針對結(jié)構(gòu)拓?fù)鋬?yōu)化中存在的計(jì)算量大,計(jì)算效率低的問題,以二維結(jié)構(gòu)拓?fù)鋬?yōu)化問題為研究對象,提出了一種GPU并行計(jì)算方法。通過對已有串行算法進(jìn)行研究,結(jié)合GPU并行計(jì)算的基本特點(diǎn),采用節(jié)點(diǎn)剛度方法計(jì)算結(jié)構(gòu)剛度矩陣,相對于MATLAB向量化計(jì)算,該算法加速效果顯著。以固體各向同性材料懲罰法進(jìn)行結(jié)構(gòu)拓?fù)鋬?yōu)化為例,在CUDA平臺下實(shí)現(xiàn)了對結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格二維拓?fù)鋬?yōu)化問題的GPU并行計(jì)算,得到了清晰的拓?fù)錁?gòu)型,將該方法與現(xiàn)有計(jì)算方法進(jìn)行對比,GPU并行計(jì)算速度有較大提升。 

【文章來源】：機(jī)械設(shè)計(jì)與制造. 2020,(01)北大核心

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

有限元網(wǎng)格劃分

為了進(jìn)一步說明以上兩種處理方式的不同，其剛度矩陣裝配示意圖，如圖2所示。圖中左側(cè)為任意一個單元，以順時針方向?qū)ζ涔?jié)點(diǎn)進(jìn)行編號，通過計(jì)算得到單元的剛度矩陣Ke，右圖是以節(jié)點(diǎn)e為中心的四個單元，以左上的第一個單元為例，節(jié)點(diǎn)e位于相對左圖中的3節(jié)點(diǎn)，對應(yīng)了Ke中第5,6行的剛度值，對另外三個單元進(jìn)行同樣的分析，就針對節(jié)點(diǎn)e對剛度矩陣Ke進(jìn)行了重組，即可將原本以單元為基礎(chǔ)的剛度矩陣轉(zhuǎn)變成為以節(jié)點(diǎn)為基礎(chǔ)的剛度數(shù)組Ke′。3.2 GPU實(shí)現(xiàn)

將文獻(xiàn)[10]中剛度矩陣裝配的計(jì)算時間和文本GPU計(jì)算方法剛度矩陣裝配時間進(jìn)行比較，測試結(jié)果，如表1所示�？梢钥闯�，采用節(jié)點(diǎn)剛度方法的GPU計(jì)算方法進(jìn)行剛度矩陣計(jì)算速度得到了很大的提升，是文獻(xiàn)[10]中算法的速度的（3～5）倍。為了更直觀的表達(dá)，給出了兩者測試時間的柱狀圖，如圖4所示。4 數(shù)值算例

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于SIMP法的周期性傳熱材料拓?fù)鋬?yōu)化[J]. 賈嬌,程偉,龍凱.  北京航空航天大學(xué)學(xué)報. 2015(06)



本文編號：3543976