塑料注射成型過程模擬中的計(jì)算加速方法研究.pdf

1、塑料注射成型過程模擬計(jì)算的加速方法的研究是一個(gè)較大的范疇，分析模型的改進(jìn)、數(shù)值算法的優(yōu)化、計(jì)算機(jī)硬件的擴(kuò)展等均可實(shí)現(xiàn)計(jì)算的加速。本文主要從分析模型，數(shù)值算法和并行計(jì)算幾個(gè)方面研究塑料注射成型過程模擬的計(jì)算加速方法。
　　 本文提出了基于BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的冷卻時(shí)間預(yù)測(cè)算法，與原有的經(jīng)驗(yàn)公式相比，能將冷卻時(shí)間預(yù)測(cè)的最大誤差從80%降低到30%，從而有效減少冷卻分析的外層迭代次數(shù)。提出了基于系數(shù)矩陣分裂技術(shù)的邊界元加速方法，和原有的直接

2、舍棄法和合并法相比，分裂法在不犧牲求解精度的條件下，將大量計(jì)算從冷卻分析的內(nèi)層迭代轉(zhuǎn)移到外層迭代，降低了系數(shù)矩陣的存儲(chǔ)要求，縮短冷卻分析的時(shí)間。
　　 在冷卻分析并行計(jì)算研究的技術(shù)上，提出了一種高效的邊界元矩陣元素的并行計(jì)算模式，并提出采用并行的Jacobi 右預(yù)處理的GMRES(m)算法求解邊界元方程組。
　　 通過數(shù)值實(shí)驗(yàn)證明，Jacobi 右預(yù)處理的GMRES(m)算法比SOR方法在求解邊界元方程組時(shí)具有更好的收斂

3、性和更快的收斂速度，采用并行計(jì)算的冷卻分析在雙核計(jì)算機(jī)上可獲得1.6 以上的并行加速比。提出了一種求解稠密線性方程組的SOR 并行迭代算法，并通過數(shù)值實(shí)驗(yàn)證明了該算法可以在多核微機(jī)和小規(guī)模計(jì)算機(jī)集群的并行環(huán)境下獲得線性的并行加速比。
　　 此外，系統(tǒng)地分析了大型稀疏線性方程組的求解方法，指出了非定常迭代方法是一類可用于求解塑料注射成型過程模擬中大型稀疏線性方程組的有效方法，預(yù)處理技術(shù)是加快其收斂速度的關(guān)鍵。針對(duì)流動(dòng)、保壓和翹曲分

4、析過程中的線性方程組，分別采用SSOR 預(yù)處理、不完全LU 分解預(yù)處理和稀疏近似逆預(yù)處理技術(shù)的非定常迭代方法進(jìn)行求解對(duì)比分析。對(duì)于翹曲和流動(dòng)保壓分析的對(duì)稱線性方程組，ILU(l)-PCG方法和SSOR-PCG方法均可獲得較好的收斂速度，對(duì)于溫度場(chǎng)求解的非對(duì)稱線性方程組，ILU(l)-GMRES(m)有更好的收斂性和收斂速度。
　　 本文還提出了通過網(wǎng)格簡(jiǎn)化實(shí)現(xiàn)塑料注射成型過程模擬的計(jì)算時(shí)間與計(jì)算精度之間的平衡。并針對(duì)注塑制品的特