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GPU加速的大规模岩土工程有限元计算中的迭代求解

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GPU加速的大规模岩土工程有限元计算中的迭代求解
论文目录
 
致谢第1-6页
中文摘要第6-7页
ABSTRACT第7-8页
目录第8-11页
1 绪论第11-21页
  · 研究背景第11-12页
  · 并行计算现状第12-14页
    · 传统的有限元并行计算第12-13页
    · GPU通用计算第13-14页
  · 有限元并行算法现状第14-17页
    · 局部并行求解法第14-15页
    · 区域分解法第15-16页
    · EBE法第16-17页
  · 计算环境第17-18页
    · 软件环境第17页
    · 硬件环境第17-18页
  · 论文主要研究内容第18-21页
2 基于GPU的并行计算第21-35页
  · 引言第21页
  · GPU和GPU通用计算第21-23页
  · CUDA编程模模式第23-27页
    · CUDA概述第23-24页
    · 内核(kernel)第24-25页
    · 线程层次第25-26页
    · 存储器层次结构和数据类型第26-27页
  · CUDA Fortran并行程序设计第27-33页
    · 稠密矩阵乘积的设计第27-30页
    · 测试结果第30-33页
  · 本章小结第33-35页
3 大型线性方程组的求解第35-57页
  · 引言第35页
  · 有限元方程离散的线性方程组第35-42页
    · 固结理论概述第35页
    · Terzaghi一维固结理论第35-36页
    · Terzaghi-Rendulic固结理论第36-37页
    · Biot固结理论第37-42页
  · 线性方程组的求解第42-49页
    · 线性方程组的求解方法第42-45页
    · 迭代预处理技术第45-47页
    · PSQMR及并行计算原理第47-49页
  · 刚度矩阵的存储方法第49-52页
    · 等带宽存储法第49-50页
    · 一维变带宽存第50页
    · CSC存储法和相关的存储法第50-51页
    · EBE存储法第51-52页
    · 其他存储第52页
  · 稀疏矩阵矢量乘积第52-56页
    · 稀疏矩阵-矢量乘的CPU实现(SpMV-CPU))第52-54页
    · 稀疏矩阵-矢量乘GPU并行算法(SpMV-GPU1)第54-55页
    · 稀疏矩阵-矢量乘GPU并行算法的改进(SpMV-GPU2)第55-56页
  · 本章小结第56-57页
4 Biot固结问题求解性能的比较第57-67页
  · 引言第57页
  · PGI Fortran与Intel Fortran编译器效率比较第57-58页
  · 求解效率对比第58-60页
    · P3dBiot程序与Abaqus软件计算效率对比第58页
    · 稀疏存储法与EBE存储法比较第58-60页
  · 基于GPU的并行计算结果第60-65页
  · 本章小结第65-67页
5 土-结构相互作用问题的预处理技术与GPU加速的迭代求解第67-77页
  · 引言第67页
  · 最新提出的预处理技术第67-68页
    · 非精确分块对角预处理第67-68页
    · 分区块SSOR预处理第68页
  · 桩筏基础算例分析第68-75页
    · 不同弹性模量对结果影响第69-72页
    · 不同有限元网格划分对结果影响第72-74页
    · 不同线程块划分对结果影响第74-75页
  · 本章小结第75-77页
6 总结和未来工作第77-79页
  · 全文总结第77页
  · 未来工作第77-79页
参考文献第79-83页
附录A P3DBiot固结有限元程序第83-90页
  A.1 P3dBiot固结有限元程序简介第83页
  A.2 计算模型参数第83-84页
  A.3 主程序源代码第84-90页
附录B 输入文件和输出文件第90-93页
  B.1 程序数据输入文件第90-91页
  B.2 程序数据输出文件第91-92页
  B.3 程序与Abaqus计算结果验证第92-93页
作者简历第93-97页
学位论文数据集第97页

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