計算機體系結構的案例
David Patterson：摩爾定律終結，計算機體系結構正迎來下一個黃金時代
計算機體系結構創(chuàng)新、軟硬協(xié)作引領應用技術新突破。
1965年，作為Intel創(chuàng)始人之一的Gordon Moore做出了預言：價格不變時，半導體芯片中可容納的元器件數(shù)目約每兩年會翻一倍，其性能也會同比提升。經(jīng)過后來多年數(shù)據(jù)論證，這個時間周期實際在18個月上下。
幾十年來，隨著半導體芯片制程工藝發(fā)展，晶體管尺寸在不斷逼近物理極限，摩爾定律也在被質疑和自我證明間徘徊。對于此，2017年圖靈獎得主、加州伯克利大學計算機科學教授、谷歌杰出工程師David Patterson表示：“現(xiàn)在，摩爾定律真的結束了，計算機體系結構將迎來下一個黃金時代。”
作為計算機體系結構宗師，David Patterson曾帶領伯克利團隊起草了精簡數(shù)據(jù)集RISC-1，奠定RISC架構基礎，該架構后來被當時的巨頭「太陽微電子」（Sun Microsystem，后來被甲骨文收購）選中用來制作Sparc處理器。他與斯坦福大學前校長、Google母公司Alphabet現(xiàn)董事長John Hennessey合作的《計算機體系結構：量化研究方法》開創(chuàng)性地提供了體系結構的分析和科學框架，至今都是該領域的經(jīng)典教材。2016年從伯克利退休后，David Patterson以杰出工程師身份加入Google Brain團隊，為兩代TPU研發(fā)做出了卓越貢獻。
2018年3月，David Patterson與John Hennessey共同獲得2017年度ACM圖靈獎，以表彰他們在計算機體系結構的設計和評估方面開創(chuàng)了一套系統(tǒng)的、量化的方法，并對微處理器行業(yè)產生了深遠的影響。
親歷計算機體系結構發(fā)展50年，這個領域都發(fā)生了哪些變化？后摩爾定律時代會有哪些機遇和挑戰(zhàn)？
展開 理解結構力學：總結幾何不變體系組成規(guī)律 附結構力學教程龍馭球下載
但在轉動瞬間過后，變得不再同向變形轉變?yōu)閹缀尾蛔?em>體系，所以這種體系為幾何瞬變體系。（平行的三根鏈桿也看作會在無窮遠處相交）
下載地址：結構力學教程龍馭球
浙江大學XFlow--基于SDN的可重構網(wǎng)絡體系結構
浙江大學在 SDN 體系結構和網(wǎng)絡操作系統(tǒng)兩方面進行了研究。在 2012 年 4 月第二屆全球開放網(wǎng)絡峰會（2nd Open Networking Summit）上演示了基于 SDN 架構的可重構網(wǎng)絡體系結構 XFlow。該體系結構基于功能構件化的實現(xiàn)思路并提供了動態(tài)重構機制。通過標準化的異構網(wǎng)絡構件模型采用基于 XML 的技術實現(xiàn)方式，實現(xiàn)對網(wǎng)絡的控制和轉發(fā)功能的抽象封裝，同時通過構件的更新、升級、加載、卸載及構件間的組合實現(xiàn)更靈活多樣的網(wǎng)絡功能，并實現(xiàn)基于工作流的構件協(xié)同機制，提供可擴展和可重組的網(wǎng)絡構建模型，從而降低了網(wǎng)絡功能實現(xiàn)的復雜性，并滿足多樣化的網(wǎng)絡業(yè)務應用需求。
XFlow 采用管理面、控制面和數(shù)據(jù)面三層松耦合的網(wǎng)絡架構方式，XFlow 動態(tài)重構機制允許運行時的構件的動態(tài)加載、卸載、組合和調整，使得在運行時能夠通過對網(wǎng)絡業(yè)務的提供和形變來滿足多樣化的應用需求，如VLAN 和 QoS 保證等。此外，通過標準化的 NetStore 服務和協(xié)議提供第三方的開放構件庫 和重構功能提供服務。分布式 SDN 網(wǎng)絡操作系統(tǒng)（DNOS）直接管控底層物理網(wǎng)絡，以提高網(wǎng)絡操作系統(tǒng)的可伸縮性、可靠性和響應能力。
實驗室研究目前緊密結合產業(yè)鏈，研制兼容 OpenFlow 協(xié)議的分布式 SDN 控制層網(wǎng)絡設備。
展開 基于DoDAF的有人/無人機協(xié)同作戰(zhàn)體系結構建模
此外,隨著現(xiàn)代戰(zhàn)場無人系統(tǒng)智能化和UAV種類多樣化的發(fā)展,MAV/UAV協(xié)同作戰(zhàn)體系至少還需要考慮兩點要素:無人系統(tǒng)的智能因素和作戰(zhàn)人員的人因因素。然而,上述文獻只專注于各自單一角度,所提出的MAV/UAV協(xié)同作戰(zhàn)體系的體系結構難以涵蓋所有要素,尤其是無人系統(tǒng)的智能因素和作戰(zhàn)人員的人因因素,因此缺乏擴展性和適用性。另一方面,MAV/UAV協(xié)同作戰(zhàn)體系日益龐雜的趨勢和對協(xié)同作戰(zhàn)的要求也導致了對其互操作性的需求[23],上述文獻提出的方法均難以滿足。而美國國防部體系結構框架(Department of Defense architecture framework, DoDAF)為建立統(tǒng)一的MAV/UAV協(xié)同作戰(zhàn)體系結構提供了可能。
因此,本文從頂層設計理念出發(fā),設計一種基于DoDAF的MAV/UAV協(xié)同作戰(zhàn)體系結構,該設計將作戰(zhàn)體系統(tǒng)一在同一個體系結構框架下,給出MAV/UAV協(xié)同對空作戰(zhàn)指揮控制鏈的頂層、全面的描述。結合DoDAF的元模型(DoDAF meta-model, DM2)提出一種快速開發(fā)體系結構的方法,并基于DM2編寫綜合字典,解決了內/外部理解不統(tǒng)一的問題,以提高不同系統(tǒng)、不同部門的互操作性,實現(xiàn)高效聯(lián)合作戰(zhàn)的目的,為未來實現(xiàn)跨域作戰(zhàn)打下基礎。此外,為了滿足不同自主等級的UAV和操作員狀態(tài)的作戰(zhàn)需求,在設計體系結構時考慮了UAV的自主程度和操作員狀態(tài)對作戰(zhàn)模式的影響,對傳統(tǒng)的指揮作戰(zhàn)體系結構進行了擴展,以適應未來智能化戰(zhàn)場需求。
展開 
短肢剪力墻結構體系的非線性有限元分析
短肢剪力墻是介于異形框架柱和一般剪力墻之間的一種建筑結構體系，這種結構形式能使建筑取得良好的功能效果。已有的實踐證明，在高層住宅中推廣短肢剪力墻結構體系，具有重大的經(jīng)濟和社會效益。因此，近年來，短肢剪力墻結構體系在建筑工程中得到廣泛應用。
短肢剪力墻結構體系的非線性有限元分析.doc
行業(yè)案例 | MBSE解決方案（二）：基于DoDAF的武器裝備體系結構建模
圖 1 體系架構框架DoDAF
2
體系架構建模工具 Modelook.EA
體系架構建模工具Modelook.EA支持UPDM建模語言和DoDAF模型框架，用于開展面向復雜軍事組織體系和裝備體系的多視角、多視圖的體系架構設計建模，開展任務需求分析，任務場景分析、體系架構分析及體系架構邏輯驗證等。
支持美國國防部體系架構框架DoDAF2.0標準，全面支持8個視角52張視圖的圖形化建模，這些模型通過圖形、文檔、矩陣、表格等形式對視圖進行分析，提供統(tǒng)一的體系結構數(shù)據(jù)存儲庫，保證各數(shù)據(jù)項目之間的一致性，實現(xiàn)了以數(shù)據(jù)為中心的體系結構開發(fā)方法。同時具備與多種仿真環(huán)境接口，可利用作戰(zhàn)場景的三維時空物理模型與信息模型、體系信息交互的時序圖與系統(tǒng)內部行為的狀態(tài)圖及可視化仿真技術完成模型的動態(tài)特性、協(xié)調性和時間特性的驗證；在此基礎上，通過作戰(zhàn)場景驅動任務與體系架構的行為模型，可視化仿真裝備系統(tǒng)的運行，完成系統(tǒng)的作戰(zhàn)概念、系統(tǒng)體系架構、系統(tǒng)的主要功能、接口驗證，從而實現(xiàn)體系架構在全局戰(zhàn)場背景下的驅動和論證。
展開 結構工程師對計算機的濫用：一個清楚而現(xiàn)實的危險
但是，他們確實相信，依靠計算機他們的設計能夠達到顧客要求。為什么不能如此簡單地相信輸入數(shù)據(jù)，然后擊鍵，就有了結果。而且，這種方式幾乎沒有人力消耗。
當然，計算機技術本身并不壞。然而，問題的核心是結構工程計算中計算機的使用方法，以及濫用計算機不斷增加的趨勢。在道義上資深工程師和工程管理人員有義務特別強調工程實踐中知識，專業(yè)技能，以及經(jīng)驗的重要性，而非計算機使用者的“性別”。在結構工程實踐中，僅僅關心“怎樣”使用計算機是不夠的，了解“為什么”這樣設計才是關鍵。專業(yè)的結構工程師必須重視手工求解的原理，基本原則和提煉模型，識別計算結果中的錯誤，解決問題的其他方法，判斷計算結果的有效性。對計算機要又敬又畏，對計算結果應持批評態(tài)度，尊重工程實踐經(jīng)驗，通過工程實踐（而不是通過“世界的有限元分析”，或是靠過分的簡化去滿足那些不合格的結構工程軟件的限制條件）學習工程。強調從那些資深的或更有經(jīng)驗的結構工程師（即數(shù)量急劇減少，但仍記得不依賴計算機，怎樣解決工程問題的真正的工程師）那里學習結構工程。只有通過訓練專業(yè)工程師，而不是通過訓練技術員（即計算機操作員），結構工程界將完全能擔負起服務大眾的責任和義務。
到底該不該如此擔心計算機的不當使用？擔心那種怠惰？擔心工程界默許這種危險作法？雖然計算機對人類有很大的應用價值，但如果結構工程師們繼續(xù)象現(xiàn)在這樣破壞性地使用計算機，這些價值就得不到實現(xiàn)。
有什么辦法才能使結構工程界改變過分依賴計算機的情況？不再濫用計算機？這些都沒有簡單的答案。然而，所有稱職的，經(jīng)驗豐富的資深工程師都有機會用危險的計算機這一思想去影響年輕人。一個真正的工程師所需要的是不依賴計算機解決工程問題的能力。經(jīng)常懷疑計算機；在沒有深入的論證以前決不使用計算機的結果。在被工程師證實正確之前，假設計算機提供的結果是錯誤的。
展開 弗吉尼亞大學蔡歷恒《CM》3D打印102倍柔軟，180度穩(wěn)定，600%拉伸可逆彈性體，由分子體系結構指導的組裝
圖
3.直接寫印刷的軟彈性體以創(chuàng)建可變形的3D結構。
圖
4. 3D可打印彈性體的機械性能。
【陳述總結】
盡管與其他技術（例如基于數(shù)字光處理的
3D打印）相比，
直接寫入打印的分辨率相對較低，但它可以將高粘彈性油墨轉換為多種材料的自適應結構，例如電磁和氣動機器人
。連同其溶劑可再加工性，
該
彈性體可輕松用作基質材料，以創(chuàng)建用于3D打印的功能性聚合物-納米顆粒復合材料。而且，由于自組裝的彈性體是熱可逆的，因此它們可用于溫度輔助的直接書寫印刷，這將避免溶劑蒸發(fā)引起的印刷結構材料缺陷。最后，設計概念應該是通用的，并將能夠開發(fā)由其他聚合物制成的3D可打印可逆軟彈性體。
TOC
參考文獻
：
doi.org/10.1021/acs.chemmater.0c04659
版權聲明：「
高分子材料科學
」是由專業(yè)博士（后）創(chuàng)辦的公眾號，旨在分享學習交流高分子聚合物材料學等領域的研究進展。上述僅代表作者個人觀點。如有侵權或引文不當請聯(lián)系作者修正。商業(yè)轉載或投稿請后臺聯(lián)系編輯。感謝各位關注！
展開 斯坦福教授駱利群：為何人腦比計算機慢1000萬倍，卻如此高效？
AI源于人類大腦的結構，并嘗試達到與大腦相當?shù)哪芰ΑＤ敲炊叩牟町惥烤乖谀睦铮克固垢４髮W神經(jīng)生物學教授駱利群（Liqun Luo）認為，大腦性能高于AI是因為大腦可以大規(guī)模并行處理任務。
一起來看李飛飛教授推薦的這篇文章，深入了解大腦與計算機相似性和差異性。
人類大腦的構造十分復雜，它由大約1千億個神經(jīng)元組成，并由約100萬億個神經(jīng)突觸連接。人們經(jīng)常將人腦與計算機——這一有超強計算能力的復雜系統(tǒng)相比較。
大腦和計算機都由大量的基本單元組成。神經(jīng)元和晶體管，這些基本單元互相連接構成復雜的網(wǎng)絡，處理由電信號傳導的信息。宏觀來看，大腦和計算機的體系結構非常類似，由輸入、輸出、中央處理和內存等獨立的單元組成[1]。
大腦和計算機，哪一種系統(tǒng)解決問題的能力更強呢？鑒于過去幾十年計算機技術的迅速發(fā)展，你可能會認為計算機更具優(yōu)勢。的確，在一些特定領域，通過編寫程序可以使計算機在復雜的競賽中擊敗人類大師，遠至上世紀90年代國際象棋比賽，近及與AlphaGo的圍棋對決，以及參加知識競賽類電視節(jié)目（例如Jeopardy）。
然而，計算機在面對許多現(xiàn)實世界的任務時遠不及人類——比如在擁擠的城市街道上識別自行車或特定行人，或伸手端起一杯茶并穩(wěn)穩(wěn)地送到嘴邊，更不用說那些需要概念化和創(chuàng)造力的工作。
那么，為什么計算機擅長某些任務，而大腦在其他方面表現(xiàn)更優(yōu)呢？對計算機和大腦進行比較，將為計算機工程師和神經(jīng)科學家的工作提供指導意義。
在現(xiàn)代計算機時代的開端，一本短小而精深的著作《計算機與人腦》開展了這種比較。該書作者是著名的博學家馮·諾伊曼，他在20世紀40年代首次設計了計算機的體系結構，仍是現(xiàn)代大多數(shù)計算機的體系結構的基礎[2]。讓我們看看下圖中的數(shù)字。
就基本操作的速度而言，計算機有巨大優(yōu)勢[3]。
展開 想從事芯片行業(yè)，大學要選什么專業(yè)？
網(wǎng)友：老錢
搞數(shù)字芯片設計，本科可以選擇計算機專業(yè)，研究生再到微電子專業(yè)。
計算機專業(yè)中有幾門獨家課程：數(shù)字邏輯設計與數(shù)字電路，計算機組成原理，計算機體系結構。學好這些課程，做數(shù)字IC架構設計會比微電子專業(yè)的有巨大優(yōu)勢。
讀研是必須的，爭取修煉成具有計算機體系結構研究背景的數(shù)字IC工程師吧。
還有，本科如果讀計算機專業(yè)，中途感覺不合適，從事軟件行業(yè)也方便。
又想到一點，來補充下：現(xiàn)在軟硬件協(xié)同設計是大勢所趨，蘋果公司算是做的最好的。計算機專業(yè)出來的又占到便宜了，真是CS大法好啊！
網(wǎng)友：八目妖
做芯片設計，選微電子學。
微電子學，是以集成電路設計、制造與應用為代表的學科，是現(xiàn)代發(fā)展最迅速的高科技應用性學科之一。主要是集成電路、微電子系統(tǒng)的設計、制造工藝和設計軟件系統(tǒng)，能在微電子及相關領域從事科研、教學、工程技術及技術管理等工作的高級專門人才。
這個專業(yè)最好的大學是電子科技大學和西安電子科技大學，排名在清華北大之上。
做芯片制造，選材料物理。
微電子學，是以集成電路設計、制造與應用為代表的學科，是現(xiàn)代發(fā)展最迅速的高科技應用性學科之一。主要是集成電路、微電子系統(tǒng)的設計、制造工藝和設計軟件系統(tǒng)，能在微電子及相關領域從事科研、教學、工程技術及技術管理等工作的高級專門人才。
這個專業(yè)最好的大學，除了清華，還有北京航空航天大學和武漢理工大學。
做芯片上的軟件開發(fā)，選計算機科學與技術。
展開 fluent入門一般問題（六）
目標庫特指那些使用的計算機體系結構，和運行的特殊FLUENT 版本。因此，F(xiàn)LUENT 版本升級，計算機操作系統(tǒng)改變以及在另一臺不同類型的計算機上運行時，這個庫必須進行重構。
編譯型UDF 通過用戶界面將原代碼進行編譯，分為兩個過程。這兩個過程是：訪問編譯UDF 面板，從源文件第一次構建共享庫的目標文件中；然后加載共享庫到FLUENT 中。
采用與FLUENT 本身執(zhí)行命令相同的方式構建的。采用一個稱為Makefile的腳本來引導c 編譯器構造一個當?shù)啬繕司幋a庫（目標編碼庫包含有將高級c 語言源代碼轉換為機器語言。）這個共享庫在運行時通過“動態(tài)加載”過程載入到FLUENT 中。目標庫特指那些使用的計算機體系結構，和運行的特殊FLUENT 版本。因此，F(xiàn)LUENT 版本升級，計算機操作系統(tǒng)改變以及在另一臺不同類型的計算機上運行時，這個庫必須進行重構。
編譯型UDF 通過用戶界面將原代碼進行編譯，分為兩個過程。這兩個過程是：訪問編譯UDF 面板，從源文件第一次構建共享庫的目標文件中；然后加載共享庫到FLUENT 中。
解釋型UDF：
解釋型UDF 同樣也是通過圖形用戶界面解釋原代碼，卻只有單一過程。這一過程伴隨著運行，包含對解釋型UDF 面板的訪問，這一面板位于源文件中的解釋函數(shù)。
在FLUENT內部，源代碼通過c 編譯器被編譯為即時的、體系結構獨立的機器語言。UDF 調用時，機器編碼通過內部模擬器或者解釋器執(zhí)行。額外層次的代碼導致操作不利,但是允許解釋型UDF 在不同計算結構，操作系統(tǒng)和FLUENT 版本上很容易實現(xiàn)共享。如果迭代速度成為焦點時，解釋型UDF 可以不用修改就用編譯編碼直接運行。
解釋型UDF 使用的解釋器不需要有標準的c 編譯器的所有功能。
展開 
精通 GPU 并行編程（CUDA）：硬件與軟件 ￥20
課程目標
- 全面理解 GPU 與 CPU 架構差異
- 學習 GPU 的發(fā)展歷史，從早期到最新產品
- 理解 GPU 的內部結構
- 理解不同類型的內存及其對性能的影響
- 了解 GPU 內部組件的最新技術
- 掌握 CUDA 編程基礎
- 在 Windows 與 Linux 平臺上使用 CUDA 進行 GPU 編程
- 學習高效并行化方法
- 性能分析與調優(yōu)（Profiling and Performance Tuning）
- 利用共享內存（Shared Memory）提升性能
3. 課程前置要求（Requirements）
- C 與 C++ 基礎
- Linux 與 Windows 基礎操作
- 計算機體系結構基礎
4. 課程描述（Description）
本課程采用實踐教學，指導學習者使用 CUDA 釋放現(xiàn)代 GPU 的強大并行計算能力。課程從 GPU 硬件基礎開始，梳理主流架構的演進（Fermi → Pascal → Volta → Ampere → Hopper），并通過代碼實驗逐步學習如何編寫、分析與優(yōu)化高性能內核。
說明：這是一個獨立的培訓資源，不隸屬于 NVIDIA 公司。文中使用的 “CUDA”、“Nsight” 及架構代號均為 NVIDIA 的商標，僅用于事實性描述。
展開 FLUENT基本概念與常見問題匯總（三）
目標庫特指那些使用的計算機體系結構，和運行的特殊Fluent版本。因此，F(xiàn)luent版本升級，計算機操作系統(tǒng)改變以及在另一臺不同類型的計算機上運行時，這個庫必須進行重構。
編譯型UDF通過用戶界面將原代碼進行編譯，分為兩個過程。這兩個過程是：訪問編譯UDF面板，從源文件第一次構建共享庫的目標文件屮，然后加載共享庫到Fluent中。
（2）interpreted同樣也是通過圖形用戶界面解釋原代碼，卻只有單一過程。這一過程伴隨著運行， 包含對解釋型UDF面板的訪問，這一面板位于源文件中的解釋函數(shù)。
在Fluent內部，源代碼通過C編譯器被編譯為即時的、體系結構獨立的機器語言。UDF調用時，機器編碼通過內部模擬器或者解釋器執(zhí)行。額外層次的代碼導致操作不利，但是允許解釋型UDF在不同計算結構，操作系統(tǒng)和Fluent版本上很容易實現(xiàn)共享。如果迭代速度成為焦點時，解釋型UDF可以不用修改就用編譯編碼直接運行。
解釋型UDF使用的解釋器不需要有標準的C編譯器的所有功能。特別是解釋型UDF不含有下列C程序語言部分：
goto語句聲明；
無ANSI-C語法原形；
沒有直接數(shù)據(jù)結構引用；
局部結構的聲明；
聯(lián)合函數(shù)指針；
函數(shù)陣列。
26、關于wall-shadow
當定義了屬性不同的兩個計算域（例如A和B區(qū)域），兩個區(qū)域形成共同的交界面。其中A計算域的面取 以前的名稱，而B計算域的面則取該名稱.shadow的名字。在邊界條件中將該表面定義為intreior，則可以將該兩區(qū)域結合成相連的計算域。
展開 FLUENT_interpreted和compiled的區(qū)別及使用（轉載總結）
這些庫是針對計算機的體系結構和一定版本的FLUENT使用的。所以，當FLUENT更新，或計算機操作系統(tǒng)改變，或是在不同類型的機器上運行時，這些庫必須重新構建。優(yōu)點：可以使用所有C語言，可以調用其它語言編寫的函數(shù)；運行速度快，可以解決解釋UD的不足。
2、使用：
總的來說，當決定使用那種類型的UDF 時：
1）使用interpreted UDF作為簡單的函數(shù)
2）使用compiled UDF作為復雜的函數(shù)，這些函數(shù)對CPU有較大要求（例如每次運行時，在每個單元上均須調用的屬性UDF（a property UDF）；
需要使用編譯庫（require access to a compiled library）。
展開 前沿觀察｜工業(yè)元宇宙時代下的CAE暢想
1)高性能:數(shù)十年來,計算機輔助技術(CAE)的應用已經(jīng)顯著加速了產品設計研發(fā)的進程,將時間縮短了5到10倍。然而,對于像汽車這樣結構復雜的產品,研發(fā)周期仍然需要數(shù)十個月。為了在工業(yè)元宇宙中實現(xiàn)以天計的設計優(yōu)化愿景,我們需要在現(xiàn)有基礎上進一步縮短研發(fā)周期數(shù)十甚至數(shù)百倍。要達到這樣的性能,CAE技術必須大幅提升。軟件技術的性能提升主要依賴于算力和算法兩大支柱。在算力方面,盡管硅基半導體的摩爾定律增速放緩,但芯片架構的創(chuàng)新和計算機體系結構的發(fā)展仍在推動高性能計算系統(tǒng)性能呈指數(shù)級增長。在算法方面,除了適應先進計算架構的高性能計算技術的發(fā)展,基于數(shù)據(jù)的深度學習技術也為仿真和優(yōu)化提供了新的途徑,而量子計算等未來技術的突破,將為工業(yè)元宇宙帶來顛覆性的進展。
2)高置信:為了在設計研發(fā)過程中最大限度地擺脫物理世界和物質流的束縛,我們需要在幾乎沒有物理試驗和測試的情況下,確保數(shù)字化設計優(yōu)化的結果與現(xiàn)實情況無偏差。現(xiàn)有的CAE技術,在物理建模維度足夠高且邊界足夠廣時,原則上可以有效控制誤差。但在有限的算力條件下,高性能與高精度之間存在對立關系。這種矛盾可以通過改進算法和工程方法來進行調和。傳統(tǒng)數(shù)值模擬技術,如時空分辨率自適應、擬合階數(shù)自適應和空間變換等,可以有效地降低模型維度,同時確保精度。基于數(shù)據(jù)的深度學習技術,能夠降低模型維度,但目前難以提供較高的置信度。在工程方法上,采用不同精度的混合方法,例如在初步優(yōu)化設計時使用低維模型,而在精細優(yōu)化設計時使用高維模型,可以在降低計算需求的同時,保證一定的置信度。
3)高集成:現(xiàn)有的CAE技術中,盡管計算流體力學和計算結構動力學等非線性問題需要消耗較多的計算時間,但是大量線性問題數(shù)值分析的主要時間瓶頸已經(jīng)不是計算本身,而在于人工。在一些復雜的結構前處理過程中,如幾何清理和網(wǎng)格劃分,往往需要消耗大量的時間。
展開 