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基于CUDA-GPU架构的超二次曲面离散单元并行算法
基于CUDA-GPU架构的超二次曲面离散单元并行算法
作者:
季顺迎
王嗣强
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
CUDA-GPU架构
超二次曲面单元
非球形颗粒
离散单元方法
并行算法
摘要:
大规模离散元的并行计算通常基于理想的球体单元,然而自然界或工业生产中普遍存在的是由非球形颗粒组成的复杂体系,其在不同空间尺度下的动力学行为及力学性质与球形颗粒具有显著差异.基于连续函数包络的超二次曲面单元能有效地构造非球形颗粒的几何形态,并通过非线性Newton迭代算法准确计算单元间的作用力.针对非球形颗粒间接触判断的复杂性及其大规模离散元计算的需求,该文发展了基于CUDA-GPU构架下超二次曲面单元并行算法.该方法在球形颗粒并行计算的基础上,通过核函数建立单元包围盒的粗判断列表及Newton迭代的细判断列表,并优化了并行算法和内存访问模式以提高算法的计算效率.为检验超二次曲面并行算法的可靠性,对非球形颗粒的流动过程进行离散元模拟,并与试验结果进行对比验证.在此基础上,进一步分析了颗粒单元不同长宽比和表面尖锐度对颗粒材料流动特性的影响,为非球形颗粒材料的大规模离散元模拟提供了一种有效的数值方法.
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文献信息
篇名
基于CUDA-GPU架构的超二次曲面离散单元并行算法
来源期刊
应用数学和力学
学科
物理学
关键词
CUDA-GPU架构
超二次曲面单元
非球形颗粒
离散单元方法
并行算法
年,卷(期)
2019,(7)
所属期刊栏目
复杂系统工程算法相关应用数学专题(2018年度重庆市出版专项资金资助项目)
研究方向
页码范围
751-767
页数
17页
分类号
O347.7|O373
字数
语种
中文
DOI
10.21656/1000-0887.390267
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
季顺迎
大连理工大学工业装备结构分析国家重点实验室
108
950
18.0
24.0
2
王嗣强
大连理工大学工业装备结构分析国家重点实验室
4
14
2.0
3.0
传播情况
被引次数趋势
(/次)
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引文网络
引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
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超二次曲面单元
非球形颗粒
离散单元方法
并行算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
应用数学和力学
主办单位:
重庆交通学院
出版周期:
月刊
ISSN:
1000-0887
CN:
50-1060/O3
开本:
16开
出版地:
重庆交通大学90号信箱
邮发代号:
78-21
创刊时间:
1980
语种:
chi
出版文献量(篇)
3740
总下载数(次)
2
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:
the National Natural Science Foundation of China
官方网址:
http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:
青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:
数理科学
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