無(wú)論是在自然界還是在工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中,都存在著大量的散粒物料,如土壤、沙石、農(nóng)作物產(chǎn)品等。由于使用有限元法研究散粒物料動(dòng)力學(xué)問(wèn)題存在局限性,相較之下離散元法有著諸多優(yōu)勢(shì),因此離散元法已廣泛應(yīng)用于散粒物料的模擬仿真研究。雖然該方法為計(jì)算復(fù)雜散粒物料運(yùn)動(dòng)提供了更好的解決途徑,并盡可能地降低了計(jì)算所需的存儲(chǔ)空間,但是隨著模擬仿真實(shí)驗(yàn)中材料規(guī)模和顆粒數(shù)量的不斷增加,計(jì)算量也將呈指數(shù)增長(zhǎng),因此對(duì)離散元法仿真軟件的計(jì)算效率提出了更高的要求。摩爾定律發(fā)展至今已經(jīng)到達(dá)了一個(gè)瓶頸,提升計(jì)算機(jī)計(jì)算能力的主要途徑從追求CPU單核的高性能,轉(zhuǎn)為通過(guò)使用多個(gè)復(fù)雜度適當(dāng)、相對(duì)低功耗的內(nèi)核進(jìn)行并行計(jì)算的方式。與CPU相比,GPU處理單元多,內(nèi)存帶寬高,計(jì)算速度快,因此GPU并發(fā)運(yùn)行多個(gè)內(nèi)核時(shí)的計(jì)算性能比CPU強(qiáng)大很多。同時(shí),NVIDIA公司為其生產(chǎn)的GPU增加了易用的編程接口,并提供了通用的并行計(jì)算平臺(tái)和編程模型CUDA,使得研究人員能夠更加高效地利用GPU強(qiáng)大的計(jì)算能力。隨著CUDA并行計(jì)算架構(gòu)逐漸成熟,使用CUDA技術(shù)解決離散元法計(jì)算量較大的問(wèn)題也成為了實(shí)現(xiàn)離散元法仿真軟件的新途徑。本文在課題組自主研發(fā)的三維離散元... 

【文章來(lái)源】：吉林大學(xué)吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：77 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 GPU并行編程發(fā)展歷程
        1.2.2 CUDA編程模型簡(jiǎn)介
    1.3 本文主要工作
第2章 基于CUDA的三維DEM軟件的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
    2.1 引言
    2.2 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)
        2.2.1 顆粒的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
        2.2.2 邊界的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
        2.2.3 接觸信息的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
        2.2.4 力學(xué)模型的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
    2.3 計(jì)算流程的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
        2.3.1 計(jì)算流程的設(shè)計(jì)
        2.3.2 GPU數(shù)據(jù)初始化
        2.3.3 顆粒間接觸計(jì)算
        2.3.4 顆粒與邊界接觸計(jì)算
        2.3.5 刷新顆粒與邊界
        2.3.6 輸出結(jié)果到文件
    2.4 本章小結(jié)
第3章 算法改進(jìn)
    3.1 引言
    3.2 三角形邊界除重算法的改進(jìn)
        3.2.1 存在的問(wèn)題
        3.2.2 接觸判斷算法
        3.2.3 除重流程算法的改進(jìn)
    3.3 顆粒間接觸計(jì)算算法的改進(jìn)
        3.3.1 存在的問(wèn)題
        3.3.2 CUDA中的原子操作
        3.3.3 算法的改進(jìn)
    3.4 雙重網(wǎng)格
        3.4.1 存在的問(wèn)題
        3.4.2 算法的改進(jìn)
    3.5 本章小結(jié)
第4章 基于CUDA技術(shù)的優(yōu)化
    4.1 引言
    4.2 Visual Profiler
    4.3 動(dòng)態(tài)內(nèi)存分配問(wèn)題
    4.4 線程數(shù)的設(shè)置
        4.4.1 GPU利用率
        4.4.2 優(yōu)化線程數(shù)的設(shè)置
    4.5 CUDA流
    4.6 零拷貝
        4.6.1 頁(yè)鎖定內(nèi)存
        4.6.2 應(yīng)用零拷貝進(jìn)行優(yōu)化
    4.7 CPU-GPU異步結(jié)構(gòu)
    4.8 本章小結(jié)
第5章 軟件測(cè)試
    5.1 引言
    5.2 測(cè)試環(huán)境
    5.3 功能測(cè)試
        5.3.1 球顆粒測(cè)試
        5.3.2 非球顆粒測(cè)試
    5.4 性能測(cè)試
    5.5 本章小結(jié)
第6章 總結(jié)與展望
    6.1 全文總結(jié)
    6.2 工作展望
參考文獻(xiàn)
作者簡(jiǎn)介及在學(xué)期間所取得的科研成果
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于CPU-GPU的多尺度視網(wǎng)膜增強(qiáng)算法[J]. 張衛(wèi)東,杜師帥,路皓翔,卓永,楊輝華.  計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì). 2018(12)
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[3]機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)中的顆粒離散元仿真技術(shù)及實(shí)現(xiàn)[J]. 胡勵(lì),胡國(guó)明.  機(jī)械工程學(xué)報(bào). 2015(14)
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[7]船舶在碎冰區(qū)航行的離散元模型及冰載荷分析[J]. 李紫麟,劉煜,孫珊珊,盧云亮,季順迎.  力學(xué)學(xué)報(bào). 2013(06)
[8]離散元素法在工業(yè)過(guò)程分析與產(chǎn)品設(shè)計(jì)中的應(yīng)用初探[J]. 胡國(guó)明,郭勝,陳金鑫,胡勵(lì),簡(jiǎn)斌.  機(jī)電工程. 2010(08)
[9]基于圖元的三維離散元法邊界建模方法[J]. 付宏,烏蘭,黃萬(wàn)風(fēng),于建群.  計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng). 2008(12)
[10]基于邊界二維CAD模型的三維離散元法邊界建模方法[J]. 賈慧敏,王安強(qiáng).  科學(xué)技術(shù)與工程. 2008(08)

博士論文
[1]基于GPU并行算法的海洋平臺(tái)及船舶結(jié)構(gòu)冰荷載的離散元分析[D]. 狄少丞.大連理工大學(xué) 2015

碩士論文
[1]三維離散元法仿真軟件AgriDEM求解器的改進(jìn)研究[D]. 王常瑞.吉林大學(xué) 2018
[2]基于GPU的可滿(mǎn)足性問(wèn)題求解算法的實(shí)現(xiàn)[D]. 崔帥飛.大連理工大學(xué) 2018
[3]三維離散元法仿真軟件AgriDEM體系結(jié)構(gòu)的研究及改進(jìn)[D]. 靳聰.吉林大學(xué) 2017
[4]基于CUDA的離散元法DEM實(shí)現(xiàn)方法的改進(jìn)[D]. 姜振平.吉林大學(xué) 2017
[5]基于區(qū)域分解法的CFD-DEM耦合軟件改進(jìn)[D]. 金鑫禹.吉林大學(xué) 2015
[6]非球顆粒建模方法改進(jìn)和輸送機(jī)工作過(guò)程分析軟件研制[D]. 王雪嬌.吉林大學(xué) 2015
[7]基于DEM與MBK耦合的CAE軟件改進(jìn)研究[D]. 管秋月.吉林大學(xué) 2015
[8]基于矩量法的電磁散射GPU加速算法及三維可視化[D]. 楊友濤.南京理工大學(xué) 2015
[9]基于GPU的顆粒離散元計(jì)算時(shí)間評(píng)估及優(yōu)化[D]. 王明.大連理工大學(xué) 2014
[10]三維離散元法計(jì)算仿真軟件測(cè)試與改進(jìn)[D]. 張蕾.吉林大學(xué) 2013



本文編號(hào)：3184234