6、高能物理计算20年:技术、协作与语言

高能物理计算20年:技术、协作与语言

1. 模拟系统与导航系统

在高能物理(HEP)领域,模拟系统和导航系统对于实验设计和数据分析至关重要。FLUKA系统在辐射评估方面发挥了重要作用,它被大型强子对撞机(LHC)设计团队以及大多数LHC实验广泛使用,用于评估探测器中的辐射水平。此外,ALICE合作组以及德国重离子研究中心(GSI)的FAIR机器上的新合作组也在使用FLUKA系统。

VMC系统则定义了一个抽象接口,使得相同的几何描述可以与多个导航器一起使用。目前的实现支持与GEANT 3、GEANT 4和FLUKA的接口。该系统由ROOT和ALICE团队开发,除了ALICE,越来越多的实验,如费米国家加速器实验室(FNAL)的MINOS实验、格兰萨索国家实验室的OPERA实验以及GSI的HADES、CBM和Panda实验都在使用VMC系统。ALICE的Andrei和Mihaela Gheata开发了一个基于ROOT探测器几何的GEANT 4导航系统实现G4ROOT,它现在已成为标准VMC分发的一部分。ROOT几何建模器的一大优势在于,它不仅可以与多个传输引擎一起使用,还可以用于程序重建类、事件显示系统或在线软件。

2. 图形系统的发展历程

早期的图形系统主要是批处理和绘图仪导向的。Mike Howie开发的GD3库被包含在CERNLIB中,在1965年至1985年间,它可以顺利移植到多代绘图仪上,并且其文档也是由GD3本身生成的。20世纪70年代和80年代初开发的大多数软件包都使用GD3库作为图片生成器,例如专门绘制HBOOK直方图系统生成的直方图的HPLOT软件包。Carlo Vandoni和Rolf Hagedorn从1971年开始开发的SIGMA系统,

内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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