基于異構(gòu)并行策略的板材沖壓成形算法研究.pdf

1、汽車車身覆蓋件的沖壓生產(chǎn)是整車制造中的重要過程。利用有限元方法對車身覆蓋件成形過程進行仿真，可以提高產(chǎn)品設(shè)計效率，降低生產(chǎn)成本。并行計算的發(fā)展為這一領(lǐng)域提供了更快的求解方法。本文研究了板材沖壓成形動力顯式算法在異構(gòu)平臺上的并行計算方法，提出了一種基于任務(wù)劃分策略的異構(gòu)平臺協(xié)同并行算法，顯著地提升了算法的計算效率。
　　論文基于具有自主知識產(chǎn)權(quán)的板材沖壓成形KMAS軟件，針對其中的Incremental模塊進行算法重構(gòu)和并行化改造。

2、相比較于原版程序使用的Fortran語言，C語言具有更好的通用性，對并行框架的支持更好，本文首先進行算法從Fortran語言進行向C語言平臺的過渡，通過混合調(diào)用完成源碼的翻譯和平臺演進。在此基礎(chǔ)上，基于模塊化、并行化和面向?qū)ο蟮乃枷雽Τ绦蜻M行數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、算法、程序架構(gòu)的重構(gòu)，提高了算法的可讀性、可擴展性和并行度。
　　其次，對多種并行框架進行研究，重點研究了OpenMP多核CPU并行和基于CUDA平臺的GPU并行方法。通過對動力顯式

3、算法流程的分析，確定了串行程序并行化的改造策略?；贠penMP實現(xiàn)了板材沖壓成形算法在多核CPU下的并行計算，然后基于CUDA框架下實現(xiàn)了CPU主控，GPU并行協(xié)處理的板材沖壓成形并行算法。
　　最后，論文提出了CPU-GPU異構(gòu)平臺上基于任務(wù)劃分策略的協(xié)同并行板材沖壓動力顯式成形仿真算法，綜合兩種并行方法，最大程度地利用了計算機的計算資源，進一步釋放了計算機的潛能。同時研究了任務(wù)區(qū)的劃分算法和CPU-GPU的負載均衡策略，針對

4、異構(gòu)協(xié)同的性能瓶頸“數(shù)據(jù)同步”進行優(yōu)化設(shè)計，顯著地提升了算法的計算效率。
　　論文以VS2010、CUDA5.0為平臺，使用C/C++等編程語言對上述所有算法進行實現(xiàn)，并以方盒和汽車翼子板沖壓成形為算例驗證了算法的正確性和高效性，對不同的并行方式進行結(jié)果對比，同時研究了不同計算規(guī)模下計算加速比的變化趨勢。實踐證明，本文提出的異構(gòu)平臺協(xié)同算法具有高效性和優(yōu)越性，對于大規(guī)模算例最高可以達到28倍的性能加速。對于有限元算法的重構(gòu)和并行優(yōu)