【摘 要】
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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、
【机 构】
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同济大学软件学院,圣迭戈州立大学计算机科学学院
【基金项目】
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国际自然科学基金（41171303）
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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.
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