基于MPI的伪谱法大涡模拟并行计算的研究

使用伪谱方法的大涡模拟准确、高效,但在高雷诺数情况下,计算量仍然非常巨大,需要采用并行方法,但是快速傅里叶变换的并行算法在实际应用中有很大的困难。针对这一问题,提出了一种新的基于MPI的伪谱法大涡模拟的并行计算方法。通过实例验证,该方法准确、易行、稳健,并且可以大幅提高计算速度,节省计算时间,这对大涡模拟在工程中的广泛应用具有重要意义。     

基于伯克霍夫预处理的良态伪谱法

为改善传统伪谱法的收敛性与可靠性,针对高条件数伪谱微分矩阵,提出一种基于伯克霍夫预处理的良态伪谱法。首先,根据高阶勒让德正交多项式在配点的取值和权重,计算合适的伯克霍夫插值多项式,构建伯克霍夫左预处理算子;然后,对传统伪谱法线性微分系统两边同时左乘该算子,消除约束系统中病态微分矩阵。数值实验结果表明,相比于传统勒让德伪谱法,伯克霍夫预处理伪谱法在相同迭代步数下的计算精度更高,在相同性能指标下的计算效率更优,具有更广阔的应用前景。     

动网格技术在超音速流场数值模拟当中的应用

超音速流场的直接数值模拟对航空航天事业的发展有着非常重要而深远的意义。论文针对钝锥这一典型研究对象,先介绍了超音速流数值模拟的经典计算方法,同时基于动网格技术,提出了一种改进的计算方法,并通过数值实验证明了该方法的可靠性和高效性。     

求解最优控制问题的Chebyshev-Gauss伪谱法

提出了一种求解最优控制问题的Chebyshev-Gauss伪谱法, 配点选择为Chebyshev-Gauss点. 通过比较非线性规划问题的Kaursh-Kuhn-Tucker条件和伪谱离散化的最优性条件, 导出了协态和Lagrange乘子的估计公式. 在状态逼近中, 采用了重心Lagrange插值公式, 并提出了一种简单有效的计算状态伪谱微分矩阵的方法. 该法的独特优势是具有良好的数值稳定性和计算效率. 仿真结果表明, 该法能够高精度地求解带有约束的复杂最优控制问题.     

基于区域排除法和方格移动法的矩阵伪谱计算

常用的格子SVD法在精确计算矩阵A的ε-伪谱Λ_ε(A)时,需要将感兴趣的区域作细网格划分,在每一个网格点处计算σ_(min)(zI-A),并根据该值的大小判断该网格点是否位于Λ_ε(A)伪谱曲线上,其计算量往往很大．本文提出两种新的用于计算伪谱的方法:区域排除法和方格移动法．它们以不同方式,减小计算区域,大大提高了伪谱的计算速度．数值实验也充分说明算法的有效性．     

最优控制问题的Legendre 伪谱法求解及其应用

伪谱法通过全局插值多项式参数化状态和控制变量,将最优控制问题(OCP)转化为非线性规划问题(NLP)进行求解,是一类具有更高求解效率的直接法。总结Legendre伪谱法转化Bolza型最优控制问题的基本框架,推导OCP伴随变量与NLP问题KKT乘子的映射关系,建立基于拟牛顿法的LGL配点数值计算方法,并针对非光滑系统,进一步研究分段伪谱逼近策略。基于上述理论开发通用OCP求解器,并对3个典型最优控制问题进行求解,结果表明了所提出方法和求解器的有效性。     

hp自适应伪谱法在滑翔弹道快速优化中的应用

基于一种求解最优控制问题的新方法——hp自适应伪谱法对滑翔弹道快速优化设计问题进行了研究;该方法将全局伪谱法与有限元法的思想进行结合,采用双层优化策略对细化单元上的配点数和插值多项式的阶次进行自适应调节以满足快速性及精度要求;对滑翔弹道优化问题进行了数值仿真计算,用极小值原理验证了仿真所得的弹道是最优弹道,并与Guass伪谱法的仿真结果进行了对比分析;结果表明该优化方法在求解周期性跳跃滑翔弹道时具有更合理的配点分布及更少的计算时间,对初始控制量不敏感、鲁棒性强,具有一定的工程应用价值。     

数值模拟在边坡稳定性评价中的应用研究

边坡稳定性评价是一个难题,关键难点在于没有准确的稳定性评价方法,传统的条分法、极限分析法、滑移线法等都存在很大的局限性,计算准确性与真实值也都存在一定的误差,而且都没有考虑应力应变所带来的影响.数值模拟的出现改善了这一现状,它融入了本构关系能够消除应力应变所带来的影响,最难得的是通过计算出的滑移面能够为监测设备的合理布放提供准确依据,这也是滑坡预警的前提,实际意义重大,而且它本身可以模拟边坡加载、卸载的全过程,可通过严格的应力、应变分析求解边坡的极限荷载.通过具体工程实践表明数值模拟在边坡稳定性评价中计算准确应用合理,能够直观地得到滑体的滑移破坏面以及应变和应力图等.     

基于Radau伪谱法的非线性最优控制问题的收敛性

在过去的10年里,伪谱方法(如Legendre伪谱法、Gauss伪谱法、Radau伪谱法)逐步成为求解不同领域中非线性最优控制问题的一种高效、灵活的数值解法.本文从最优控制问题解的存在性、收敛性以及解的可行性3个方面对采用Radau伪谱法求解一般非线性最优控制问题解的收敛性进行研究.证明了原最优控制问题的离散解存在、存在收敛到原最优控制问题解上的离散解和离散形式的收敛解是原最优控制问题的最优解.在此基础上,证明了Radau伪谱法的收敛性.本文结论与现有文献相比,去掉了一些必要条件,更适合一般的非线性时不变系统.     

基于IMM修正的降落伞折叠建模方法

针对降落伞折叠展开数值模拟中需要解决的降落伞多层折叠建模这一关键技术问题,根据降落伞折叠的特点,提出一种采用初始矩阵方法修正直接折叠模型的方法.该方法采用单元坐标空间转换实现直接折叠建模,通过映射关系将映射网格和参考网格间差异作为初始位移施加在映射网格上,从而对直接折叠产生的初始单元误差进行修正,以解决由于初始单元误差造成计算结果不准确的问题.最后以某模型降落伞为例进行了降落伞的多层“Z”型折叠建模,通过计算对比和风洞实验证明了文中方法的可行性和合理性;该方法不仅可以解决降落伞折叠建模问题,对其他柔性织物体积压缩比大的折叠建模也有一定的指导作用.     

基于CUDA架构的FFT并行计算研究

FFT（快速傅里叶变换）是基于提高DFT（离散傅里叶变换）计算的高效算法,它在众多科学和工程领域都得到了广泛的应用。自FFT算法出现以后,从早期的以降低复杂度到近年以来的大规模并行FFT计算,各种优化算法得到广泛的研究。在并行运算领域中,随着可编程的、并行化GPU的不断推广,特别是通用并行统一计算架构CUDA的出现,极大增强了GPU的计算能力,在编程和优化等方面都有显著地提升。鉴于此,本文在分析FFT算法实现的基础上,研究了一种适合GPU运算的FFT并行计算方法,并通过CUDA架构实现了FFT算法在GPU上的运算。该方法的引入在理论不计算数据传输的情况下,使一维FFT运算时间的复杂度由O（N logN2）可以降到O（N/rlogN2）。通过验证,本文提出的CUDA的并行FFT方法得到较好的加速效果,在精度计算上也符合实际的要求,从而证明了该方法的正确性和有效性。     

IDL并行计算技术在SAR风场反演中应用

SAR影像反演海面风场需要对反演模型进行迭代求解,难以满足近实时预报的需求。利用IDL并行计算技术在多核计算机实现SAR风场反演。基于IDL程序设计特点,分析IDL桥并行计算程序设计方法,根据SAR风场反演流程,提出基于IDL桥对象构建的风场反演并行计算算法,验证了其实用性。结果表明,基于IDL桥对象构建的并行计算算法提高了计算效率,为其他数据快速处理提供了解决方案。     

多核环境下的图像分割并行算法研究

对多核环境下的图像分割并行算法进行研究,在基于正交小波分解的多分辨率图像锥中引入模糊C-均值(FCM)算法,采用OpenMP语言设计P-FCM多核并行模型,并给出该模型的算法实现步骤。在对初始图像数据预处理时,采用矩形块数据分割法进行图像分块,将分块后的子图像数据作为并行运算时的输入数据由主线程分给不同的处理器。实验结果表明,在处理较大图像时,该算法效率较高。     

基于CUDA的SAR成像CS算法研究

针对通用计算平台下SAR成像算法效率低下的问题,提出了一种基于CUDA的SAR成像算法并行化实现方法。在分析CUDA工作原理及CS算法并行性特征的基础上,详细描述了算法每个步骤的CUDA实现。实验结果表明了该算法的高效性,优化后的CS算法提速比达到了10～20倍。     

SIMD-BF模型上的并行FWHT算法研究

蝶形网络是并行计算中的一种重要的网络拓扑结构.并行计算模型是并行算法设计和分析的基础.文章以并行FFT算法的基本思想为基础,根据快速Walsh-Hadamard变换的两种蝶式计算流图,提出SIMD-BF模型上的两种并行FWHT算法.算法分析的结果表明:离散Walsh-Hadamard变换算法的复杂度为O(n2);快速W...     

基于GPU的位并行多模式串匹配研究

图形处理器(GPU)具有较强的单一运算能力及高度并行的体系结构。根据上述特点,选择基于位并行技术的多模式串匹配算法M-BNDM,将其移植到GPU上加以实现和优化。通过对需要处理的数据进行预处理,将串匹配的过程简化为更适合CUDA计算数据的位操作。对基于CUDA架构的并行串匹配算法的性能影响因子进行分析。实验结果表明,与同等CPU算法相比,该算法能够获得约十几倍的加速比。     

基于MPI的并行Kriging空间降水插值

为减少空间降水插值的计算时间,以MPI并行接口为技术手段,采用数据划分建模方法,实现改进Kriging算法的并行算法.在Linux操作系统上搭建并行计算环境,试验数据表明,该并行算法能有效节省计算时间并具有良好的加速比、并行效率和扩展性.为Kriging插值算法的并行化实现和应用提供有意义的参考.     

Parallelization and scalability of a spectral element channel flow solver for incompressible Navier–Stokes equations

Direct numerical simulation (DNS) of turbulent flows is widely recognized to demand fine spatial meshes, small timesteps, and very long runtimes to properly resolve the flow field. To overcome these limitations, most DNS is performed on supercomputing machines. With the rapid development of terascale (and, eventually, petascale) computing on thousands of processors, it has become imperative to consider the development of DNS algorithms and parallelization methods that are capable of fully exploiting these massively parallel machines. A highly parallelizable algorithm for the simulation of turbulent channel flow that allows for efficient scaling on several thousand processors is presented. A model that accurately predicts the performance of the algorithm is developed and compared with experimental data. The results demonstrate that the proposed numerical algorithm is capable of scaling well on petascale computing machines and thus will allow for the development and analysis of high Reynolds number channel flows. Copyright © 2007 John Wiley & Sons, Ltd.     

Windows环境下CRNG多核并行算法的设计实现

多核技术的出现给人们带来了一种大幅提升计算机运行速度的方法,大量的并行算法也被设计并应用到各个场合中。文中目的在于设计一种新的用于组合随机数发生器CRNG（Combined Random Number Generator）的并行算法,以提高传统算法的运算速率。文中采用并行编程方法中的任务级的并行模式,对传统组合随机数发生器的运算过程进行任务分解,将其分配到四个执行核上并行执行,以产生最终的随机数序列。最后在Windows环境下,使用常用的并行编程工具-OpenMP对新算法进行了编程验证,结果证实该算法可充分利用现有计算机所能提供的多核计算资源,其加速比高于3。