|
Ученая степень
|
докт. техн. наук, зав. лабораторией Института автоматики и процессов управления ДВО РАН
|
|
E-mail
|
bobkov@iacp.dvo.ru
|
|
Местоположение
|
г. Владивосток
|
|
Статьи автора
|
В работе анализируются особенности программирования графических приложений с обработкой и визуализацией больших объемов данных на высокопроизводительных гибридных вычислительных кластерных системах. Рассмотрена гибридная архитектура вычислительного кластера, с помощью которой возможна реализация параллелизма с применением технологий CUDA и MPI на трех уровнях: узлы кластера, многоядерность и графические процессоры видеоплаты. Предложен подход к организации гибридного параллелизма и получена оценка его эффективности на примере реализации на гибридном кластере программного комплекса визуализации синоптических данных.
Читать дальше...
Проблема рационального использования энергоресурсов особенно остро стоит перед энергоемкими производствами, к которым относятся высокотемпературная обработка горно-химического сырья (например, производство фосфоритовых окатышей из отходов апатит-нефелиновых руд путем сушки и обжига). В этой связи температурные режимы функционирования обжиговой конвейерной машины должны обеспечивать не только завершенность протекающих в ней химико-технологических процессов и требуемое качество продукции, но и энергоресурсосбережение. Таким образом, возникает актуальная научно-практическая задача оптимизации режимов нагрева шихты на основе результатов моделирования тепло- и массообменных процессов, протекающих в различных зонах обжиговой конвейерной машины. Невозможность проведения дорогостоящих натурных экспериментов приводит к необходимости использования методов компьютерного моделирования. Нелинейность, большая размерность поискового пространства, высокая вычислительная сложность затрудняют применение традиционных методов детерминированного поиска. В этих условиях хорошие результаты показывают стохастические методы, преднамеренно вводящие элемент случайности в поисковый алгоритм. Сегодня широкое распространение получили популяционные алгоритмы, основанные на моделировании коллективного поведения живых организмов и отличающиеся возможностью одновременной обработки нескольких вариантов. В качестве решения поставленной оптимизационной задачи предложено использование модифицированного алгоритма кукушкиного поиска (путем введения элементов нечеткости), которое обеспечивает комплексный учет огромного числа разнотипных параметров, задаваемых для каждой вакуум- камеры обжиговой конвейерной машины. Управление химико-энерготехнологической системой переработки отходов апатит-нефелиновых руд с учетом полученных данных и на основе имеющейся нейросетевой модели высокотемпературного процесса позволит максимально снизить количество возврата и обеспечить энергоресурсосберегающие условия функционирования обжиговых агрегатов.
Читать дальше...
|
