【摘 要】
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结构拓扑优化的是让设计的结构对材料的利用率更高、受力分布更合理,而拓扑优化是结构优化领域内最具挑战性的研究热点；拓扑优化可以大幅度结构性能、减轻结构重量,带来可观的经济效益,因此结构拓扑优化研究具有重要的工程意义。目前,结构拓扑优化中使用较多的为密度法拓扑优化方法,所使用的RAMP材料插值模型(Rational Approximation of Material Properties, RAMP)
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结构拓扑优化的是让设计的结构对材料的利用率更高、受力分布更合理,而拓扑优化是结构优化领域内最具挑战性的研究热点；拓扑优化可以大幅度结构性能、减轻结构重量,带来可观的经济效益,因此结构拓扑优化研究具有重要的工程意义。目前,结构拓扑优化中使用较多的为密度法拓扑优化方法,所使用的RAMP材料插值模型(Rational Approximation of Material Properties, RAMP)对存在状态[0,1]的逼近存在着不合理之处,从而导致拓扑优化结果的边界构形不清晰。本文针对上述问题提出了
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高光谱遥感影像降维处理是高光谱遥感处理中至关重要的前提步骤。降维处理涉及大量的矩阵(向量)运算、多次迭代和大规模循环,属于典型的计算密集型和访存密集型任务。对遥感处理的实时性要求和高光谱数据的高维特征使降维处理的并行化成为遥感领域的研究热点。随着计算机硬件的发展,近年来崛起的异构高性能计算系统以其强劲性能等特点成为主流计算机体系结构,为众多领域大规模计算的发展提供了良好的加速平台。而CPU/GPU
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