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题名基于有限元超收敛的三维节点型有限元后处理技术
被引量：3
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作者
汤井田
廖涛山
陈煌
皇祥宇
周峰
张林成
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机构
中南大学有色金属成矿预测与地质环境监测教育部重点实验室
中南大学地球科学与信息物理学院
中国能源建设集团湖南省电力设计院有限公司
东华理工大学地球物理与测控技术学院
湖南城市学院信息与电子工程学院
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出处
《石油地球物理勘探》
EI
CSCD
北大核心
2021年第4期882-890,I0014,I0015,共11页
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基金
国家自然科学基金重点项目“基于物性约束的广域电磁法自适应三维反演与岩性识别方法研究”(41830107)
国家自然科学基金优秀青年科学基金项目“地球电磁学”(41922027)
+3 种基金
国家自然科学基金面上项目“近场源频率域电磁测深机理与方法研究”(42074087)
湖南省教育厅优秀青年项目“基于非结构化有限元—无限元耦合的可控源电磁法三维正演研究”(20B111)
有色金属成矿预测与地质环境监测教育部重点实验室(中南大学)开放基金项目“基于非结构化网格的三维可控源电磁法自适应反演研究”(2019YSJS20)
中央高校基本科研业务费专项资金项目“CSAMT三维有限元模拟中的高精度数值微分算法”(2019zzts010)联合资助。
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文摘
在电磁法节点有限元正演模拟中,需要对主场的有限元解进行数值微分求取辅助场,或者求解位的有限元解,从而得到电磁场分量。针对传统的后处理方法精度较低的问题,引入一种超收敛单元片梯度值恢复(SPR)技术,应用于可控源电磁法节点有限元正演的后处理。首先,基于可控源电磁法的电场二次场双旋度方程,采用结构化的六面体网格和节点伽辽金有限元法求解电场(主场)分量;然后,根据节点有限元法的超收敛性质,以围绕某一节点的所有的单元组成单元片,在单元片上以高斯点作为采样点对电场梯度值进行最小二乘曲面拟合,恢复单元片上节点的电场梯度值;最后,计算高精度磁场,进而获得高精度的视电阻率和相位响应。模型算例分析表明,与常规的单元形函数微分(SFD)法、拉格朗日插值(LI)法和移动最小二乘(MLSI)法相比,超收敛单元片梯度值恢复后处理技术能在极小幅度地增加内存和计算时间的情况下,非常显著地提高磁场分量的精度并且保持良好的稳定性。
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关键词
电磁法
节点有限元
后处理方法
超收敛单元片梯度值恢复
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Keywords
electromagnetic method
nodal finite element modeling
post-processing
superconvergent patch recovery
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分类号
P631
[天文地球—地质矿产勘探]
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题名基于v-Informer的云平台资源负载预测方法
被引量：1
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作者
尤文龙
邓莉
李锐龙
谢雨欣
任正伟
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机构
武汉科技大学计算机科学与技术学院
智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2024年第12期147-156,共10页
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基金
国家自然科学基金(61902285)。
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文摘
目前,云计算技术的使用非常广泛。随着用户量的增加,云计算资源的分配管理也越来越重要,而准确的负载预测是分配管理的重要依据。但由于云平台任务有多个负载特征,且特征的相关性变化趋势各不相同,因此难以从长期的历史数据中提取出有效的依赖信息。在Informer模型的基础上,提出了一种针对高动态云平台任务CPU长期负载预测方法v-Informer,该方法通过变分模态分解来分解负载序列中的变化趋势,引入多头自注意力机制捕获其中的长期依赖性和局部非线性关系,同时应用梯度集中技术改进优化器,减少计算开销。分别在微软云平台和谷歌云平台数据上进行实验,结果表明,与目前已有的CPU负载预测模型LSTM,Transformer,TCN和CEEMDAN-Informer相比,v-Informer在Google数据集上的预测误差分别减少了34%,19%,15%和6.5%;在微软数据集上的预测误差分别减少了32%,16%,12%和7%,具有较好的预测精度。
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关键词
云平台
CPU负载
多步预测
模态分解
INFORMER
梯度收敛
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Keywords
Cloud platform
CPU load
Multi-step forecasting
Modal decomposition
Informer
Gradient convergence
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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