的思路。
本文根据最优切负荷问题的特点,引入了一种无梯度优化算法——并行模式搜索算法。通过测试3个不同规模的系统验证了该方法的有效性和正确性。
1 考虑暂态稳定的最优切负荷模型
设系统中有r个可切负荷,负荷原有功功率为PLi(i=1,2,…,r),控制变量为各个可切负荷切除的比例ui(i=1,2,…,r),其中0≤ui≤1。考虑给定系统在0时刻发生故障,在tL时刻采取切负荷措施,则整个暂态过程包括初始时段0≤t≤tL和优化时段tL≤t≤Tmax,其中Tmax是仿真终端时刻。控制目标是在系统稳定的条件下,尽可能减少切负荷总量,因此目标函数如下:
式中:u为控制变量组成的向量。
电力系统的暂态过程可以用一组微分代数方程组表示:
式中:x为系统的状态变量所组成的向量;y为系统的代数变量所组成的向量;微分方程组
本文的暂态稳定判据为各发电机功角与惯性中心的偏差不超过某一角度,暂态稳定约束为:
-δmax≤δi(t)-δCOI(t)≤δmax (3)
式中:δmax为最大允许功角;δi为第i台发电机的功角(i=1,2,…,NG,其中NG为发电机数目);t∈[tL,Tmax];δCOI为整个系统发电机的中心惯量,
式中:TJi为发电机i的惯性时间常数。
由于模式搜索算法适合求解无约束优化问题,因此需要将暂态稳定约束加以转化,作为惩罚项加入目标函数中。运用约束转化技术[12],式(3)可以转化为:
h(u)≡∫
其中
从而得到新的目标函数为:
min F(u)=f(u)+σh(u) (7)
式中:σ为罚因子,取一个很大的常数。
此时式(7)的解在h(u)≈0处得到,保证了系统的稳定性。
2 并行模式搜索算法
模式搜索算法[13,14]是直接搜索法的一种,最初用于求解无约束优化问题min f(x)(x∈Rn),求解过程不需要梯度信息,且算法的具体实现形式多种多样。模式搜索有一个当前迭代点xk和当前步长bk,以及一些搜索方向s1,s2,…,sw。这些搜索方向(称为“模式”)线性无关,其线性组合可以生成实数域Rn,数目上一般满足n<w≤2n(n为x的维数),一般可以取为单位向量。根据步长和搜索方向,算法试图寻找下降方向,只要找到相对于xk的改善点,则更新xk,增加步长bk;否则减小步长再次搜索,直到步长小于给定的精度。“模式”在迭代过程中可以按某种规律变动,也可以保持不变。
并行模式搜索算法[15]在多个计算机进程中执行,多任务同时搜索可以有效地提高算法的速度。在一次搜索中,每个进程有一个特定的搜索方向,在所有进程搜索完成后,取使目标函数值下降最大的点作为下一个xk。并行模式搜索算法的步骤如下。
步骤1:设当前迭代次数为k,则步长为bk,当前迭代点为xk,目标函数值为f(xk),将搜索方向s1,s2,…,sw分配至各进程,记为d1,d2,…,dp,其中p为进程数。
步骤2:在第i个进程中计算xk+bkdi和f(xk+bkdi),其中i=1,2,…,p。
步骤3:选出最小的目标函数值f(x+)=min f(xk+bkdi)及对应的点x+,若f(x+)<f(xk),则令xk=x+;若所有的搜索方向都已分配完成,则转到步骤4,否则继续分配搜索方向,转到步骤2。
步骤4:若xk在当前迭代有更新,则bk=2bk,否则bk=0.5bk;若bk<ε(ε为设定的精度)则停止,当前迭代点即为得到的最优解,否则k=k+1,返回步骤1。
3 求解步骤
在上述并行模式搜索算法中,搜索方向的个数w与进程数p不存在直接的大小关系,因此搜索方向的分配可能出现3种情况。
1)w<p,即每次分配搜索方向后都有空闲的进程,所有搜索方向只需一次计算即可完成。
2)w=p,即搜索方向恰好分配到各进程,所有搜索方向只需一次计算即可完成。
3)w>p,即搜索方向需分多次分配到各进程,进程数可能空闲,所有搜索方向需经多次计算完成。
对于最优切负荷控制问题,上述并行模式搜索算法不能直接应用的原因是控制量的取值范围并不是Rn,而是0≤ui≤1。因此,在给每个进程分配搜索方向时,应根据当前步长,判断该搜索方向是否使搜索点越限,若越限,则应抛弃该搜索点,尝试下一个搜索方向。下面具体介绍采用并行模式搜索算法求解最优切负荷问题的步骤。
步骤1:设定收敛精度ε,罚因子σ,最大允许功角δmax,最大允许步长bmax,2r个搜索方向{s1,s2,…,s2r}={e1,e2,…,er,-e1,-e2,…,-er}(ei为第i维单位向量),初始步长b,初始迭代点u*,置搜索指标m=1。
步骤2:初始仿真,包括t<tL时段的仿真和控制变量为u*时的全时段仿真,得到目标函数值F(u*)。
步骤3:若b<ε,则迭代结束,得到最优控制点u*;否则转步骤4。
步骤4:确定搜索列表,取搜索方向sm,检验是否满足0≤u*+bsm≤1,若是,则将搜索对{sm,b}加入搜索列表;否则令m=m+1(若此时m>2r,则令m=1,b=0.5b,即减小步长后重新检验各个搜索方向),继续检验搜索方向sm是否满足上下限要求;以此类推,直到列表中含有p个搜索对。
步骤5:并行计算,设搜索列表中第j个搜索对为{dj,bj}(j=1,2,…,p),则第j个进程的控制量uj=u*+bjdj,调用暂态稳定仿真程序进行仿真,并计算目标函数F(uj)。
步骤6:计算各进程的最小目标函数值
上述过程与原并行模式搜索算法的最大区别在于它在分配各进程的搜索方向时,增加了检验控制量上下限的步骤,而且允许进程之间有不同的步长。上下限的检验保证了进程中的暂态稳定计算具有实际的意义,避免多余的计算;而进程之间允许有不同步长的这一改进,增大了一次搜索的范围,避免了空闲进程的存在。
4 算例分析
本文采用3个不同规模的算例(算例savnw、算例IEEE 50和算例bench)测试上述算法,3个测试算例的参数见附录A表A1,其中节点数分别为23,145和1 648;所有算例的仿真终端时刻均为3 s,步长均为0.008 333 s,最大允许功角均为160°;程序的软件测试环境分别为64位Window Server 2008,MATLAB R2010b和PSS/E30;硬件测试环境为Inter (R) Xeon (R) CPU 2.66 GHz*12,内存为24 GB。算法用MATLAB语言实现,调用MATLAB并行计算工具箱实现并行计算,共开启8个进程,包括1个主进程和7个子进程,主进程负责分配任务、更新相关变量等;子进程只负责调用PSS/E进行动态仿真,调用需要在MATLAB中使用相关语句执行操作系统命令,以开启PSS/E30的动态仿真模块pssds4,进行动态仿真。
在计算中,所有算例均采用统一的参数和初值,其中ε=10-4,σ=105,bmax=0.5,u*=0,b=0.5。这表明算法对于参数及初值的要求较小,尤其是对于初值u*,可以自然地取不切负荷时的数值u*=0。这也是算法相对于传统数值优化方法的优点。
算例savnw的电网结构如图1所示,该算例的所有负荷(单箭头表示)均为可切负荷。
图1故障为三相短路故障,最优切负荷策略需要切除的负荷已在图中用虚线圈出,该负荷需要切除20.54%。本文采用的暂态稳定判据为各发电机功角与惯性中心的偏差不超过某一角度。每个算例的失稳发电机在切负荷控制前后的功角曲线变化见图2。
由图2可以看出,切负荷后相对功角曲线的振荡不断减小,事实上,若仿真更长时间,功角曲线将趋于稳定,这证明了算法给出的切负荷控制策略的有效性。
并行模式搜索算法与串行模式搜索算法相比,在搜索路径上已经发生了变化。这是由于串行模式搜索算法每次只对一个搜索方向进行搜索,此时若找到更优的点,则立即更新迭代点;而并行模式搜索算法在每次搜索时同时对多个方向进行搜索,从中找出最优的点来更新迭代点。因此,这里的并行搜索并不只是简单地对串行模式搜索的任务进行分配,而是搜索规则的一种改变。为了说明并行模式搜索的效果,进程数p=1(此时相当于串行模式搜索)与p=7(此时为并行模式搜索)时单个进程的动态仿真对比如表1所示。
表1中的比例关系S7是前后2个动态仿真次数的比值,并行效率定义为S7/7,反映了仿真总次数的变化。由表1可以看出:串行模式搜索的动态仿真次数是7个进程时单个进程仿真次数的6～10倍,因此,并行模式搜索可大幅降低一个进程需要的动态仿真次数,使整体的计算时间大幅减少;在算例savnw和算例bench中,并行模式搜索的仿真总次数比串行模式搜索多,这是由于并行模式搜索在所有进程完成一次仿真后才进行信息交换和总结,从中选出最优解作为迭代点,剔除了不可行解和其他可行解,因此不可避免地有多余计算存在;从测试算例来看,并行效率可以达到85%以上,因此并行模式搜索比串行模式搜索要优越得多。
算例IEEE 50在采用不同的进程数求解时,单个进程动态仿真次数的变化曲线如图3所示。
由图3可以看出,随着进程数的增加,单个进程的动态仿真次数不断减少。这说明每个进程都发挥了应有的价值,验证了并行模式搜索算法的有效性。
本文算法还可以快速得到一个可行的切负荷控制策略。实际上,在每次进行并行搜索并更新迭代点后,该迭代点就是一个新的控制策略,此时系统的稳定性也能由之前的动态仿真结果得到。在对切负荷的经济性要求不高时,为了更加快速地得到使系统稳定的控制策略,完全可以取迭代的中间结果作为实际的控制策略。测试结果表明,3个算例得到第1个稳定控制策略所需的动态仿真次数分别为1,2和10,相比最优解,其仿真次数少了很多。随着暂态稳定仿真技术的不断提高,能更快速地得到稳定的控制策略。
5 结语
本文采用并行模式搜索算法求解含电力系统复杂模型的最优切负荷控制问题,避免了复杂模型下梯度计算困难的问题。3个不同规模的系统测试算例表明该算法具有如下特点。
1)算法对于初值和参数的要求低,且基本没有收敛性问题,可以有效地给出稳定控制策略,因此可以作为一种可靠的事前决策方法。
2)并行模式搜索可以有效地减少单个进程的动态仿真次数,从而提高算法的整体计算速度。
3)可以与已有的成熟商业软件无缝结合,使得计算实际复杂大系统的最优切负荷问题成为可能。
4)在算法迭代过程中,可给出可行的切负荷控制策略,而且仅需少量的动态仿真便可得到第1个可行解,因此在经济性要求不高的情况下,可以更快地得到切负荷策略。
并行模式 篇7
由于数据的不确定性普遍存在于现实世界各个领域中,例如根据对电子商务网站页面的访问记录,只能获得潜在客户对特定商品购买倾向的一个估计(即一个概率性指标);并且随着数据量快速的增加,而频繁模式挖掘是数据挖掘中一项重要技术,因此不确定数据流频繁模式挖掘算法研究成为数据挖掘领域的研究热点之一。
数据流上的频繁模式概念,仍然定义在单个事务上,不考虑跨事务的模式(不同时间上的组合模式);其挖掘方法,一般是采用“窗口”获取当前用户关注的数据,然后基于已有的静态数据集上的频繁模式挖掘算法,设计数据流中被关注数据上的挖掘算法。
目前有3种典型的窗口模型
已有的不确定数据流上频繁模式挖掘算法主要通过以上三种窗口方法来获取要处理的数据,即窗口中的数据,然后基于静态数据集上的挖掘算法(如UF-Growth)来挖掘窗口数据中的频繁模式
图1 三种窗口模型
Leung等
文献
为了快速地处理数据以及大规模的数据,并行算法来进行数据挖掘是一个重要的方法。目前,模式挖掘的并行算法主要在MapReduce环境下实现,其研究主要集中在静态数据集的频繁模式挖掘中。文献
以上并行算法主要是处理静态确定数据集中的频繁模式挖掘,针对不确定数据流中的频繁模式挖掘,在算法AT-Mine
1 问题定义
设D是一个包含n个事务的不确定数据集(记D={T1,T2,…,Tn}),并且包含m个不同的项(记I={i1,i2,…,im}),其中D中的第j个事务tj(j=1,2,…,n)表示为{(x1:p1),(x2:p2),…,(xv:pv)},其中{x1,x2,…,xv}是项集I的一个子集,pu(u=1,2,…,v)是事务项集中项iu的概率。数据集D中事务个数可以用|D|表示,也被称为数据集的大小;包含k个不同项的项集被称为k-项集(k-itemset),k是项集的长度;|D|表示数据集的大小。
定义1事务项集t中的项集X的概率记为p(X,t),定义为,其中p(x,t)是事务项集t中项x的概率。
定义2在不确定数据集D中,项集X的期望支持数记为exp SN(X),定义为
定义3设min Exp Sup为用户预定义的最小期望支持阈值(Minimum expected support threshold),则最小期望支持数min Exp SN定义为min Exp SN=min Exp Sup×|D|。
在文献
定义4在不确定事务数据集D中,频繁项集X的任一超集都不可能是频繁项集,则项集X也称为最大频繁项集(或最大频繁模式)。
定义5在不确定事务数据集D中,项集X(或项X)的称为X的超一项集的估计期望支持数(其中,max(p(x,t))表示事务项集t中最大的概率值),记为Eexp SN(X)。
定义6在一个数据集中,一个项集X的支持数(sn)是指数据集中包含项集X的事务项集个数。
定义7当一个数据集被划分为多个数据块时,一个数据块上包含的事务个数与最小期望支持阈值的乘积称为该数据块上的局部最小期望支持数。
定义8一个项集在数据集的一个数据块上的期望支持数大于等于该数据块的局部最小期望支持数,则该项集被称为该块上的局部频繁项集。
性质1一个频繁项集的所有子集都是频繁项集,一个非频繁项集的所有超集都是非频繁项集。
2 本文提出的算法
本文给出的不确定数据流上的频繁模式挖掘算法采用滑动窗口方法,针对每个窗口中的数据,提出一个挖掘不确定数据流中频繁项集的算法MFPUD-MR(Mining Frequent Pattern from Uncertain Data based on MapReduce)。该算法主要包含三步:第一步,根据计算节点个数,将滑动窗口中数据集划分成若干个数据量相同的数据块,然后在MapReduce框架下并行找出每个数据块上的局部频繁项集作为候选项集;第二步,对候选项集进行筛选,减少候选项集的个数;第三步,在MapReduce框架下并行计算候选项集中每个项集的总期望支持数,其中总期望支持数不小于最小期望支持数的项集就是频繁项集。
2.1 挖掘候选项集
算法MFPUD-MR中第一步挖掘候选项集的子算法如算法1所示,在每个节点上利用AT-Mine算法找到局部频繁模式,并统计所有一项集的期望支持数和局部数据集上的事务个数。
算法1 Sub Procedure Mining Candidate(D,min Exp Sup)
定理1算法1挖掘出的候选项集包含了数据集中全部的频繁项集。
设项集X是一频繁项集,由于频繁项集的期望支持数不小于最小期望支持阈值,因此X一定在一个或多个数据块上是频繁项集,
证明:反证法。假设频繁项集X不包含在候选项集中。设X在第i块数据集上期望支持数记为exp SNXi,则X在D上期望支持数等于∑si=1exp SNXi。如果X不是任一块数据上局部频繁项集,则X在每个数据块上期望支持数都小于局部最小期望支持数,即exp SNXi<min Exp Sup×|Di|(1≤i≤s),所以∑si=1exp SNXi<∑si=1min Exp Sup×|Di|=min Exp Sup*|D|,因此非局部频繁的项集一定也不是频繁项集,频繁项集一定会包含在算法1产生的候选项集中。
2.2 对候选项集的剪枝处理
算法MFPUD-MR中第二步是对候选项集进行剪枝,剪枝策略如下:
策略1:如果一个项集在一部分数据集上的期望支持数大于等于最小期望支持数,则该项集在全局数据集上的期望支持数一定也大于等于最小期望支持数,所以该项集一定是一个频繁项集。因此这部分项集可以从候选项集移入到频繁项集集合中。
策略2:项集X在部分数据块D1,D2,…,Dj上是频繁的,设期望支持数之和为S1;在其它数据块Dj+1,Dj+2,…,Ds不是频繁的。设数据块Dj+1,Dj+2,…,Ds总事务个数为S,如果S1+S×min Exp Sup<min Exp Sup×|D|,则项集X不可能是频繁项集,因此可以从候选项集集合中删除。
策略3:算法1中返回所有1项集的期望支持数,包括非频繁1项集,根据性质1,如果候选项集包含非频繁一项集中项,则该候选项集一定是非频繁项集,因此可以从候选项集集合中删除。
2.3 从处理后的候选项集中确认频繁项集
算法MFPUD-MR经过第二步对候选项集的处理,如果候选项集不为空,则进行第三步,第三步是计算候选项集中每个项集在全局数据集中总期望支持数算法如算法2所示。
算法2 Identify Frequent Itemsets(D,min Exp Sup,CFs)
3 实验结果
为了测试本文算法的有效性,本文将PFP算法
实验平台使用26个节点组成的集群,其中包含1个主节点,1个调度节点,1个备份节点,23个数据节点。每个节点的硬件配置为2.5 GHz双核CPU及8 GB内存,软件配置为ubuntu 12.04及Hadoop 0.22.0。
利用IBM数据生成器来产生两个数据T20I10D10000K和T40I20D5000K,其中T表示事务项集的平均长度,I表示事物项集默认阈值下的频繁项集长度,D表示数据集中事务个数(其中K表示1000);同时采用常用方法,为每个事务项集的每项随机生成一个范围在(0,1]的数做为概率值。由于MapReduce默认将一个大的数据文件分割成68M大小的数据块,本文中为了充分利用23个数据节点,本文将被测试的数据文件大小均匀的分割为20个小数据文件。
3.1 不同最小期望阈值下的运行时间对比
图2 不同最小支持度下的算法运行时间
图2显示了2个算法在不同支持度的运行时间。可以看出本文提出的方法MFPUD-MR的时间效率明显高于PFP-U,这是因为随着支持度的降低,频繁1项集的个数增加的比较快,PFP-U中也会出现更多更长的子事务项集,因而随着最小支持度的降低,算法PFP-U的运行时间增加的比较快;而算法MFPUD-MR第一次MapReduce产生了全局候选项集,通过候选项集的筛选,候选项集的个数减少了很多,甚至有时候候选项集为空,不需要第二次的MapReduce来统计候选项项集的期望支持数,因此算法MFPUD-MR的时间性能比较稳定。
3.2 算法扩展性
图3不同数据量下的算法运行时间
图3是采用不同数据规模的数据集来测试2个算法的时间性能。当数据规模发生变化的时候,频繁1项集的个数变化不大,但是算法PFP-U会产生子事务项集的个数增加的比较快,因此算法PFP-U的运行时间基本上都是成比例的增加;而算法MFPUD-MR在挖掘局部频繁项集的时候,它的运行时间会随着数据规模的增加而稍微的增加,并且很多情况下,不需要第二次的MapReduce来统计候选项项集的期望支持数,因而算法MF-PUD-MR的时间性能比较稳定。
3.3 算法的加速度性能
图4 不同数据集下的算法加速度对比
图4是2个算法在不同数据集上加速比实验结果。而加速度是指算法在一个节点上总运行时间和在多个节点上的总运行时间的比值。理想的加速度(Ideal)是随着节点个数的增加,算法的运行时间也成比例的增加,如图4中Ideal的那条线。算法MFPUD-MR的加速度和理想的加速度(Ideal)比较接近,之所以不能完全达到理想的加速度这是因为节点越多,节点之间的通讯需要的时间也会越多,这会导致总的运行时间增加。而算法PFP-U不能将数据按大小均匀的分配到各个节点上执行,而它的运行时间总是和一个负担重的节点上任务相关。综上,算法MFPUD-MR的加速度比较理想。
4 结语
并行模式 篇8
机械类专业的教学不像其他专业教学一般,多以理论为主,机械类专业较为偏重的是实际操作,多上手才能得到更多的锻炼,才能对本专业有更好的认识。由于扩招政策的推行,导致了现今大学生的可以动手操作的机会显著减少,这对于学生以后的发展也有一些小小的影响。在以往的教学过程中,总是先进行机械设计的理论课教学,待理论课教学进行两到三周之后,再加入实践设计课程。这种教学课程安排虽有其可取之处,但也有其不足之处,例如会造成知识的断层,为解决这一问题,提出了理论教学与课程设计并行的教学模式。
二、对传统教学模式的分析
传统的机械设计教学模式是将理论教学与实操教学分开进行的,这是一种分离式的教学模式。在这种情况下,即使带教老师有着长达数年的教学经验,在课堂上可以让学生学到扎实的基础知识,但实际操作的欠缺仍旧是一大硬伤。这是现今人才培养过程中普遍存在的重学轻用现象。正因为这种分离式的教学模式,使得理论课程与实践课程看起来好像完全不同的,没有联系的样子。开展这两门课程的初衷是为了使他们相辅相成,使得学生通过实践课程可以更好的理论知识,所学到的理论知识也能很好的指导实践操作。但这一目的似乎并未达到,反而有所背离,致使学用脱节。学用脱节是导致学生尽管很好的学习了理论知识,但仍不能很好的应用理论知识指导实践操作的根本原因。当学生开始课程设计时,因为前面所提到的这些原因,他们并不能很好的将自己所学到的知识应用到课程设计中去,也不知道该从那个点着手,不能深究问题,最后只能仓促了事,着实令人惋惜。这便是这种分离式教学所带来的不好之处,虽然就这种教学模式也有其存在的必要性,也有其可取之处,但笔者认为,瑕不掩瑜,只有进行完善与整改,才能使的教学模式变得更加的科学合理。
三、对并行教学模式的探索
任意选取一班学生,进行机械设计理论教学与课程设计并行模式的试点班级,以下为主要做法:
(一)同时进行理论教学与课程设计
以往传统教学模式理论教学与课程设计的开展是有时间差的,在本次探索实践中,打破了传统的桎梏,两项教学工作同时进行,即开课就开始布置课程设计,使得课程设计与理论教学结合的更为紧密。这将以往的课程设计进行了拆分重组,目的是为了更符合这种两者同时进行的新模式。
(二)以具体项目为主线进行教学工作
设计项目的选取要选取涉及面较广,最好可以综合机械设计的基础知识及其进阶。减速器设计极为符合这一要求,这一项目包括了教材中的诸多内容,比如教材中所提到的零件的传动,连接部分以及零件承受外界压力的程度等[1]。选取这一项目作为主线,能够使得学生对于基础知识的掌握更加深入,对一些通用常用的设计方法也可以有所了解,有所掌握。将减速器设计作为主线来进行教学是很可行的。除此之外,对于教学设计,笔者认为,应该整合课程与项目,确保项目设计中所涉及到的一些设计知识尽可能都的包括在教学内容当中,在进行教学安排时也应考虑项目的工作进展,争取“知”与“行”可以达到高度统一。此外,在教学的过程中也应该根据实际需要,进行讲解。
(三)以学习任务的形式促使学生产生兴趣
将全班进行分组,并将减速器设计的项目进行拆分,拆分所得的几个小项分别分配给各个小组,并保证小组内成员人人都可以参与到此项目的设计当中来,并在设计当中均能起到一定的作用。这种任务分配的方式,更能激发学生学习的动力,使得每个学生都参与到这项活动中来,这对于学习兴趣的培养也是极有益处的。此外,还可以增加答辩之类的项目,让每一位同学都能站到讲台上阐述自己的想法与设计,这对激发学生创新思维有很大的帮助。
四、模式变革的效果
通过模式变革的实验,所得结果多积极向上,改善较大多体现在以下几个方向:
(一)学生主导学习,学习兴趣明显提高
传统学习模式多由老师主导学习进度,进行模式变革,采用理论教学与课程设计并行教学的模式后,学习进度变为由学生主导,增强了灵活性,也大大提升了学生的学习兴趣,使得学生学习更为主动,之前所出现的一些不好的现象例如开小差,打瞌睡等小动作[2]也有所减少。
(二)师生之间交流增多,效果显著
理论教学与课程设计并行教学模式,极大程度的激发了学生深入探究的积极性,越深入,发现的问题便也越多,此时便会主动向老师请教,和老师进行交流,师生之间的思想碰撞也能给对方带来灵感的火花,无论是对于教师还是学生,都极有帮助。
(三)拥有足够设计时间,质量得到明显提升
传统教学模式留给学生进行课程设计的时间并不充裕,经过变革之后,课程设计的时间被大大拉长,也给了学生能够深入探究的机会,这对设计质量的提升起到了不可忽视的作用。
五、结论
虽然本次实验只是初步尝试且还有一些不足之处,但机械设计理论教学与课程设计并行教学模式所带来可以的好处是显而易见的,笔者认为可以将这一模式同样也应用到机械类专业的其他课程中去,唯有使知行合一,才能更好的应用所学到的知识,最不应该空怀宝藏却不知其应用之法。知理论,懂实践,才是上佳之道。
摘要：虽然传统的机械设计理论教学模式确有其优势,但在培养学生动手能力方面却有所欠缺,故应有所革新。本文综合我校当前教学当中所存在的问题,并分析现有的机械设计的教学模式,从相关方面详尽说明了理论教学与课程设计并行的教学模式。
关键词：机械设计理论教学,并行,教学研究
参考文献
[1]迎春,王利华.机械设计理论教学与课程设计并行教学模式的探索[J].时代教育,2015,12(21):14-16.
[2]庞兴华,解芳.CDIO教学模式在机械设计教学中的研究和实践[J].教书育人:高教论坛,2015,22(33):134-138.
福德与痛楚并行 篇9
天亮前开始下雨，雨一直下到中午还未停，眼看就到中午了，无奈之下，只好冒雨出发。下坡到江边，又走巨石滩，石头湿滑又有青苔，稍不小心就会滑倒。脚上2000多元的（CRISPI）硬底登山鞋面对湿滑的石头，一筹莫展，成了桑杰他们脚上43元军胶鞋耻笑的对象，令我尴尬不已。
下午1点30分左右，前进中，遇到一条水流湍急的山涧，它就是大名鼎鼎的所隆山涧，曾于2006年6月（因水大）让中科院科考队放弃计划原路返回。此时的山涧宽约20米左右，水流湍急，稍有不慎，就会被汹涌的山涧冲入雅鲁藏布江中，我对登山鞋已经不抱什么希望，只得把它脱下来，用手拎着，而后赤足过河。扎西站在水中为我做人体盾牌，在其协助下’我安全涉过了所隆山涧。
离开所隆山涧，前行不到10分钟，又遇到一条水流略小的山涧，还好，有前人铺设的树木，队伍通过的还算顺畅。
顺着山坡走一段，再次下到河谷中，前面一座绝壁挡住了雅江，令其拐头向北而去。而我们，必须要翻过它才能进入到雅江大峡谷无人区的核心地段。挡在眼前的大山就是康卓索朗。康卓，藏译“空行母”，意思是在空中行走；索朗，在藏文中是福德的意思。这座大山喻意着“空中行走的福德”。
为了保持体力，大家决定就此宿营，好好休整，明天过山。看下时间，正是下午3点钟。我忽然想起，有资料记载，这附近好像有个温泉。一问桑杰，果然不假，温泉就在营地西面约100多米的河滩上。在我的煽动下，大家纷纷赶到温泉。一看，原来所谓的温泉，就是仅能容纳一双脚的水坑而已，泉水呈绿色，周围的水迹和石头上呈黄色，周围的空气中散发出一股硫磺的味道。水温50℃-60℃。大家逐一过去烫烫脚，可当我看到冒出的绿色气泡和闻到刺鼻的硫磺味道后，随即放弃了尝试。
通常，温泉的形成，一般而言可分为两种：一种是地壳内部的岩浆作用所形成，或为火山喷发所伴随产生，火山活动过的死活山地形区，因地壳板块运动隆起的地表，其地底下还有未冷却的岩浆，均会不断地释放出大量的热能由于此类热源之热量集中，因此只要附近有孔隙的含水岩层，不仅会受热成为高温的热水，而且大部份会沸腾为蒸气。多为硫酸盐泉。二则是受地表水渗透循环作用所形成。也就是说当雨水降到地表向下渗透，深入到地壳深处的含水层形成地下水（砂岩、砾岩、火山岩、这些良好的含水层）。地下水受下方的地热加热成为热水，深部热水多数含有气体，这些气体以二氧化碳为主，当热水温度升高，上面若有致密、不透水的岩层阻挡去路，会使压力越来越高，以致热水、蒸气处于高压状态，一有裂缝即窜涌而上。热水上升后愈接近地表压力则逐渐减少，由于压力渐减而使所含气体逐渐膨胀，减轻热水的密度，这些膨胀的蒸气更有利于热水上升。上升的热水再与下沉较迟受热的冷水因密度不同所产生的压力（静水压力差）反复循环产生对流，在开放性裂隙阻力较小的情况下，循裂隙上升涌出地表，热水即可源源不绝涌升，终至流出地面，形成温泉。在高山深谷地形配合下，谷底地面水可能较高山中地下水位低，因此深谷谷底可能为静水压力差最大之处，而热水上涌也应以自谷底涌出的可能性最大，温泉大多发生在山谷中河床上。
我目测了一下，温泉距离河边的距离在十几米左右，高度差在2米上下，现在是枯水期，如果到了雨季，江水蔓延上来之后，到这里时涨2～3米应该是没有问题的，到那时，温泉可能会被淹没掉。
4月8日，周日，小雨-偶转多云-小雨，进入无人区第七天
从康措索朗醒来，除了外面咆哮的江水就是雨滴打在帐篷上的声音。又是下雨。还有，通过吃胃药，前几天每天早晨起来就能感受到的胃痛今天基本消失了。只不过这几天连续的爬升与穿越石阵加上几乎不间断的雨令我开始有身心疲惫的感觉，希望能尽快脱离阴霾的天气和恶劣的环境。我收拾好帐篷对桑杰说：如果天气不好，我们就尽快赶路，因为雨天也拍不成什么片子，早一天穿出无人区，大家就能早一天回家。桑杰连说“就是，就是。”
从江边出发，开始爬山，300多米的一个大岩壁，与地面呈80多度，十分陡峭。顺着岩缝，手脚并用抓着灌木或草根，“之”字型上升，上到江边的岩壁顶端，再下行。雨后到处湿湿的，几步一滑。队友扎西的手掌不小心又按在火麻草上，连声大叫。我前几天曾经领教了这草的厉害，先是刺痛，而后就是发麻。后来只要爬坡，我就带上橡胶手套，这样即便是不小心抓到火麻，也不会受伤。
岩壁上，到处是杜鹃树，每次看到她们，我心里就会有份宽慰。她们在带给你一片美丽的同时，还给予一份安全的保障。
中午到了江边休息吃午饭。头顶上难得的出现了太阳，于是大家连忙拿出潮湿的衣服、帐篷和被褥凉在江边的石头上晒。可大家刚铺好家当，硕大的雨点就在太阳的光线中落了下来，令大家哭笑不得。这就是大峡谷的气候。
休息时，我向东望去，忽然发现，在营地东面200米的地方，其对岸的绝壁上有一条数百米长的瀑布飞流直下，如玉带一般。虽然瀑布并不宽，但其纤细的身躯将千丈绝壁点缀得分外俊美。
过了白马狗熊，我们开始进入大峡谷的核心区域了。
过了一条小溪后，翻上一道山梁，就来到了当年湖南驴友“老砖”遭遇滑坡受伤的地方，那次“老转”一人雇名导西饶计划穿越大峡谷无人区，在此因滑坡造成盆骨骨折，后来西饶把其背到白马狗熊，那时寺里还有3名喇嘛修行，西饶让他们帮助照管“老转”，自己回加拉搬兵救援，最终用了整整64天才脱离险地。这件事情几乎成为所有进山导游至此必谈的一件事情。
今天是进入峡谷以来难度最高的一天，上下午加起来有超过半天的时间一直在峭壁上横切。下午在山林里穿行，迷了路，我的体力已经接近崩溃的边缘，连续摔倒，浑身是泥，水壶中的水也告急，看到这里，可能有很多朋友奇怪，水力资源如此充沛的大峡谷，怎么会缺水呢？很简单滔滔江水远在百米的绝壁之下’只能闻其声，而不能取之。恰巧这段路上没有溪水和泉眼，加上藏族兄弟没有多带水的习惯，不渴才怪。而实际上，我仍对后面路况的水源补给估计不足，以致险些在最后的阶段崩溃。
天渐渐暗下来，诸多的困难导致今晚无法按时到达原定的宿营地，不得不在一处接近水源的地方安营扎寨。营地空间狭小，而且遍布恐怖的火麻。桑杰他们四个人因营地面积太小搭不起帐篷，只能勉强的把一块雨布拉起来将就宿营。仅仅一晚上，他们4人就因这种基本是露天式的宿营付出了代价——全部中了蚂蟥，其中边布扎西身上就中了14只之多，一条臂膀上鲜血淋漓。
并行模式 篇10
关键词：神威蓝光,海洋环流模式,加速比
0 引言
作为地球表面最大的储热体, 海洋是地球上决定气候变化的主要因素之一, 海洋大气相互作用对气候的变化和发展有极大的影响, 因此, 对海洋的认识和了解是气候变化研究的一个重要组成部分。目前, 研究海洋主要依靠观测、物理实验模拟、理论分析和数值模拟四个手段。海洋数值模拟是基于一定的物理定律, 以电子计算机为手段, 通过数值计算对特定的海洋中物理或工程问题进行研究的方法。海洋数值模拟的出现使得海洋科学成为一个可重复、可实验的科学。
自从20世纪60年代末第一个三维海洋环流模式出现以来[1,2,3,4] (Bryan 1967, 1968, 1969, Cox 1970) , 海洋环流模式在海洋研究方面得到了广泛的应用和发展, 已经成为研究海洋变化和动力、热力过程的有力手段之一。目前国际上已经发展了数十种具有不同特色、满足不同需求的海洋环流模式[5], 如POM[6] (Princeton Ocean Model) (Blumberg, et al, 1987) , FV-COM[7] (Finite Volume Community Ocean Model) (Chen, et al, 2003) , POP[8] (Parallel Ocean Program) (Smith, et al, 1992) 、HY-COM (HYbrid Coordinate Ocean Model) [9] (Bleck, 2002) 等。随着海洋和气候变化研究的不断深入, 海洋模式正逐步朝着更高分辨率、更多物理过程的方向发展。已有研究结果表明水平分辨率提高到涡分辨率之后, 海洋环流模式的模拟能力将有很大改善。IPCC第三次评估报告[10] (Houghton, et al, 2001) 将海洋数值模式按水平分辨率不同分为四类, 分别为粗分辨率海洋数值模式、中等分辨率海洋数值模式、涡相容分辨率海洋数值模式和涡分辨率海洋数值模式。其中涡分辨率海洋数值模式的水平分辨率一般不低于1/6°。近年来高性能计算机的更新换代、并行算法的改进等为涡分辨率海洋数值模式的建立奠定了技术基础, 在世界大洋环流实验 (WOCE) 计划的倡导下, 全球大洋环流数值模式正向着涡分辨率发展, 目前国际上已经开始建立涡分辨率的海洋环流数值模式, 水平分辨率已经从5度发展了到0.1度甚至更高。与粗分辨率的大洋环流数值模式相比, 涡分辨率的模式可以模拟出与观测更符的西边界流离岸点;涡分辨率模式中具有更多动能, 与观测更相符;而且涡分辨率的模式可以模拟出与观测相符的中尺度涡的特征。而分辨率的每一步提高都会导致对计算资源的需求和计算量呈几何级数的增长, 一般来说, 水平分辨率每升高一倍, 计算量会增大到原来的8~10倍;并且, 随着分辨率的提高, 会有越来越多的原来次网格不能描述物理过程会包含进来, 而新的次网格过程的参数化过程也需要通过多次比较数值实验结果与实测数据来调整, 显然这也提高了对计算量和计算能力的要求。因此, 如何充分使用和发挥超级并行计算机的性能来提高计算速度已成为海洋环流模式发展的一个必要条件。
超级计算机多用于国家高科技领域和尖端技术研究, 是国家科技发展水平和综合国力的重要标志, 它可以帮助科学家模拟出气候变化、分子运动甚至是核试验过程。因此, 当前各发达国家都推出了各自的高效能计算机研究发展计划。比如, 美国近年将研制多台千万亿次至万万亿次高效能计算机, 包括美国能源部、美国自然科学基金委、美国航天航空局等;欧盟也计划在欧洲部署5~6台千万亿次级高效能计算系统。日本则计划投资10亿美元在2012年之前部署下一代超级计算机, 研制万万亿次系统。我国也积极发展高性能计算机, 在国家多方面的支持下, 我国多个研究机构先后推出了自主研制的高性能计算平台:国防科大研发了银河、天河系列超级计算机, 尤其是2010年推出的“天河一号”在2010年11月全球TOP500中排名第一;中科院计算所研发了曙光系列超级计算机;江南计算所研发了神威系列超级计算机, 尤其今年部署在中国超算山东分中心的神威蓝光为我国首台全部采用自主的多核高性能处理器实现, 计算节点都是采用了国产64位16核通用处理器, 计算节点系统峰值达1.1 PFlops, 在我国国家高性能计算机发展史上具有里程碑的意义。
为了充分使用和发挥我国超级并行计算机的性能, 进一步促进海洋环流模式的发展, 因此本文, 我们尝试利用海洋环流模式POP将神威蓝光机器初步应用到全球涡分辨率的数值模拟中, 为今后高分辨率海洋环流模式进行万核以上超大规模科技计算和研究工作积累基础。
1 模式和机器介绍
本研究采用的并行海洋环流模式是在美国能源部CHAMMP (Computer Hardware, Advanced Mathematics, and Model Physics) 计划的资助下由Los Alamos国家实验室开发海洋环流模式。经过多次修改, 目前POP模式已经成为专门为超级并行计算机设计的并行程序, 不仅计算效率显著提高, 而且能够应用于多种类型的计算环境, 其并行过程采用了基于OpenMP和MPI的技术。POP模式的出现极大推进了大尺度气候预测的发展, 现在已经成为许多气候模拟器中的标准模块。我们用的是当前最新版本POP Version 2.0, 关于模式的详细介绍参考文献[11]。
本研究使用的机器为超级并行计算机神威蓝光, 硬件及软件环境配置见表1。为了进行测试和应用, 我们需首先将模式移植到神威蓝光机器平台上。模式的移植由四部分组成:模式IO文件的移植、模式编译与运行、模式结果验证和模式优化。下面对这四部分内容分别进行介绍。
(1) 模式IO文件的移植
试算所用模式的输入和输出都支持二进制和NetCDF文件, 因此, 为了跨平台的使用, 模式的输出文件都选用了NetCDF文件, 而模式的输入由于原始数据为big_endian存储格式的二进制数据, 而神威蓝光为little_endian格式, 因此, 我们将原数据重新读写为little_endian存储格式的二进制文件。
(2) 模式编译
主要包括Fortran编译器、C编译器、MPI环境以及NetCDF库的配置等, 具体配置见表1。
(3) 模式结果验证
在模式编译成功后, 进行了海洋模式的低分辨率理想实验以诊断模式运行结果, 结果表明:计算结果与其他已经移植成功的平台计算结果一致, 模拟出的物理场合理 (图略) 。
(4) 模式优化
在模式移植过程中发现, 原模式中有些代码并行扩展性存在一些问题, 如在原代码domain.F90中的do循环内进行消息广播, 每次广播的主进程都会变化, 这会带来大量的时间和内存的浪费, 尤其线程数目增多的时候。我们对此进行了优化 (见表2) , 修改后此段代码执行速度可提高一个量级。接下来, 我们对模式中其余代码中的类似问题都进行了类似优化, 经过测试, 优化后不但可使得计算速度加快, 而且还可使得模式并行扩展性大大增加 (模式可运行线程数目从16 000增加到32 000以上) 。
2 实验设计及结果分析
在模式移植成功的基础上, 我们进行了全球涡分辨率海洋环流模式的加速比测试。在加速比测试中, 我们设计了两组不同分辨率的全球海洋理想实验, 一组的网格数目为3 600×2 400×40 (经度网格×纬度网格×层数) , 分辨率为0.1度;另一组的网格数目为7 200×4 800×60 (经度网格×纬度网格×层数) , 分辨率为0.05度;综合考虑到机时、计算量等因素, 每组实验都只积分300步, 具体的测试结果见表3和表4。
从加速比测试结果来看, 经过优化后的海洋环流模式POP在神威蓝光并行计算机系统上具有良好的兼容性, 并行效率较高, 而且具有很强的可扩展性, 适合开展超大规模的并行计算。从图1可以看出, 0.1度分辨率 (图1上图) 在5 000核以内达到了线性加速比, 随着使用线程数目的增多, 加速比依然增加, 而加速效率却在降低, 当线程数目达到24 000的时候加速比出现降低, 加速效率只有12.6%;0.05度分辨率 (图1下图) 在12 000核以内达到了线性加速比, 同样随着线程数目的增多加速在增多但加速效率在降低, 当线程数目达到32 000的时候加速比出现降低, 加速效率只有25.7%。0.05度分辨率加速比无论是线性加速比所能达到的线程数目还是加速比出现降低时的线程数目都要多于0.1度分辨率, 这是由于0.05度分辨率的网格数目 (也就是计算量) 大于0.1度分辨率造成的, 这也从一个方面反映出了神威蓝光计算机系统的良好可扩展性。
另外, 从加速比结果可以看到, 无论0.1度还是0.05度分辨率的加速比测试, 在开始时都出现了超加速现象, 经过我们对运行时的模式以及机器状态的分析, 发现这是由于机器内存较小, 在线程数目120时 (0.1度分辨率) 和500时 (0.05度分辨率) , 由于使用的线程数目相对较少, 每个线程的内存使用较大, 每核所用内存已经超过了90%, 使得模式运行速度偏低, 当使用线程数目增多时, 每核所用内存数目随着线程数目的增多而降低, 会使得模式运行速度有所提升, 因此出现了超加速现象。机器内存较小也是0.05度分辨率无法使用120核进行并行计算的原因。
进一步, 我们分析了0.1度分辨率时模式中正压过程 (Barotropic) 和斜压过程 (Baroclinic) 计算所用时间比 (如图2所示) 。计算结果表明在使用较少线程数目的时候, 正压过程与斜压过程计算所用时间基本相当, 随着使用线程数目的增多, 正压过程计算所用时间相对于斜压过程所用时间明显增加, 在使用24 000线程时, 正压过程计算时间达到了斜压过程计算时间的8倍。在正压过程计算中需进行线性方程组的求解, 虽然POP模式采用了改进的预处理共轭梯度法求解, 使得迭代循环中的全局通讯减少为1次, 但是由于使用线程数目的增多, 全局通讯的代价也会随之增加, 最终使得正压过程的计算时间相对增长。因此, 如何发展一个大规模并行性良好的线性方程组求解方案是未来发展高分辨率模式的一个亟待解决的问题。
模式移植和加速比测试完毕后, 根据资源和测试情况, 我们在机器上面进行了全球涡分辨率浪-潮-流海洋环流模式的控制实验, 通过实验我们确定了模式运行所用的参数配置, 为后期模式的继续研发提供了基础。在实验中, 分辨率为0.1度, 水平网格数目为3 600×2 400, 采用了三极网格 (网格设置见图3) , 垂向分为40层, 地形由ETOPO2水深数据插值得到, 模式运行温盐启动场由Levitus温盐数据插值得到, 流速初始设置为零, 强迫场由NCEP相关数据得到。由于时间限制, 模式只运行了一模式年, SST的模拟结果 (如图4所示) 表明模式的模拟较为合理, 模式性能的进一步分析仍需更长时间的模拟。
3 结论与讨论
本文基于我国自行研制的超大规模并行计算机神威蓝光平台, 对海洋环流模式POP进行了移植和进一步优化, 并进行了模式和机器的并行测试, 测试结果表明:0.1度分辨率在5 000核以内达到了线性加速比, 随着使用线程数目的增多, 加速比依然增加, 但是加速效率在降低, 当线程数目达到24 000的时候加速比出现降低, 加速效率只有12.6%;0.05度分辨率可在12 000核以内达到了线性加速比, 同样随着线程数目的增多加速在增多但加速效率在降低, 当线程数目达到32 000的时候加速比出现降低, 加速效率只有25.7%。
另外, 在测试和使用中我们通过诊断分析发现, 由于计算网络为IBA网络, 随着使用线程数目增多, 内存使用量会随着线程数目增多而增多, 这是标准IBA网络协议存在的问题之一, 这也是我们的加速比测试止步于线程数目24 000 (0.1度分辨率) 和32 000 (0.05度分辨率) 的原因之一。若能够提高机器内存或改进IBA网络, 加速比性能应该还可以进一步提升, 当然计算网络的改进应该是最根本的途径。
参考文献
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