爆炸力学高精度数值模拟研究进展

爆炸问题的高精度数值模拟在武器弹药设计及毁伤评估、工业重大爆炸灾害等国防和民用问题中具有重要的理论价值和应用前景.本文对近十几年来爆炸力学高精度计算的研究作了回顾与评述,结合作者近年来的研究工作,着重总结了高精度数值模拟保正性、高精度边界条件、自适应网格技术和多物质界面处理等方面的研究进展.推广并发展了WENO格式和RKDG格式,构造了守恒型高精度保正计算格式,在复杂爆轰波问题的数值模拟中很好地解决了出现负密度和负压强的问题,清晰地捕捉了爆轰波阵面结构和流动特征;提出了基于笛卡尔网格的高精度Inverse Lax-Wendroff复杂边界处理方法,该方法通过Inverse Lax-Wendroff获得一阶的法向偏导数值,所有其他的高阶法向偏导数值由五阶WENO类型的外插方法获得,实现了含复杂边界爆轰问题的高精度数值模拟,并具有较好的稳定性和鲁棒性;将后验误差估计方法应用于求解Euler方程中,采用网格的后验误差作为细分的判据,网格细分时在空间上利用高阶WENO插值,时间上采用Hermite插值.对于不需要细分的网格,本文采用点对点的直接赋值方法进行合并;发展了多介质界面处理的Local Level Set方法,对计算域内速度场进行修正,有效避免了速度场间断在求解界面位置时引起的误差;将GFM(ghost fluid method)和RGFM(real ghost fluid method)界面处理方法相结合,避免了GFM方法处理物质界面强间断时引入的虚假物理解,克服了RGFM方法处理弱间断时,重复求解Riemann问题引起的计算资源浪费.最后,对爆炸力学高精度计算的发展前沿进行了展望.     

一种利用Spark-GPU加速 CT图像重建的设计

目的:进一步解决CT图像重建耗时长的问题,实现大批量重建CT图像.方法:利用大数据框架Spark构建GPU集群.首先对加速滤波反投影(FBP)和同时代数迭代重建技术(SART)算法的复杂度进行分析及并行化设计,并比较在GPU和CPU上的运行速度.通过对比耗时选择最佳的计算组合,实现单机GPU加速.通过thunder工具读取批量的投影数据并创建分布式数据集,使用Numba开发CUDA程序并部署在Spark运行.结果:FBP算法运行速度有近40倍的提升,SART算法运行速度有近10倍的提升.结论:Spark和GPU结合能够扩展Spark的性能,突破单机加速瓶颈,大幅提升计算速度,对于不同的图像重建算法均有良好的加速效果,表明Spark-GPU在图像重建方向有良好的应用前景.     

最大匹配问题Tile自组装模型

Tile自组装模型凭借其自组装、可编程等特性在解决NP问题方面具有巨大优势.文中提出了一种求解最大匹配问题的Tile自组装新模型,该模型主要由初始配置子系统、选择子系统及检测子系统3大部分构成.新模型中首先设计Tile分子存储问题信息,其次通过Tile分子自组装操作生成最大匹配问题解空间,最后通过Tile检测分子筛选得到最大匹配问题的解.对模型从所需Tile分子种类、计算时间和计算空间3个方面进行性能分析,并通过实验模拟论证了模型的有效性和正确性.     

基于并行计算的高效图稀疏化处理算法

针对目前的图聚类分析方法存在的不足,在分析研究MapReduce架构理论、最小哈希算法以及图聚类分析中的数据抽样和稀疏化处理机制的基础上,提出了一种基于并行计算的高效的图稀疏化处理算法。该方法以MapReduce架构理论为基础,通过Minhash算法进行并行化分析,利用MapReduce框架结构对图聚类分析稀疏化操作过程中的多个任务进行了高效的推算分析与处理,并在Hadoop计算环境下,通过模拟实验对提出的高效图稀疏化处理算法的性能进行了测试。测试结果表明:基于并行计算的高效图稀疏化处理算法可行,能对图聚类数据信息进行快速稀疏化处理。     

基于OpenCL的并行图像加密算法研究

利用混沌映射所具有的遍历性、类随机性以及对初始状态的敏感依赖性等基本特性,同时利用二维Logistic映射具有的多参数、高随机性等优点,构造了一种新的图像加密算法。另外,为充分利用当前异构处理平台的计算资源以大幅提升算法的执行效率,在NIVIDIA Ge Force GTX 580 GPU上使用Open CL技术并行实现了该算法。实验结果和数值分析表明该并行加密算法具有较高的加密效率和良好的安全性,具有一定的应用价值。     

面向Ghost光滑粒子动力学模拟的图形处理器快速邻居搜索算法

提出了一种全新的快速邻居搜索方法,该方法可提高基于光滑粒子动力学的流体模拟在图形处理器上的运行效率。此外,这种新的邻居表建立方法可以对两种或者两种以上的粒子进行邻居搜索,使所有粒子能在同一背景网格下拥有独立的粒子属性。在此基础上,引入了Ghost边界粒子以加强光滑粒子动力学方法在边界模拟上的准确性,从而使流体模拟更加真实。实验证明,与传统的基于图形处理器的光滑粒子动力学模拟相比,本文方法效率更高。     

基于GPU的多类支持向量机改进算法

针对支持向量机算法耗时较长的问题,利用并行计算思想,基于图形处理器对多类支持向量机算法——Crammer-Singer算法进行改进,并利用循环展开、数据暂留、缓存和开放运算语言等技术对算法加以实现.分别在4个数据集上对原算法和改进算法进行对比实验,结果表明,改进算法在性能上获得了较大提升.     

基于COMSOL的并行计算及应用

目前,COMSOL软件主要在Windows系统下进行串行计算,因而无法对复杂的问题进行有效的处理。本文基于Linux系统的高性能计算集群构建了COMSOL的并行计算平台,通过数值算例研究了并行计算中处理器个数对COMSOL加速性能的影响,通过分析给出了充分发挥现有硬件性能的一些建议。     

三温辐射扩散问题的一种并行自适应PCTL预条件子

三温辐射扩散方程(RDEs)广泛出现于惯性约束聚变等实际问题中,其大规模离散系统的求解效率是影响模拟性能的主要瓶颈.本文首先针对三维三温RDEs的有限体积格式,给出了一种自适应PCTL预条件子;接着,在JASMIN下基于进程分组策略,设计并实现了相应的并行PGMRES解法器;最后,通过对源于实际应用背景的数据进行测试,表明新并行解法器比传统的BoomerAMG-GMRES解法器具有更好的算法可扩展性及运算效率.