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文檔簡介
1、隨著計(jì)算機(jī)硬件的發(fā)展,計(jì)算機(jī)圖形處理器GPU的并行計(jì)算能力和浮點(diǎn)運(yùn)算能力得到人們的重視,基于GPU異構(gòu)平臺(tái)的有限元分析程序也得到系統(tǒng)應(yīng)用,但是目前針對(duì)基于GPU異構(gòu)平臺(tái)的有限元分析程序并沒有一個(gè)較好的前處理部分和后處理部分。針對(duì)異構(gòu)平臺(tái)有限元分析程序的前處理部分,本文通過編寫數(shù)據(jù)提取程序以實(shí)現(xiàn)快速建模;針對(duì)后處理部分,本文建立基于GPU異構(gòu)平臺(tái)有限元程序的可視化系統(tǒng),并實(shí)現(xiàn)基于GPU異構(gòu)平臺(tái)有限元程序的可視化處理。本文將從如下幾個(gè)方面進(jìn)
2、行研究:
基于GPU異構(gòu)平臺(tái)有限元程序前處理的研究:為實(shí)現(xiàn)快速建模,本文應(yīng)用Python語言編寫程序,從ABAQUS的模型文件INP文件中提取有限元模型所需的節(jié)點(diǎn)信息、單元信息、材料信息、截面信息、配筋信息、質(zhì)量信息、荷載信息以及邊界信息,從而將提取到的數(shù)據(jù)傳輸?shù)紾PU的顯存中,在GPU中調(diào)用計(jì)算模塊,實(shí)現(xiàn)對(duì)模型進(jìn)行數(shù)值分析計(jì)算。本文通過對(duì)實(shí)際算例的提取并成功用于有限元分析算法進(jìn)行計(jì)算,驗(yàn)證了模型數(shù)據(jù)提取的正確性。
3、基于GPU異構(gòu)平臺(tái)有限元程序可視化系統(tǒng)的建立:本文針對(duì)基于GPU異構(gòu)平臺(tái)有限元分析數(shù)據(jù)的顯示要求,利用Python具有面向?qū)ο蟮奶匦裕Y(jié)合其GUI工具庫wxPython,建立了一套具有良好人機(jī)交互功能的可視化系統(tǒng)。為了方便實(shí)現(xiàn)對(duì)模型的查看,在可視化系統(tǒng)中加入對(duì)模型進(jìn)行平移、旋轉(zhuǎn)和縮放的操作功能。在該系統(tǒng)中利用OpenGL圖形編程接口和Python的2D圖形庫實(shí)現(xiàn)對(duì)有限元數(shù)據(jù)的模擬,建立基于異構(gòu)平臺(tái)的可視化系統(tǒng)。
基于GPU異構(gòu)
4、平臺(tái)有限元程序可視化方法的研究:在本文的有限元計(jì)算結(jié)果可視化中,將利用OpenGL開發(fā)出數(shù)據(jù)后處理程序,研究分析等值線和云圖的算法和原理,并實(shí)現(xiàn)網(wǎng)格模型圖繪制、變形圖繪制、等值線繪制以及云圖繪制;針對(duì)有限元分析結(jié)果的指標(biāo)參數(shù),使用Python的2D圖形庫Matplotlib,通過調(diào)用numpy進(jìn)行數(shù)組運(yùn)算,從而實(shí)現(xiàn)指標(biāo)參數(shù)的線圖繪制。將本文建立的可視化方法與成熟商業(yè)軟件進(jìn)行對(duì)比,表明本文建立的基于異構(gòu)平臺(tái)后處理可視化方法具有良好的效果。
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