基于CUDA的動載荷識別問題的并行算法研究.pdf

1、利用傳統(tǒng)的串行算法求解大型和超大型的復(fù)雜結(jié)構(gòu)動載荷識別問題的時(shí)候，計(jì)算的密集性會造成過長的求解耗時(shí)，難以獲得令人滿意的結(jié)果。本文基于CUDA研究了動載荷識別問題的并行算法，利用GPU多處理器的特點(diǎn)來實(shí)現(xiàn)大規(guī)模數(shù)據(jù)的并行計(jì)算，從而顯著提高問題的求解速度。為實(shí)現(xiàn)上述提高求解速度的目標(biāo)，本文做了以下研究：
　　首先介紹了廣義切比雪夫正交多項(xiàng)式理論，通過函數(shù)擬合的方式，分別推導(dǎo)了分布動載荷頻域和時(shí)域的識別公式，著重討論連續(xù)梁和薄板問題。<

2、br>　　CUDA是一種全新的基于GPU的并行計(jì)算軟硬件架構(gòu)，通過線程來控制整個(gè)程序的執(zhí)行。由于有限元內(nèi)在良好的并行性，基于CUDA的并行計(jì)算技術(shù)能很好的應(yīng)用到有限元分析中。本文重點(diǎn)研究了并行計(jì)算平臺的搭建、CUDA的編程模型、CUDA的線程結(jié)構(gòu)、CUDA程序的優(yōu)化策略和評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。
　　最后，在上面研究的基礎(chǔ)上，用C/C++語言編寫了動載荷頻域識別和動載荷時(shí)域識別模塊。仿真算例驗(yàn)證了并行算法的準(zhǔn)確性和加速比。同時(shí)對已知載荷數(shù)的集中