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申请/专利权人：湖南大学
摘要：本申请涉及一种结构设计优化方法、装置、计算机设备和存储介质。该方法包括：通过主机的CPU设备识别载入主机中的有限元计算模型，读取有限元计算模型中的节点和单元，记录每一个节点归属的单元并保存节点和单元之间的所属关系；根据单元着色法对有限元计算模型中单元进行分组，并根据GPU设备的数量结合计算能力分配计算任务；由单元刚度矩阵及映射关系进行符号组装，并根据索引数组进行数值组装得到总体刚度矩阵的稀疏表达；通过GPU设备求解线性系统，通过灵敏度计算，根据线程规约求和得到目标函数值，根据所述目标函数值完成结构设计的优化。本申请能够有效的提升GPU设备并行计算的计算规模和计算效率。
主权项：1.一种结构设计优化方法，其特征在于，包括以下步骤：通过主机的CPU设备识别载入主机中的有限元计算模型，读取所述有限元计算模型中的节点和单元，记录每一个节点归属的单元并保存节点和单元之间的所属关系；根据单元着色法对所述有限元计算模型中单元进行分组，并根据GPU设备的数量结合计算能力分配计算任务；由单元刚度矩阵及映射关系进行符号组装，并根据索引数组进行数值组装得到总体刚度矩阵的稀疏表达；通过GPU设备求解线性系统，GPU设备间采用P2P方式进行数据通信，通过灵敏度计算，根据线程规约求和得到目标函数值，根据所述目标函数值完成结构设计的优化；所述求解线性系统包括：对系统总刚度矩阵进行数据分区，将一个满秩矩阵线性系统分割为多个同列不同行的子系统；采用GPU高效线性迭代求解器根据右端载荷向量对现行子系统进行求解；由所述GPU设备同步数据交换得到完整的位移向量；所述灵敏度计算，包括：根据GPU设备数量和计算能力将所述有限元计算模型划分为若干个子模型，每个设备负责一个子模型的计算任务；按单元展开的并行方式进行GPU加速敏感度的计算，用一个线程负责一个单元的计算任务；计算各元素的灵敏度值和柔性目标值，最后通过线程规约求和得到目标函数值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湖南大学 一种结构设计优化方法、系统、计算机设备和存储介质
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