GPU在基于SPH方法的混合流模擬中的應(yīng)用的開題報(bào)告

GPU在基于SPH方法的混合流模擬中的應(yīng)用的開題報(bào)告開題報(bào)告：一、選題背景混合流模擬是一種重要的物理模型，其應(yīng)用范圍十分廣泛，包括河流泥沙運(yùn)動(dòng)、海岸線演變、水下爆炸等領(lǐng)域。而基于SPH（SmoothedParticleHydrodynamics）方法的混合流模擬則是其中的一種常用方法，其原理是將流體看做成了大量離散的質(zhì)點(diǎn)，通過計(jì)算周圍質(zhì)點(diǎn)對(duì)它們的影響，求解流體的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)。然而，隨著計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的迅猛發(fā)展，SPH方法在實(shí)際應(yīng)用時(shí)遇到了許多挑戰(zhàn)。其中最重要的是計(jì)算復(fù)雜度問題，系統(tǒng)需要計(jì)算大量的粒子間相互作用，而且還要考慮到不同時(shí)間點(diǎn)間粒子位置、速度等的變化，這對(duì)于單純使用CPU進(jìn)行運(yùn)算來說是十分困難的。因此，我們選定了“GPU在基于SPH方法的混合流模擬中的應(yīng)用”作為我們的研究課題，希望探索如何利用GPU進(jìn)行高效的混合流模擬計(jì)算。二、研究目標(biāo)本項(xiàng)目的研究目標(biāo)包括：1.對(duì)GPU在現(xiàn)有SPH混合流模擬算法中的應(yīng)用進(jìn)行探討。2.構(gòu)建基于CUDA的GPU加速SPH混合流模擬計(jì)算系統(tǒng)。3.對(duì)比CPU和GPU的混合流模擬計(jì)算速度和精度，從而得出結(jié)論，驗(yàn)證GPU加速混合流模擬的可行性。三、研究?jī)?nèi)容本項(xiàng)目的研究?jī)?nèi)容主要包括以下幾個(gè)方面：1.對(duì)現(xiàn)有的基于SPH的混合流模擬算法進(jìn)行研究分析，找出其中不足之處。2.了解并掌握CUDA程序設(shè)計(jì)原理，尋找設(shè)計(jì)GPU加速算法的方法。3.設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)基于CUDA的SPH混合流模擬算法。4.編寫模擬系統(tǒng)程序，選擇適當(dāng)?shù)臏y(cè)試數(shù)據(jù)進(jìn)行模擬計(jì)算。5.對(duì)比CPU與GPU的模擬速度和精度，優(yōu)化算法，提高計(jì)算效率。6.對(duì)研究結(jié)果進(jìn)行總結(jié)并分析，得出結(jié)論并展望GPU在混合流模擬中的應(yīng)用前景。四、研究意義本項(xiàng)目的研究意義在于：1.探索使用GPU加速基于SPH方法的混合流模擬計(jì)算，提升計(jì)算效率和精度。2.提高混合流模擬的實(shí)時(shí)性和可視化效果，為該領(lǐng)域的應(yīng)用提供技術(shù)支持。3.推動(dòng)GPU并行計(jì)算在流體力學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用，促進(jìn)并行計(jì)算領(lǐng)域的發(fā)展。五、研究方法本項(xiàng)目的研究方法主要包括：1.文獻(xiàn)研究法：通過查閱相關(guān)文獻(xiàn)資料，學(xué)習(xí)現(xiàn)有SPH混合流模擬算法、GPU并行計(jì)算等知識(shí)，分析算法的優(yōu)劣，并找出改進(jìn)思路。2.理論分析法：對(duì)基于SPH的混合流模擬算法進(jìn)行理論分析，研究其數(shù)學(xué)模型，并選擇合適的算法進(jìn)行改進(jìn)。3.編程實(shí)現(xiàn)法：使用CUDA并行計(jì)算框架，編寫程序?qū)崿F(xiàn)混合流模擬計(jì)算，并通過測(cè)試、挖掘出算法優(yōu)化的潛力。4.數(shù)據(jù)分析法：采用適當(dāng)?shù)姆绞剑瑢?duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)術(shù)性的分析，全面評(píng)估算法的性能優(yōu)化效果，從而驗(yàn)證所得結(jié)論的正確性。六、預(yù)期結(jié)果預(yù)期結(jié)果如下：1.掌握現(xiàn)有基于SPH的混合流模擬算法，發(fā)現(xiàn)其中存在問題，從而提出改進(jìn)思路。2.利用CUDA并行計(jì)算框架，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)基于GPU加速的混合流模擬計(jì)算系統(tǒng)，達(dá)到實(shí)時(shí)模擬的效果。3.針對(duì)不同的測(cè)試數(shù)據(jù)，比較CPU與GPU的計(jì)算效率和精度的差異，展示GPU在混合流模擬中的應(yīng)用優(yōu)勢(shì)。七、進(jìn)度安排時(shí)間節(jié)點(diǎn)任務(wù)安排2021.07-2021.08文獻(xiàn)調(diào)研和知識(shí)學(xué)習(xí)2021.09-2021.11設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)GPU加速算法2021.12-2022.02模擬系統(tǒng)編寫和調(diào)試2022.03-2022.04測(cè)試數(shù)據(jù)的篩選和數(shù)據(jù)處理2022.05-2022.07數(shù)據(jù)分析和算法優(yōu)化2022.08-2022.09編寫總結(jié)報(bào)告和答辯準(zhǔn)備八、參考文獻(xiàn)[1]翁華龍,石成,賴濤.基于GPU加速的SPH混合流模擬[J].計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用,2016(09):76-80.[2]黃大賣,王作龍,鄧振平,等.基于GPU加速的SPH流體模擬及其可視化[J].系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào),2014,26(7):1464-1468.[3]LiuM,LiuW,LiangMH,etal.VersatilesurfacetensionandadhesionforSPHfluids[J].ACMTransactionsonGraphics(TOG),2017,36(4):1-13.[4]RandlesPW,LiberskyLD.Smoothedparticlehydrodynamics:somerecentimprovementsandapplications[J].Computermethodsinappliedmechanicsandengineering,1996,139(1-4):375-408.[5]KoshizukaS,OkaY,FurukawaT.Moving-particlesemi-implicitmet