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申请/专利权人：五邑大学
摘要：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。
主权项：1.基于CUDA的GPU并行有限单元法，其特征在于，包括：通过CPU读取实体单元的参数，所述实体单元的参数包括：节点信息、单元信息、单元材料信息、边界条件约束、节点荷载和单元荷载；将所述实体单元的参数由所述CPU传输映射至GPU；在所述GPU并行处理以下过程：根据所述实体单元的参数得到单元刚度矩阵；建立网格几何拓补结构，所述网格几何拓补结构包括与节点关联的单元数组和与单元关联的节点数组；对单元建立局部自由度编号与整体自由度编号之间的映射关系；根据所述映射关系将所述单元刚度矩阵映射为按所述整体自由度编号的第二单元刚度矩阵；根据所述第二单元刚度矩阵、所述单元信息数组和所述节点信息数组按照节点的多个自由度组装成初始整体刚度矩阵；根据所述单元信息数组和所述节点信息数组，将单元等效节点力集成和节点外荷载对应节点的多个自由度生成初始总荷载列向量；根据所述边界条件约束简化所述初始整体刚度矩阵和所述初始总荷载列向量得到整体刚度矩阵和总荷载列向量；求解对应所述整体刚度矩阵的平衡方程组得到总体位移向量；根据单元的单元刚度矩阵和单元的节点的位移得到单元应力；将所述总体位移向量和所述单元应力由所述GPU传输映射至所述CPU，并在所述CPU内存盘。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 五邑大学 基于CUDA的GPU并行有限单元法
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