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1.
特征线方法(MOC)可以精确求解任意几何的中子输运方程,但该方法收敛慢、计算时间长。本研究基于空间区域分解和特征线并行技术,采用MPI+OpenMP/CUDA编程模型,实现了适用于中央处理器-图形处理器(CPU-GPU)异构系统的二维MOC异构并行算法。为充分利用异构系统中的CPU和GPU计算资源,实现CPU-GPU协同计算,提出动态任务分配模型,根据CPU和GPU的计算能力合理分配计算任务。数值验证结果表明:程序具有良好的计算精度;动态任务分配模型能根据硬件性能给出最佳任务分配方案;5异构节点(包含20块GPU)并行时,相对MPI+CUDA并行模式,采用CPU-GPU协同计算后,程序整体效率提升达到14%。 相似文献
2.
采用1.3、1.6、1.9 kJ/mm 3种不同线能量对960QT钢进行焊接,研究了线能量对960QT钢焊接接头组织和性能的影响。研究表明,随着线能量的增加,焊接接头强度下降,但塑性提高,焊缝冲击韧性变化不大,热影响区冲击韧性先降低后增大,热影响区冲击韧性均高于焊缝。对3种线能量下960QT高强钢的焊接接头进行金相分析,发现焊缝组织主要为针状铁素体和粒状贝氏体。随着线能量的增加,针状铁素体发生粗化,数量相对减少,粒状贝氏体数量增多。焊接接头热影响区的金相组织主要为板条M/B和粒状贝氏体。随着焊接线能量的增大,冷却速率减小,粒状贝氏体组织数量相对增加,而板条贝氏体组织的数量逐渐减少。 相似文献
3.
采用Gleeble 3500热模拟试验机对一种低合金系热轧低密度钢进行了高温(760~1200℃)热塑性研究,并结合光学显微镜、体视显微镜以及扫描电镜对拉断后的断口附近组织和断口形貌进行了表征。结果表明,随着拉伸温度升高,断口面积逐渐缩小,韧窝也逐渐变大变深,断面收缩率总体表现良好,均达到80%以上,表现出了良好的高温热塑性。但是试验钢在900~1000℃进行拉伸时,出现了多处颈缩现象,900~1000℃时存在理论塑性低谷区,应避免在900~1000℃进行铸坯矫直或轧制。 相似文献
4.
采用微合金化和热轧后超快冷等技术生产得到800 MPa级高韧直缝钢管钢,借助OM、SEM、TEM和室温拉伸等,研究了试验钢不同区域的组织与性能。研究表明,试验钢的热轧组织主要是粒状贝氏体+少量板条贝氏体;焊接热影响区粒状贝氏体体积分数减少到32.7%,板条贝氏体体积分数增加到30.5%,组织中出现针状铁素体和少量马氏体。试验钢热轧区主要以Ti为主进行复合微合金化,综合运用固溶强化、细晶强化、位错强化和析出强化,具有高的强韧性,屈服强度为804 MPa、抗拉强度为852 MPa、伸长率为21.5%。 相似文献
5.
采用热模拟和显微金相、显微硬度检测等技术研究了1 400 MPa级低合金超高强钢的奥氏体化相变温度、冷却时间t8/5对其焊接热影响区粗晶区组织和性能的影响。结果表明,试验钢奥氏体化开始温度Ac1为710℃,奥氏体化结束温度Ac3为820℃;随着t8/5的增大,热影响区粗晶区的组织由全部为板条马氏体转变为粒状贝氏体+板条马氏体的混合组织,再转变为全部粒状贝氏体组织,最终转变为贝氏体+珠光体+铁素体组织;随着t8/5的增大,显微硬度从500 HV5逐渐降至250 HV5,而试验钢母材硬度值范围为502~523 HV5,因此在t8/5较大时,即在较大的焊接热输入条件下,1 400 MPa级低合金超高强钢软化现象严重,焊接过程应严格控制焊接热输入。 相似文献
6.
7.
8.
为有效地控制高层建筑的竖向测量精度,采用激光铅垂仪、光学经纬仪,用双控法对其进行竖向控制,以内控为主,外控为辅,相互校核以保证测控要求。技术经济分析表明,其测量精度高,速度快,实践效果良好。 相似文献
9.
10.
特征线方法(MOC)在求解堆芯规模中子输运方程时面临计算时间长的问题,加速和并行算法是目前研究的热点。基于MOC在特征线和能群层面的并行特性,采用统一计算设备构架(CUDA)编程规范,实现了基于图形处理器(GPU)的并行二维MOC算法。测试了菱形差分和步特征线法分别在双精度、混合精度及单精度浮点运算下的计算精度、效率及GPU加速效果。采用性能分析工具对GPU程序性能进行了分析,识别了程序性能瓶颈。结果表明:菱形差分和步特征线法在不同浮点运算精度下均表现出良好的计算精度;相比于CPU单线程计算,GPU加速效果在双精度和单精度情况下分别达到35倍和100倍以上。 相似文献