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基于GPU/CPU多级并行CFD优化策略的研究
作 者: 孟伟超
导 师: 宋文滨;刘洪
学 校: 上海交通大学
专 业: 流体力学
关键词: 计算流体力学 Kriging GPU 遗传算法 高性能计算
分类号: V221
类 型: 硕士论文
年 份: 2012年
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内容摘要
随着人们对设计性能与进度的不断追求,工业界普遍采用CFD和CAA算法进行飞行器优化设计。传统的优化策略是采用将CFD/CAA求解和数值方法如基于梯度搜索的算法耦合,进而得到最优解,这样不得不面临计算量巨大、优化难以实施的问题。通过构建Kriging代理模型,灵活选取优化策略来实施对飞行器的大规模、多参数优化已成为航空界较为常用的优化手段。但待优化变量数和样本点数增加时,由于要使用CFD/CAA计算每个样本点对应的目标值,构建代理模型的时间显著增长。同时基于响应面进行最优值搜索所需时间也显著增长。针对使用Kriging代理模型进行飞行器优化过程中CFD/CAA计算、构建Kriging代理模型、Memetic算法搜索等三个阶段中的计算瓶颈,本文通过使用GPU+CPU这一异构计算技术设计了行之有效的算法。我们针对GPU的体系结构设计出高效的构建Kriging代理模型的方法和优化搜索算法,结果表明构建Kriging代理模型可获得220倍加速比,搜索算法可达8倍加速比。同时我们以圆管声传播为例,对计算气动声学中高精度紧致格式进行了GPU和集群实现,表明GPU加速计算在达到和集群同样效率时功耗更低。
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全文目录
摘要 5-6 ABSTRACT 6-10 第一章 绪论 10-15 1.1 课题研究背景 10-12 1.2 国内外研究现状 12 1.3 本文主要工作 12-15 第二章 GPU 与并行计算技术 15-30 2.1 传统并行计算技术 15-21 2.1.1 并行计算的需求 15 2.1.2 并行计算的发展 15-19 2.1.3 并行计算的相关概念 19-21 2.2 GPU 并行计算技术 21-28 2.2.1 GPU 计算的发展 21-23 2.2.2 CUDA 编程模型 23-25 2.2.3 CUDA 存储器模型及性能优化 25-28 2.3 异构计算技术 28-29 2.4 本章小结 29-30 第三章 Kriging 代理模型及并行实现 30-45 3.1 Kriging 代理模型介绍 30-34 3.1.1 常用代理模型介绍 30-33 3.1.2 Kriging 代理模型优点 33-34 3.2 Kriging 代理模型的建立 34-38 3.2.1 实验设计方法 34-35 3.2.2 Kriging 的构建 35-38 3.3 Kriging 代理模型的异构平台实现 38-42 3.3.1 研究背景 38 3.3.2 算法GPU 并行实现 38-42 3.4 实验结果及分析 42-44 3.5 本章小结 44-45 第四章 Memetic 算法及并行实现 45-58 4.1 研究背景 45-47 4.1.1 优化算法的应用 45 4.1.2 传统优化技术 45-47 4.2 遗传算法 47-50 4.2.1 遗传算法的基本理论研究 47-48 4.2.2 遗传算法的基本流程 48-50 4.3 Memetic 算法 50-54 4.3.1 Memetic 算法的提出 50-52 4.3.2 Memetic 算法的构建 52-54 4.4 Memetic 算法的并行实现 54-55 4.5 试验结果及分析 55-57 4.5.1 实验环境 55 4.5.2 测试用例及条件 55 4.5.3 试验结果分析 55-57 4.6 本章小结 57-58 第五章 CFD 及CAA 技术的并行算法研究 58-72 5.1 研究问题的提出 58-61 5.1.1 计算流体力学 58-59 5.1.2 计算气动声学 59-61 5.2 控制方程及求解 61-67 5.2.1 LEE 简述 61-63 5.2.2 空间离散 63-66 5.2.3 时间推进 66-67 5.3 并行算法设计与实现 67-69 5.3.1 GPU 并行算法实现 67-68 5.3.2 多处理机并行算法实现 68-69 5.4 试验结果与分析 69-71 5.5 本章小结 71-72 第六章 总结与展望 72-74 7.1 工作总结 72-73 7.2 研究展望 73-74 参考文献 74-80 致谢 80-81 攻读硕士期间发表的论文 81
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中图分类: > 航空、航天 > 航空 > 飞机构造与设计 > 总体设计
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