GPU加速的大規模巖土工程有限元計算中的迭代求解的開題報告_第1頁
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文檔簡介

GPU加速的大規模巖土工程有限元計算中的迭代求解的開題報告一、研究背景及意義隨著計算機硬件性能的不斷提升和大規模有限元計算軟件的不斷完善，基于有限元方法的復雜工程計算已經成為了現代巖土工程計算中不可或缺的一部分。大規模的有限元計算需要預先分解并求解系統矩陣，而這一計算過程的效率往往會成為計算速度的瓶頸。為了提高大規模有限元計算的效率，一種可行的解決方案是利用GPU（GraphicsProcessingUnit）并行計算的能力，將系統矩陣分解和求解的過程轉移到GPU上進行。相比CPU，GPU在并行計算方面更加擅長，其內置的大量流處理器可支持高度并行計算，能夠極大地提高計算效率。因此，在應用GPU加速技術的大規模巖土工程有限元計算中，改進迭代求解方法，降低算法的計算復雜度，提高求解效率，具有重要的研究意義和實際應用價值。二、主要研究內容本文擬圍繞GPU加速的大規模巖土工程有限元計算中的迭代求解問題開展研究，具體研究內容包括：1.GPU加速算法的研究與實現：首先，對于大規模巖土工程有限元計算中的迭代求解問題，提出一種基于GPU加速算法的計算模型，并基于CUDA平臺進行實現。2.平滑預處理技術在GPU加速有限元計算中的應用研究：在GPU加速算法中，采用平滑預處理技術來加速迭代求解過程，以降低計算復雜度，提高求解效率。3.與傳統算法的性能比較：對于傳統算法和GPU加速算法進行性能比較，驗證GPU加速求解方法的高效性和優越性。三、研究方法及技術路線1.研究方法本文采用實驗研究方法，通過大規模巖土工程有限元計算實驗來驗證GPU加速算法的性能及優越性。2.技術路線（1）設計基于GPU加速的有限元計算迭代求解算法，并利用CUDA平臺進行實現；（2）研究平滑預處理技術在GPU加速有限元計算中的應用，并進行實驗比較；（3）通過實驗驗證GPU加速算法的高效性和優越性。四、研究進度安排本研究計劃分為以下幾個階段：1.研究GPU加速有限元計算中的迭代求解問題，撰寫開題報告，完成文獻綜述及理論研究，時間為1個月。2.設計基于GPU加速的有限元計算迭代求解算法，并利用CUDA平臺進行實現，時間為2個月。3.研究平滑預處理技術在GPU加速有限元計算中的應用，進行實驗比較，時間為2個月。4.對傳統算法和GPU加速算法進行性能比較，并完成論文撰寫及答辯，時間為2個月。五、預期成果通過本研究，預期獲得以下主要成果：1.提出一種基于GPU加速的大規模巖土工程有限元計算迭代求解算法；2.基于CUDA平臺完成GPU加速算法的實現，并與傳統算法進

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