空间数据库中约束K最接近对查询

定义了满足空间约束的K最接近对查询,该查询检索两个数据集在给定约束区域中的K最接近对。在空间数据库中,对采用R树类型索引存储的数据集给出了三个查询处理算法。其中两阶段的RJ和JR算法采用了变换范围查询和最接近对查询执行顺序的策略。单阶段基于堆的SPH算法采用了最好优先的策略,并利用给出的裁减规则、更新规则和访问顺序规则来提高查询处理效率。实验表明SPH具有较好的适用性和性能。     

SPH方法核近似形式改进及算法研究

光滑粒子流体动力学(Smoothed Particle Hydrodynamics,SPH)方法是一种无网格拉格朗日粒子法,目前在流体力学领域以及大变形和冲击载荷等问题的模拟方面具有广泛的应用,众多学者在SPH算法方面开展了大量的研究,以提高SPH算法的计算速度和精度.针对现有SPH方法在边界附近粒子近似精度下降的问题,本文在CSPH方法和MSPH方法基础上提出了一种改进的核近似形式,在求解场函数、一阶导数近似值以及二阶导数近似值过程中,对含二阶导数项的方程进行优化,减少了二阶导数项近似值的求解个数,相比MSPH方法减少了计算量.此外,本文基于改进的SPH算法,建立了二维数值波浪水槽模拟推板造波,通过数值模拟造波将SPH算法生成的波浪参数与理论值进行对比,验证了改进的SPH方法在波浪生成和传播上具有较好的模拟效果,为后续研究内波、畸形波以及非线性波相互作用提供了算法研究基础.     

光滑粒子动力学核心算法与软件开发中的关键问题

针对光滑粒子动力学(Smoothed Particle Hydrodynamics,SPH)软件开发中诸多关键性问题未得到解决、开发进程相对滞后的问题,从SPH的精度、粒子近似离散格式、粒子分布和大小、变形的自适应、时间积分步长的自适应及边界算法和耦合算法等方面,分析核心算法以及SPH软件开发中的关键问题,如高性能计算...     

基于SPH与FEM的结构入水分析方法

建立基于光滑粒子动力学（smoothed particle hydrodynamics, SPH）、有限元法（finite element method, FEM）和无反射边界耦合的结构入水分析方法,将无限水域利用无反射边界条件截断成有限水域,将有限水域分为流体变形大的SPH区域、流体变形小的FEM区域和声学流体FEM区域,结构用FEM离散。采用通用接触算法模拟SPH与FEM的耦合,采用声固耦合方法处理FEM区域之间的耦合,建立流固耦合的SPH FEM分析方法。该方法结合SPH模拟大变形的优点和FEM的高效性,可实现含自由液面变形、液体飞溅和无限水域等特点的流固耦合问题的模拟,为结构入水分析缩小离散区域、降低自由度和SPH粒子数等提供一种有效的分析方法。     

GPU中的流体场景实时模拟算法

为了实时模拟真实的大规模流体场景,提出一种基于平滑粒子流体力学(SPH)进行流体场景模拟的算法.首先提出了新的精细程度函数作为非均匀采样的依据,以减少实际模拟时所需的粒子数,提高模拟的速度;然后引入一种三维空间网格划分算法和改进的并行基数排序算法,以加快模拟过程中对邻域粒子和边界的查找及其相互作用的计算;最后使用最新的NVIDIA(CUDA(架构,将SPH的全部模拟计算分配到GPU流处理器中,充分利用GPU的高并行性和可编程性,使得对SPH方法的流体计算和模拟达到实时.实验结果表明,采用文中算法能对流体场景的计算模拟达到实时,并实现比较真实的模拟效果.与已有的SPH流体CPU模拟方法相比,其加速比达到2个数量级以上,同时相比已有GPUSPH方法,能模拟出更为丰富的细节效果.     

非均匀粒子流体模拟

基于物理模型的流体模拟能精确描述流体的运动,但计算量大、实时性较差。根据流体的物理模型,提出了一种基于光滑粒子动力学(SPH)的非均匀粒子模拟流体的方法。提出了一种多因素决定粒子精细度的方法,显著减少了实际模拟需要的流体粒子数目,提高了模拟的速度而又不降低模拟真实感。流体的表面重构采用了一种新的基于屏幕空间的高真实感、高速的重构算法。实验结果表明,与传统的SPH方法相比,该方法在模拟同样场景情况下能大幅降低需要的粒子数目,提升了算法的效率。     

高可扩展可容错的无网格/粒子程序petaPar及其测试

petaPar 粒子模拟程序面向千万亿次级计算,在统一框架下实现两种广受关注的粒子模拟算法：光滑粒子流体动力学（Smoothed Particle Hydrodynamics,SPH）和物质点法（Material Point Method,MPM)。代码支持多种材料模型、强度模型和失效模型,适合模拟大变形、高应变率和流固耦合问题。支持纯 MPI 和 MPI+X 混合两种并行模型。系统具有可容错性,支持无人值守变进程重启。在Titan 上测试表明,petaPar 可线性扩展到 26 万 CPU 核,SPH 和 MPM 算法并行效率相对 8 192 核分别为 87% 和 90%。     

基于ARM SVE的光滑粒子流体动力学SIMD加速方法

光滑粒子流体动力学(SPH)是近年来兴起的一种无网格的粒子方法,SPH在处理大变形、运动物质表面以及自由表面等问题时优势明显,在数值模拟领域得到了非常广泛的应用,是一种典型的科学计算应用.作为一种显式的粒子方法,SPH在每一个迭代步都需要计算大量的粒子间相互作用,计算量非常大,如何提高SPH的计算效率成为研究热点.可伸...     

求解约束优化问题的融合粒子群的教与学算法

为了求解约束优化问题,提出了一种融合粒子群的教与学算法。算法采用了一种自适应的教学因子,使得算法的搜索性能可以自适应的调整。引入了自我学习和相互学习的学习模式,使得信息交流更加多样化,增强了算法的全局搜索能力。最后根据适应度值将整个种群分为两个子种群,对适应度值差的子种群采用粒子群算法以提升收敛性能,对适应度值优的子种群采用教与学优化算法以增强种群的多样性,通过两种算法的优势互补,提升了算法的整体优化性能。通过在22个标准测试函数的实验和与其它3种算法的比较表明,融合粒子群的教与学算法求解精度高,收敛速度快,它是一种可行、高效的优化算法。     

基于SPH的泥石流可视化仿真研究

泥石流是常见的危害性较大的地质灾害,发生时相关影像往往缺失。为了分析再现流体现象,提出进行可视化再现灾害过程,具有较强的现实意义。对泥石流的形态与动力学规律进行分析,使用改进的基于SPH的粒子系统方法设计出泥石流可视化仿真的方案,可将泥石流中的流体与刚体都简化为SPH方法中的微团粒子,通过对微团粒子间在光滑半径内的相互作用来得到流体与刚体的位置,最终得到了较好的泥石流可视化仿真结果,从而证明了SPH改进算法对可视化仿真泥石流是有效的。     

基于粒子分解的SPH并行算法研究与应用

作为一种典型的拉格朗日型无网格数值方法,光滑粒子流体动力学(SPH)方法在模拟自由表面流问题时具有天然优势。但是,该方法计算量大、耗时长,为此提出了一种基于粒子分解的SPH并行算法。该算法将所有粒子平均分配到各个进程进行计算,每个时间步通信仅调用一次发送、接收和广播函数,因此易于实现且可扩展性较好。应用该并行算法对二维溃坝流和三维液滴冲击液膜问题进行数值模拟,结果表明：该并行算法能显著减少模拟所消耗的计算时间,有利于进行三维大规模计算问题的数值模拟;当粒子数大于百万时,最大加速比可达30以上。     

An Optimization-based SPH Solver for Simulation of Hyperelastic Solids

This paper proposes a novel method for simulating hyperelastic solids with Smoothed Particle Hydrodynamics (SPH). The proposed method extends the coverage of the state-of-the-art elastic SPH solid method to include different types of hyperelastic materials, such as the Neo-Hookean and the St. Venant-Kirchoff models. To this end, we reformulate an implicit integration scheme for SPH elastic solids into an optimization problem and solve the problem using a general-purpose quasi-Newton method. Our experiments show that the Limited-memory BFGS (L-BFGS) algorithm can be employed to efficiently solve our optimization problem in the SPH framework and demonstrate its stable and efficient simulations for complex materials in the SPH framework. Thanks to the nature of our unified representation for both solids and fluids, the SPH formulation simplifies coupling between different materials and handling collisions.     

A GPU-accelerated smoothed particle hydrodynamics (SPH) model for the shallow water equations

Smoothed particle hydrodynamics (SPH) is a fully Lagrangian meshless computational method for solving the fluid dynamics equations. In recent years, it has also been employed to solve the shallow water equations (SWEs) and promising results have been obtained. However, SPH models are computationally very demanding and the SPH-SWE models considered in this work have no exception. In this paper, the Graphic Processing Units (GPUs) are explored to accelerate an SPH-SWE model for wider applications. Unlike Central Processing Units (CPUs), GPUs are highly parallelized, which makes it suitable for accelerating scientific computing algorithms like SPH. The aim is to design a GPU-based SPH model for solving the two-dimensional SWEs with variable smoothing lengths. Furthermore, a quad-tree neighbour searching method is implemented to further optimize the model performance. An idealized benchmark test and two real-world dam-break cases have been simulated to demonstrate the superior performance of the current GPU-accelerated high-performance SPH-SWE model.     

Particle packing algorithm for SPH schemes

Using some intrinsic features of the Smoothed Particle Hydrodynamics (SPH) schemes, an innovative algorithm for the initialization of the particle distribution has been defined. The proposed particle packing algorithm allows a drastic reduction of the numerical noise due to particle resettlement during the early stages of the flow evolution. Moreover, thanks to its structure, it can be easily derived starting from whatever SPH scheme and applies under the hypotheses that the fluid is weakly-compressible or incompressible as well. A broad range of numerical test cases proved this tool to be fast, robust and reliable also for complex geometrical configurations.     

基于VNF实例共享的服务功能链部署算法

针对服务功能链(SFC)部署过程中存在虚拟网络功能(VNF)实例部署成本和转发路径成本难以权衡的问题,提出了基于VNF实例共享的SFC部署算法。首先针对多链SFC建立VNF和虚拟链路映射模型,并预估路径部署长度上限,保证SFC时延需求;其次,在路径部署长度限制范围内,尽可能使VNF实例共享最大化,以平衡链路转发成本和VNF部署成本,最终得到SFC部署策略。与已有的SPH(shortest path heuristic)和GUS(greedy on used server)部署算法相比,所提算法所得的总运营成本分别降低6.6%和12.15%,且当SFC数量增多时,该算法的服务接受率可达89.33%。仿真实验结果表明,提出算法可以在保证用户服务质量的同时有效降低SFC部署成本。     

基于SPH算法的钢球高速撞击肥皂数值仿真

运用光滑粒子流体动力学分析方法,对钢球高速侵彻肥皂靶标进行了数值仿真分析。建立了钢球与肥皂高速撞击数值计算模型,运用侵蚀接触算法,求解了高速钢球侵彻肥皂的动力响应时间历程,获取了钢球侵彻肥皂靶标的侵彻深度与投射物速度关系图和瞬态Von—Mises等效应力云图,分析了高速碰撞过程及碰撞过程中空腔的形成和变化情况,并与实验结果及Lagrange数值仿真结果对照,计算结果具有良好精度,表明运用SPH方法能够较好地描述高速撞击现象。文中的研究表明,SPH技术是开展创伤弹道研究的有效手段。     

A two-steps time discretization scheme using the SPH method for shock wave propagation

The Smoothed Particle Hydrodynamics (SPH) is a meshfree method which has been applied to a wide range of problems. In the present work, a new time integration algorithm using a corrected SPH spatial discretization for small deformations is applied to solve the propagation of shock waves in viscoplastic continua. In the method presented herein the equations are formulated in terms of stress and velocity. A corrected Lagrangian kernel is employed and two different sets of particles are used for the time discretization. Numerical instabilities are not present when using this new SPH formulation. The method proposed here has been proved to be efficient and it provides solutions of good accuracy.     

多体问题在GPU上实现的讨论

多体问题(N-body)是力学的基本问题之一,研究N个质点互相作用的运动规律。结合分子动力学计算模拟软件LAMMPS和天体多体物理模拟软件Gadget-2这两个有广泛应用的多体并行计算软件,分析其基本算法和实现,讨论这两个有代表性的并行计算软件在GPU等加速部件上移植的基本思路。