面向多尺度拓?fù)鋬?yōu)化的漸進(jìn)均勻化GPU并行算法研究

摘要： 針對多尺度結(jié)構(gòu)拓?fù)湓O(shè)計(jì)計(jì)算效率低等問題，提出了一種基于水平集漸進(jìn)均勻化的多尺度拓?fù)鋬?yōu)化并行算法?；谕ㄓ脠D形處理器（graphics processing unit,GPU），通過水平集初始化、大型稀疏剛度矩陣方程求解以及本構(gòu)矩陣并行計(jì)算，可大幅提升漸進(jìn)均勻化算法的效率。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，當(dāng)三維晶胞單元網(wǎng)格細(xì)化至分辨率為10萬時(shí)，多尺度結(jié)構(gòu)拓?fù)鋬?yōu)化GPU并行算法較CPU串行算法快數(shù)... （共14頁）