彭博
- 作品数：42 被引量：79H指数：4
- 供职机构：西南石油大学计算机科学学院更多>>
- 发文基金：四川省应用基础研究计划项目油气藏地质及开发工程国家重点实验室开放基金四川省教育厅自然科学科研项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术天文地球航空宇航科学技术一般工业技术更多>>
- 基于深度神经网络的任意翼型结冰预测方法
- 2023年
- 目前针对翼型结冰的机器学习预测模型只能预测特定翼型或某一类翼型的结冰情况,尚不具备面向任意翼型进行结冰预测的普适性。为解决该问题,提出了一种适用于低速不可压流动、基于深度神经网络的任意翼型结冰预测方法。该方法采用翼型压力系数对任意翼型特征进行抽象,结合流场与云雾场等参数共同作为输入,使用二维冰形曲线傅里叶级数拟合系数作为输出。基于该思路,建立了一种基于深度神经网络的预测模型,初步实现了任意翼型的结冰预测。多种算例实验结果表明,提出的方法针对单一翼型或任意翼型均表现出良好的冰形预测效果,预测冰形的主要特征参数相对误差均不超过15%。
- 屈经国彭博易贤马乙楗
- 关键词：飞机结冰翼型傅里叶级数
- 基于机器学习的结冰风洞温度场均匀性分析被引量：1
- 2022年
- 为提高结冰风洞的试验效率和流场品质,需建立温度快速预测方法以及提高风洞温度场均匀性。针对结冰风洞换热器出口气流温度建立了基于机器学习的预测模型,为解决真实场景下数据量小的问题,采用变分自编码器(VAE)进行数据增强,后采用遗传算法优化XGBoost方法建立最终的温度预测模型;在此基础上,利用已建立预测模型对风洞温度场均匀性及其影响因素进行了分析。结果表明:通过模型预测的换热器出口气流温度与真实值的平均绝对误差(MAE)约为0.60℃,R^(2)分数约为98.38%;试验风速、模拟高度以及回气压力等工况参数对温度场均匀性均有一定影响。
- 张兴焕张平涛彭博易贤
- 关键词：结冰风洞VAE遗传算法
- 基于光线追踪的实时超声模拟与虚拟现实的集成
- 2022年
- 为进一步提高超声医师培训效率以及降低培训成本,开发了一种与虚拟现实(VR)环境集成在一起的超声训练系统。将基于光线追踪的超声图像模拟方法整合到虚拟现实环境中,利用沉浸式VR体验进行医学超声培训,并将该方法获得的模拟超声图像与使用基于生成对抗网络(GAN)技术和Field Ⅱ超声模拟器模拟的超声图像进行比较。实验数据表明,本文的超声模拟器在光线数量为256,模型的三角片数量超过200 000的条件下,能够以43帧/s的速度实时生成高质量的模拟超声图像,同时验证了光线追踪结合VR环境进行超声模拟是可行的。
- 彭博彭博彭博尹立雪姜劲枫
- 关键词：虚拟现实光线追踪
- Field Ⅱ超声模拟器的并行与分布式计算研究
- 2017年
- 基于空间冲激响应的Field Ⅱ软件是目前最广泛使用的超声模拟器,尤其是在各种医学超声成像技术的研究上。为了提高Field Ⅱ模拟超声成像的速度,充分利用当前多核与分布式计算资源,本文研究利用Matlab并行工具箱及分布式计算服务器来实现基于Field Ⅱ的并行与分布式超声成像模拟。在这个平台上,可以确保不同扫描线的模拟工作可以自动划分到不同的计算节点或计算核上。通过与原始的只能单线程执行的Field Ⅱ对比,无论是采用线阵探头还是相控阵探头,本文方法仅仅需要添加少量的代码就可以在多节点的计算机集群或多核计算机上实现快速的超声信号模拟。实验结果显示,当利用线阵探头扫描一个具有10万散射子的数字体模时,利用32个计算核它可以在145秒内模拟64条扫描线;当利用相控阵探头扫描一个具有100万散射子的数字体模时,利用32个计算核它可以在4910秒内模拟128条扫描线,对应的加速比分别为22和25.5。
- 张付良彭博
- 关键词：FIELD并行与分布式计算MATLAB
- 基于ColdFusion实现网上拍卖系统
- ldFusion是建立交互式站点的一个快速而强大的开发工具。本文介绍了ColdFusion的定义及工作原理，以基于ColdFusion技术实现的网上拍卖系统作为实例，介绍了运用ColdFusion技术设计Web应用程序的...
- 杨先凤彭博张耀文
- 关键词：网上拍卖拍卖系统WEB应用商务模式
- GPU加速的高精度位移估计方法及超声弹性成像应用被引量：1
- 2016年
- 高精度的位移估计方法对提高超声弹性成像的质量非常重要。在本研究中,通过英伟达公司的CUDA架构实现了一种新颖的可以同时提高轴向和横向运动估计精确度的位移估计方法在GPU上的高效并行计算。对比于原始方法在C Mex编译条件下的实现,GPU实现的方法显示最多可实现76X的加速,同时保持了较高的位移估计精度。
- 彭博黄丽
- 关键词：超声弹性成像图形处理器CUDA
- 基于深度学习的三叉神经区域自动检测及TensorRT加速被引量：3
- 2021年
- 利用深度学习技术对颅脑核磁共振图像(MRI)中三叉神经区域进行自动检测可为后续三叉神经分割提供可靠的输入图像,有效解决了人工筛选三叉神经对临床医生专业素养要求高、耗时长等弊端。采用YOLO网络自动检测颅脑核磁共振图像中三叉神经区域提高推理速度,并系统性地评估NVIDIA TensorRT框架在不同计算平台下的推理性能。实验结果表明,通过YOLO目标检测网络能够准确检测出三叉神经所在的区域,同时在NVIDIATensorRT框架下,当输入的颅脑MRI分辨率为(204×204)时,CPU平台、嵌入式GPU平台、桌面GPU平台及专业GPU计算卡平台下,YOLOv2网络检测优化后的三叉神经目标的每秒帧率分别可达到0.1 FPS,23.4 FPS,112.5FPS和793.7 FPS,这为后续开发便携式的三叉神经分割设备提供了可参考的重要依据。
- 张倩宇贾维彭博
- 关键词：三叉神经
- 超声弹性成像零相位估计算法并行化研究被引量：2
- 2014年
- 研究超声弹性成像零相位估计算法的并行化计算问题。针对标准的零相位估计算法不易并行实现的特性,提出零相位估计算法的并行计算框架。首先通过互相关算法计算初步的位移并作为零相位估计算法引导位移,然后再使用二维零相位估计算法计算最终每一个估计点位移。仿真结果显示,该并行计算框架在生成的弹性图像的信噪比和对比度噪声比上能获得与标准方法非常接近的性能评价,同时与标准方法的CPU实现相比,该方法的GPU实现有效地提高了零相位估计算法的计算速度,其加速比可达7倍。研究表明,该算法框架不仅能有效地并行计算,同时能够保证得到高质量的弹性图。
- 彭博谌勇刘东权
- 关键词：互相关函数并行计算弹性成像
- 基于JACKET的超声弹性成像算法并行实现
- 2014年
- 针对超声弹性成像系统在医学诊断中的广泛应用,为了提高超声弹性成像算法的计算速度,提出采用GPU加速基于互相关算法的弹性成像技术。首先分析采用这种技术的可能性,然后通过GPU开发工具中的JACKET来实现互相关算法的并行计算,实现超声弹性成像技术。最后通过实验数据证明该方法在处理单帧弹性图条件下,能大幅提升图形计算的能力。与传统的互相关方法比较,具有25倍的加速比。
- 陈琳杨先凤彭博
- 关键词：弹性成像图形处理单元互相关
- 基于多模态融合的任意对称翼型结冰预测方法
- 2024年
- 为解决目前绝大多数神经网络冰形预测方法只能针对特定翼型且不具备面向多翼型特征的普适性的问题,采用基于多模态融合的深度神经网络方法,以翼型截面图像与结冰工况参数作为输入,以二维冰形曲线傅里叶级数拟合参数作为输出,建立深度神经网络预测模型,实现了对任意对称翼型结冰特征的预测能力。结果表明:提出的模型可以准确地预测任意对称翼型几何特征条件下的结冰外形,冰形面积与最大冰厚等冰形主要参数预测误差均保持在10%以下。
- 屈经国王强彭博易贤
- 关键词：对称翼型多模态融合傅里叶级数
