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文檔簡介
1、流體力學(xué)作為研究流體運(yùn)動(dòng)的基礎(chǔ)學(xué)科,其數(shù)學(xué)模型主要分為三種:微觀分子模型、介觀動(dòng)理學(xué)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(diǎn),又具有宏觀模型不關(guān)心細(xì)節(jié)分子運(yùn)動(dòng)的優(yōu)勢(shì),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(dòng)問題。在介觀模型的數(shù)值模擬方法中,格子氣動(dòng)機(jī)存在統(tǒng)計(jì)噪聲、碰撞算子復(fù)雜和不滿足伽利略不變性等缺點(diǎn);離散格子玻爾茲曼方法雖然克服了格子氣動(dòng)機(jī)的缺點(diǎn),但是在高雷諾數(shù)時(shí)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(diǎn),具有物理過程清晰,計(jì)算簡單,編程容易,局部性好,良好的并行性和可擴(kuò)展性等優(yōu)點(diǎn),適合大規(guī)模流體問題的計(jì)算,同時(shí)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(jì)算更加密集,對(duì)計(jì)算機(jī)性能有著更高要求。
由于單核性能出現(xiàn)瓶頸,并行計(jì)算成為提高計(jì)算性能的主要途徑。并行計(jì)算機(jī)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(jì)算已成為減少科學(xué)計(jì)算模擬時(shí)間和擴(kuò)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(jì)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(jì)了基于多核和基于GPU的并行算法,并利用設(shè)計(jì)的并行算法對(duì)頂蓋驅(qū)動(dòng)流進(jìn)行了數(shù)值模擬,論文的主要工作如下:
1)針對(duì)熵離散格子玻爾茲曼方法串行程序模擬時(shí)間長和計(jì)算效率低的問題,結(jié)合OpenMp和CUDA編
4、程模型的特點(diǎn),設(shè)計(jì)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(dòng)流流場(chǎng)的特點(diǎn),在曙光W580服務(wù)器上分別實(shí)現(xiàn)了基于多核和基于GPU的并行算法,并對(duì)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(jìn)行了對(duì)比分析,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,并行算法具有良好的加速比和可擴(kuò)展性,擴(kuò)大了熵離散格子玻爾茲曼方法的模擬規(guī)模。
3)對(duì)頂蓋驅(qū)動(dòng)流的模擬結(jié)果,本文利用Tecplot軟件進(jìn)行了可視化后處理,分別畫
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