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铁路隧道拱墙排水系统通水能力计算模型优化及现场测试
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作者 郭小雄 马伟斌 +3 位作者 张翠兵 罗驰 郑泽福 徐湉源 《中国铁道科学》 北大核心 2025年第4期147-156,共10页
铁路隧道排水系统是及时排出衬砌背后地下水、降低衬砌水压力的主要措施,其通水能力直接关系铁路隧道结构的安全稳定和耐久性。针对铁路隧道防排水板和排水盲管2种拱墙结构排水构造型式,构建面排水构造和线排水构造的通水能力计算模型,... 铁路隧道排水系统是及时排出衬砌背后地下水、降低衬砌水压力的主要措施,其通水能力直接关系铁路隧道结构的安全稳定和耐久性。针对铁路隧道防排水板和排水盲管2种拱墙结构排水构造型式,构建面排水构造和线排水构造的通水能力计算模型,优化谢才公式中过流面积、湿周等关键参数的计算方法,提出3种防排水板通水量计算模型和1种排水盲管通水量计算模型;采用现场注水试验的方法开展多种排水构造的通水能力测试,评估比选出最优的防排水板通水量计算模型,验证防排水板和排水盲管通水量计算模型的准确性。结果表明:优化后的铁路隧道排水系统通水能力计算模型所得结果与现场测试结果吻合性较好,能较好地预测铁路隧道排水系统的通水能力,可为铁路隧道防排水设计提供直接参考。 展开更多
关键词 铁路隧道 排水系统 通水量 计算模型优化 现场测试
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基于量纲理论的煤层瓦斯压力计算模型的优化
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作者 王双燕 程五一 张昱涵 《安全与环境工程》 CAS 2016年第5期155-157,共3页
煤层瓦斯压力预测对煤与瓦斯突出和煤层安全开采意义重大。在陈连省等基于量纲分析建立的煤层瓦斯压力计算模型的基础上,通过重新进行量纲分析以及MATLAB数值模拟分析,利用已有的实测数据,针对其所建立的煤层瓦斯压力计算模型进行了重... 煤层瓦斯压力预测对煤与瓦斯突出和煤层安全开采意义重大。在陈连省等基于量纲分析建立的煤层瓦斯压力计算模型的基础上,通过重新进行量纲分析以及MATLAB数值模拟分析,利用已有的实测数据,针对其所建立的煤层瓦斯压力计算模型进行了重新建模和优化,新模型为整体的一个数学模型,避免了原分段数学模型带来的误差,使得煤层瓦斯压力的预测计算更为准确,可为煤层瓦斯压力的预测提供参考。 展开更多
关键词 量纲分析 MATLAB建模 煤层瓦斯压力 计算模型优化
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路基工程最优化计算数学模型研究
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作者 刘鑫 曾学贵 魏庆朝 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第6期111-114,共4页
提出了以路基变坡点为变量、路基工程费用为目标函数的路基工程最优化设计数学模型 ,并给出了解析形式的目标函数和约束矩阵。为河道、公路及铁路路基最优化设计奠定了理论基础。
关键词 路基工程 优化计算数学模型 目标函数 DTM
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面向深度学习的数据存储技术综述 被引量:1
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作者 贺巩山 赵传磊 +2 位作者 蒋金虎 张为华 陈左宁 《计算机学报》 北大核心 2025年第5期1013-1064,共52页
随着数据总量和计算能力的不断提升,以深度学习和大模型为代表的人工智能技术获得了迅速的发展,并成功应用于计算机视觉和自然语言处理等领域。然而,随着GPU等加速器运算速度的提高,数据存储已经成为了深度学习训练和推理的主要瓶颈之一... 随着数据总量和计算能力的不断提升,以深度学习和大模型为代表的人工智能技术获得了迅速的发展,并成功应用于计算机视觉和自然语言处理等领域。然而,随着GPU等加速器运算速度的提高,数据存储已经成为了深度学习训练和推理的主要瓶颈之一,主要表现为:(1)数据集的规模快速增长,无法完全缓存在内存中;(2)若无额外处理,数据集主要由小文件组成。在每轮训练中,训练任务会随机读取训练集中的文件;(3)与GPU等加速器相比,存储设备的带宽增长缓慢,二者之间的差距正在不断变大;(4)模型参数和中间数据等模型状态非常大,经常超过GPU等加速器的存储容量,出现了内存墙的问题;(5)为了实现容错,训练任务通常会执行检查点操作,保存最新的模型状态,但这引入了较高的性能开销。因此,面向人工智能(尤其是深度学习)的数据存储技术成为了热门的研究领域,受到了学术界和工业界的广泛关注。本文首先介绍了深度学习的相关背景,包括流程、模型以及分布式训练。其次,本文总结了深度学习的数据特点,包括数据集和模型的规模与类型,以及数据准备(包括数据加载和数据预处理)和模型计算(包括模型训练和模型推理)的数据访问模式。接着,本文分析了深度学习在数据加载、数据预处理以及模型计算阶段的数据存储需求,提出了面向深度学习的数据存储技术研究框架。然后,本文梳理了现有的相关工作,并根据针对的阶段不同将其分为3类:(1)面向数据加载的存储优化技术关注于如何加速数据加载阶段,包括数据集存储格式、数据集存储系统、数据集缓存系统以及数据加载器;(2)面向数据预处理的存储优化技术关注于如何加速数据预处理阶段,包括数据预处理流水线、分离式数据预处理、数据预处理缓存以及近存储数据预处理;(3)面向模型计算的存储优化技术关注于如何加速模型计算阶段,包括模型状态存储技术、模型训练容错技术、模型存储系统以及性能测试与分析工具。最后,本文讨论了现有工作存在的问题,提出了未来可能的研究方向。 展开更多
关键词 深度学习 数据存储技术 数据加载优化 数据预处理优化 模型计算优化
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Design and optimization of exhaust gas aftertreatment system for a heavy-duty diesel engine 被引量:1
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作者 TAN Pi-qiang YAO Chao-jie +3 位作者 WANG De-yuan ZHU Lei HU Zhi-yuan LOU Di-ming 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2022年第7期2127-2141,共15页
Diesel engines meeting the latest emission regulations must be equipped with exhaust gas aftertreatment system,including diesel oxidation catalysts(DOC),diesel particulate filters(DPF),and selective catalytic reductio... Diesel engines meeting the latest emission regulations must be equipped with exhaust gas aftertreatment system,including diesel oxidation catalysts(DOC),diesel particulate filters(DPF),and selective catalytic reduction(SCR).However,before the final integration of the aftertreatment system(DOC+DPF+SCR)and the diesel engine,a reasonable structural optimization of the catalytic converters and a large number of bench calibration tests must be completed,involving large costs and long development cycles.The design and optimization of the exhaust gas aftertreatment system for a heavy-duty diesel engine was proposed in this paper.Firstly,one-dimensional(1D)and threedimensional(3D)computational models of the exhaust gas aftertreatment system accounting for the structural parameters of the catalytic converters were established.Then based on the calibrated models,the effects of the converter’s structural parameters on their main performance indicators,including the conversion of various exhaust pollutants and the temperatures and pressure drops of the converters,were studied.Finally,the optimal design scheme was obtained.The temperature distribution of the solid substrates and pressure distributions of the catalytic converters were studied based on the 3D model.The method proposed in this paper has guiding significance for the optimization of diesel engine aftertreatment systems. 展开更多
关键词 diesel engine EMISSION exhaust gas aftertreatment computational model optimal design
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