基于CUDA的GPU并行有限单元法制造技术

本申请实施例提供了基于CUDA的GPU并行有限单元法，通过GPU根据实体单元的参数得到单元刚度矩阵；通过GPU构建节点相关的单元信息数组和单元相关的节点信息数组，采用并行计算方法根据单元刚度矩阵、单元信息数组和节点信息数组按照自由度组装成整体刚度矩阵；通过GPU求解对应整体刚度矩阵的平衡方程组得到求解结果；通过构建单元信息数组和节点信息数组，使得并行计算整体刚度矩阵能在GPU中进行；使有限元分析的单元刚度矩阵计算、整体刚度矩阵集成以及线性方程组求解均实现了在GPU中进行并行计算，具有良好的数据并行性，提升了并行计算的计算精度和计算效率。

【技术实现步骤摘要】

本申请实施例涉及处理器领域，尤其涉及基于cuda的gpu并行有限单元法。

技术介绍

1、在进行大规模有限元分析时，许多有限元软件面临着存储开销大和计算效率低等方面的挑战。例如，在分析复杂的实际工程结构时，特别是在应力集中的区域，过于简化的梁单元或壳单元可能无法准确地模拟实际受力情况。为了解决这一问题，需要在这些局部区域使用实体单元建模并对网格进行精细划分是必要的。然而，对网格进行精细划分可能导致自由度急剧增加，从而对有限元软件的计算能力提出更高的要求。以往的有限元相关计算通常在cpu中完成，不能满足计算效率的要求。因此，如何在保证计算精度的同时兼顾存储开销和计算效率的问题已经成为当前亟待解决的挑战。

技术实现思路

1、以下是对本文详细描述的主题的概述。本概述并非是为了限制权利要求的保护范围。

2、本申请的目的在于至少一定程度上解决相关技术中存在的技术问题之一，本申请实施例提供了基于cuda的gpu并行有限单元法，通过并行计算方式加速有限元分析过程。

3、本申请的实施例，基于cuda的g本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于CUDA的GPU并行有限单元法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于CUDA的GPU并行有限单元法，其特征在于，建立节点相关的单元信息数组，包括：

3.根据权利要求1所述的基于CUDA的GPU并行有限单元法，其特征在于，建立单元相关的节点信息数组，包括：

4.根据权利要求1所述的基于CUDA的GPU并行有限单元法，其特征在于，所述根据所述实体单元的参数得到单元刚度矩阵，包括：

5.根据权利要求4所述的基于CUDA的GPU并行有限单元法，其特征在于，所述应变矩阵、所述转置矩阵和所述应力矩阵存储于所述GPU的数据块的共享内存...

【技术特征摘要】

1.基于cuda的gpu并行有限单元法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于cuda的gpu并行有限单元法，其特征在于，建立节点相关的单元信息数组，包括：

3.根据权利要求1所述的基于cuda的gpu并行有限单元法，其特征在于，建立单元相关的节点信息数组，包括：

4.根据权利要求1所述的基于cuda的gpu并行有限单元法，其特征在于，所述根据所述实体单元的参数得到单元刚度矩阵，包括：

5.根据权利要求4所述的基于cuda的gpu并行有限单元法，其特征在于，所述应变矩阵、所述转置矩阵和所述应力矩阵存储于所述gpu的数据块的共享内存中；所述单元刚度矩阵的求和计算应用存储于所述gpu的寄存器的局部变量。

6.根据权利要求1所述的基于cuda的gpu并行有限单元法，其特征在于，所述根据所述第二单元刚度矩阵、所述单...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱久江，郑灿堃，
申请(专利权)人：五邑大学，
类型：发明
国别省市：