GPU在基于SPH方法的混合流模拟中的应用的开题报告

GPU在基于SPH方法的混合流模拟中的应用的开题报告开题报告：一、选题背景混合流模拟是一种重要的物理模型，其应用范围十分广泛，包括河流泥沙运动、海岸线演变、水下爆炸等领域。而基于SPH（SmoothedParticleHydrodynamics）方法的混合流模拟则是其中的一种常用方法，其原理是将流体看做成了大量离散的质点，通过计算周围质点对它们的影响，求解流体的运动状态。然而，随着计算机科学领域的迅猛发展，SPH方法在实际应用时遇到了许多挑战。其中最重要的是计算复杂度问题，系统需要计算大量的粒子间相互作用，而且还要考虑到不同时间点间粒子位置、速度等的变化，这对于单纯使用CPU进行运算来说是十分困难的。因此，我们选定了“GPU在基于SPH方法的混合流模拟中的应用”作为我们的研究课题，希望探索如何利用GPU进行高效的混合流模拟计算。二、研究目标本项目的研究目标包括：1.对GPU在现有SPH混合流模拟算法中的应用进行探讨。2.构建基于CUDA的GPU加速SPH混合流模拟计算系统。3.对比CPU和GPU的混合流模拟计算速度和精度，从而得出结论，验证GPU加速混合流模拟的可行性。三、研究内容本项目的研究内容主要包括以下几个方面：1.对现有的基于SPH的混合流模拟算法进行研究分析，找出其中不足之处。2.了解并掌握CUDA程序设计原理，寻找设计GPU加速算法的方法。3.设计并实现基于CUDA的SPH混合流模拟算法。4.编写模拟系统程序，选择适当的测试数据进行模拟计算。5.对比CPU与GPU的模拟速度和精度，优化算法，提高计算效率。6.对研究结果进行总结并分析，得出结论并展望GPU在混合流模拟中的应用前景。四、研究意义本项目的研究意义在于：1.探索使用GPU加速基于SPH方法的混合流模拟计算，提升计算效率和精度。2.提高混合流模拟的实时性和可视化效果，为该领域的应用提供技术支持。3.推动GPU并行计算在流体力学领域的应用，促进并行计算领域的发展。五、研究方法本项目的研究方法主要包括：1.文献研究法：通过查阅相关文献资料，学习现有SPH混合流模拟算法、GPU并行计算等知识，分析算法的优劣，并找出改进思路。2.理论分析法：对基于SPH的混合流模拟算法进行理论分析，研究其数学模型，并选择合适的算法进行改进。3.编程实现法：使用CUDA并行计算框架，编写程序实现混合流模拟计算，并通过测试、挖掘出算法优化的潜力。4.数据分析法：采用适当的方式，对实验数据进行学术性的分析，全面评估算法的性能优化效果，从而验证所得结论的正确性。六、预期结果预期结果如下：1.掌握现有基于SPH的混合流模拟算法，发现其中存在问题，从而提出改进思路。2.利用CUDA并行计算框架，设计并实现基于GPU加速的混合流模拟计算系统，达到实时模拟的效果。3.针对不同的测试数据，比较CPU与GPU的计算效率和精度的差异，展示GPU在混合流模拟中的应用优势。七、进度安排时间节点任务安排2021.07-2021.08文献调研和知识学习2021.09-2021.11设计并实现GPU加速算法2021.12-2022.02模拟系统编写和调试2022.03-2022.04测试数据的筛选和数据处理2022.05-2022.07数据分析和算法优化2022.08-2022.09编写总结报告和答辩准备八、参考文献[1]翁华龙,石成,赖涛.基于GPU加速的SPH混合流模拟[J].计算机工程与应用,2016(09):76-80.[2]黄大卖,王作龙,邓振平,等.基于GPU加速的SPH流体模拟及其可视化[J].系统仿真学报,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