本文關(guān)鍵詞：GPU-CPU混合架構(gòu)下燃燒室輻射換熱求解器的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

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【摘要】：燃燒室是航空發(fā)動(dòng)機(jī)的重要組成部分之一。隨著現(xiàn)代計(jì)算機(jī)技術(shù)的快速發(fā)展和科學(xué)計(jì)算數(shù)值模擬方法的進(jìn)步,計(jì)算流體力學(xué)(CFD)在發(fā)動(dòng)機(jī)燃燒室的數(shù)值計(jì)算方面逐漸扮演著越來(lái)越重要的角色。一直以來(lái),燃燒室的設(shè)計(jì)采用的是實(shí)驗(yàn)研究和經(jīng)驗(yàn)分析相結(jié)合的方法,這樣需要耗費(fèi)的時(shí)間周期長(zhǎng),而且實(shí)驗(yàn)研究的費(fèi)用非常高。因此,目前采用CFD手段利用數(shù)值模擬已經(jīng)成為發(fā)動(dòng)機(jī)設(shè)計(jì)的一種快速、經(jīng)濟(jì)的手段。鍋爐中的高溫氣體能量轉(zhuǎn)移,火箭推進(jìn)器的工作過(guò)程中,內(nèi)燃機(jī)和各種高壓高溫燃燒室中都存在著高溫氣體的能量轉(zhuǎn)換過(guò)程。隨著科技的進(jìn)步,科學(xué)家越來(lái)越注意到輻射換熱相關(guān)問(wèn)題對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)設(shè)計(jì)的重要性,因此對(duì)高溫氣體的輻射特性進(jìn)行研究具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。本文針對(duì)燃燒室輻射換熱進(jìn)行研究,基于對(duì)開(kāi)源流體力學(xué)計(jì)算軟件OpenFOAM的學(xué)習(xí),采用蒙特卡洛的射線(xiàn)追蹤方法,設(shè)計(jì)出一套適用于高溫氣體輻射換熱高速并行計(jì)算的數(shù)值計(jì)算方法。首先,本文基于輻射傳熱射線(xiàn)追蹤理論編寫(xiě)出串行求解程序,該程序?qū)崿F(xiàn)了輻射傳熱模擬的基礎(chǔ)功能。然后,本文通過(guò)該串行求解程序,分析輻射射線(xiàn)傳輸過(guò)程中的收斂速度,針對(duì)不同工況下的收斂速度,結(jié)合GPU/CPU混合平臺(tái)的硬件架構(gòu)的特點(diǎn),采用NVIDIA的CUDA并行計(jì)算統(tǒng)一編程架構(gòu),通過(guò)使用非阻塞式的MPI協(xié)議實(shí)現(xiàn)“胖計(jì)算節(jié)點(diǎn)、瘦計(jì)算節(jié)點(diǎn)”的主從式結(jié)構(gòu)建立起動(dòng)態(tài)的負(fù)載平衡模型。通過(guò)測(cè)試,并行程序?qū)崿F(xiàn)了10倍以上的計(jì)算速度提升。在實(shí)驗(yàn)室的六臺(tái)高性能工作站(其中5臺(tái)配備了Tesla K20c加速卡)的基礎(chǔ)上,本文基于Linux系統(tǒng)平臺(tái),采用PXE+NFS的方式,對(duì)計(jì)算集群的文件系統(tǒng)進(jìn)行了統(tǒng)一的配置,該配置方式極大的簡(jiǎn)化了集群的配置。最后,將編寫(xiě)的計(jì)算程序在計(jì)算集群上進(jìn)行驗(yàn)證,對(duì)不同規(guī)模的輻射換熱問(wèn)題計(jì)算進(jìn)行測(cè)試,通過(guò)實(shí)際的驗(yàn)證表明,輻射換熱求解程序可移植性良好,能夠解決特定輻射換熱求解問(wèn)題,計(jì)算速度能夠滿(mǎn)足預(yù)期的設(shè)計(jì)要求。計(jì)算集群配置簡(jiǎn)便、伸縮自由,能夠滿(mǎn)足使用需求。
【關(guān)鍵詞】：輻射換熱 蒙特卡洛 求解器 CUDA
【學(xué)位授予單位】：西南科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：V233
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 1 緒論8-15
• 1.1 課題研究背景以及意義8-9
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀9-13
• 1.3 論文結(jié)構(gòu)安排13-14
• 1.4 本文的主要工作14-15
• 2 輻射傳熱模型相關(guān)研究15-28
• 2.1 輻射換熱數(shù)值模擬模型15-20
• 2.1.1 輻射傳輸方程15-17
• 2.1.2 輻射換熱蒙特卡洛方法17-20
• 2.2 CUDA編程架構(gòu)20-27
• 2.2.1 GPU與CUDA20-23
• 2.2.2 CUDA硬件連接23-24
• 2.2.3 CUDA編程模型24-25
• 2.2.4 CUDA存儲(chǔ)器模型25-27
• 2.3 消息傳遞接口（MPI）27-28
• 3 輻射換熱模擬程序技術(shù)路線(xiàn)及總體設(shè)計(jì)28-35
• 3.1 開(kāi)發(fā)平臺(tái)28-29
• 3.2 技術(shù)路線(xiàn)29-32
• 3.2.1 能束傳輸30-31
• 3.2.2 熱輻射蒙特卡羅算法31
• 3.2.3 GPU/CPU架構(gòu)下的任務(wù)分配負(fù)載平衡31-32
• 3.2.4 GPU/CPU異構(gòu)計(jì)算集群的構(gòu)建及管理32
• 3.3 技術(shù)指標(biāo)32
• 3.4 總體設(shè)計(jì)32-34
• 3.5 小結(jié)34-35
• 4 輻射換熱數(shù)值模擬的實(shí)現(xiàn)35-60
• 4.1 開(kāi)發(fā)環(huán)境35
• 4.2 網(wǎng)格文件及輸入文件格式35-36
• 4.3 單能束射線(xiàn)的追蹤36-44
• 4.3.1 射線(xiàn)追蹤算法37-41
• 4.3.2 射線(xiàn)到達(dá)計(jì)算邊界的處理41-43
• 4.3.3 SNBCK模型43-44
• 4.4 GPU上的隨機(jī)數(shù)發(fā)生器44-45
• 4.5 能束在GPU/CPU異構(gòu)下的動(dòng)態(tài)負(fù)載平衡模式45-50
• 4.5.1 任務(wù)分配策略46
• 4.5.2 GPU程序優(yōu)化策略46-50
• 4.6 計(jì)算集群的軟件部署50-59
• 4.6.1 I/O節(jié)點(diǎn)的配置52-54
• 4.6.2 網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)配置54-55
• 4.6.3 計(jì)算（管理）節(jié)點(diǎn)的系統(tǒng)模版55-59
• 4.6.4 配置新計(jì)算節(jié)點(diǎn)59
• 4.7 小結(jié)59-60
• 5 測(cè)試60-67
• 5.1 圓柱爐膛壁輻射換熱特性模擬60-61
• 5.2 分支優(yōu)化和訪(fǎng)存優(yōu)化對(duì)比測(cè)試61-62
• 5.3 并行加速測(cè)速62-63
• 5.4 GPU/CPU混合加速測(cè)試63-65
• 5.4.1 單GPU加速效果63-64
• 5.4.2 GPU/CPU混合計(jì)算加速效果64-65
• 5.5 PBS排隊(duì)系統(tǒng)測(cè)試65-66
• 5.6 小結(jié)66-67
• 6 總結(jié)與展望67-68
• 致謝68-69
• 參考文獻(xiàn)69-74
• 附錄A 開(kāi)發(fā)環(huán)境及程序結(jié)構(gòu)74-75
• 網(wǎng)格的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)74-75
• CK模型的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)75

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