大规模向量式有限元行为数据压缩模型及算法

• 作者: 周晓玮 周雪非 杜庆峰 谢涛
• 来源期刊: 同济大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 向量式有限元 数据压缩算法 行为数据
• 年，卷（期）: 2014,（11）
• 所属期刊栏目: 电子、计算机、控制与系统
• 页码范围: 1711-1717
• 页数: 7页
• 分类号: TN919
• 字数: 7071字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11908/j.issn.0253-374x.2014.11.014

摘要

针对向量式有限元程式计算所产生的结果数据体积庞大,上传云端和读取处理的速度瓶颈,必须对其进行有效的压缩.通过对向量式有限元行为数据进行分析,依据数据本身的冗余度高、无效信息多、数据格式较长等特点,进而提出一种适用的压缩算法,对行为数据进行时间帧合并、删减冗余数据、舍去过长精度、线元素增量表示等压缩方法.经过验证,本算法压缩后的数据体积明显减小,而程序读取数据的速度则有显著提高,大幅改善了向量式有限元行为分析软件的使用效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杜庆峰	同济大学软件学院	27	143	5.0	11.0
2	周晓玮	同济大学软件学院	2	9	2.0	2.0
3	谢涛	圣迭戈州立大学计算机科学学院	2	9	2.0	2.0
4	周雪非	同济大学软件学院	2	9	2.0	2.0