版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進行舉報或認領(lǐng)
文檔簡介
1、流體力學作為研究流體運動的基礎(chǔ)學科,其數(shù)學模型主要分為三種:微觀分子模型、介觀動理學模型和宏觀連續(xù)模型。介觀模型既具有微觀模型假設(shè)條件較少的特點,又具有宏觀模型不關(guān)心細節(jié)分子運動的優(yōu)勢,因此介觀模型廣泛應(yīng)用于處理多尺度、多物理的復(fù)雜流動問題。在介觀模型的數(shù)值模擬方法中,格子氣動機存在統(tǒng)計噪聲、碰撞算子復(fù)雜和不滿足伽利略不變性等缺點;離散格子玻爾茲曼方法雖然克服了格子氣動機的缺點,但是在高雷諾數(shù)時存在數(shù)值不穩(wěn)定的問題;熵離散格子玻爾茲曼方
2、法繼承了離散格子玻爾茲曼方法的優(yōu)點,具有物理過程清晰,計算簡單,編程容易,局部性好,良好的并行性和可擴展性等優(yōu)點,適合大規(guī)模流體問題的計算,同時在玻爾茲曼H函數(shù)單調(diào)極小化的限制下,克服了數(shù)值不穩(wěn)定問題,應(yīng)用范圍更加廣泛。熵離散格子玻爾茲曼方法的演化過程主要包括松弛參數(shù)求解、碰撞和遷移過程,計算更加密集,對計算機性能有著更高要求。
由于單核性能出現(xiàn)瓶頸,并行計算成為提高計算性能的主要途徑。并行計算機從單核發(fā)展到多核、多處理器再發(fā)
3、展到協(xié)處理器,編程模型從OpenMp到MPI再到CUDA,并行計算已成為減少科學計算模擬時間和擴大模擬規(guī)模的重要手段。
本文深入研究了熵離散格子玻爾茲曼方法和并行計算的基本原理,根據(jù)串行的熵離散格子玻爾茲曼方法,分別設(shè)計了基于多核和基于GPU的并行算法,并利用設(shè)計的并行算法對頂蓋驅(qū)動流進行了數(shù)值模擬,論文的主要工作如下:
1)針對熵離散格子玻爾茲曼方法串行程序模擬時間長和計算效率低的問題,結(jié)合OpenMp和CUDA編
4、程模型的特點,設(shè)計了基于多核和基于GPU的熵離散格子玻爾茲曼方法的并行算法。
2)根據(jù)頂蓋驅(qū)動流流場的特點,在曙光W580服務(wù)器上分別實現(xiàn)了基于多核和基于GPU的并行算法,并對不同網(wǎng)格規(guī)模、不同迭代次數(shù)、不同精度類型下的并行算法性能進行了對比分析,實驗結(jié)果表明,并行算法具有良好的加速比和可擴展性,擴大了熵離散格子玻爾茲曼方法的模擬規(guī)模。
3)對頂蓋驅(qū)動流的模擬結(jié)果,本文利用Tecplot軟件進行了可視化后處理,分別畫
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負責。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 人臉檢測算法的并行化研究與實現(xiàn).pdf
- 安全哈希算法的并行化實現(xiàn)研究.pdf
- 基于Spark的分類算法并行化研究與實現(xiàn).pdf
- GIS空間選址算法的并行化研究與實現(xiàn).pdf
- 高階純相關(guān)算法并行化研究與實現(xiàn).pdf
- 特征列算法的并行化研究及實現(xiàn).pdf
- 相似網(wǎng)頁去重算法的并行化研究與實現(xiàn).pdf
- 潛在語義分析中算法的并行化研究與實現(xiàn).pdf
- h.264編碼算法并行化的研究與實現(xiàn)
- 基于GPU的FIR濾波并行化算法的研究與實現(xiàn).pdf
- 并行遷移壓縮算法的研究與實現(xiàn).pdf
- 并行聚類算法的研究與實現(xiàn).pdf
- 視頻編碼中的運動估計算法研究與并行化實現(xiàn).pdf
- 基于MapReduce的文本聚類算法并行化研究與實現(xiàn).pdf
- 基于hadoop的數(shù)據(jù)挖掘算法并行化研究與實現(xiàn)1.1
- 基于Grass GIS水文分析算法并行化研究與實現(xiàn).pdf
- 中文多模式匹配算法及其并行化研究與實現(xiàn).pdf
- Hadoop平臺下關(guān)聯(lián)規(guī)則算法并行化研究與實現(xiàn).pdf
- 并行遺傳算法的研究與實現(xiàn).pdf
- 基于Spark的Fp-Growth算法的并行化實現(xiàn)與優(yōu)化.pdf
評論
0/150
提交評論