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基于GPU和改进迭代法的大规模结构静力拓扑优化设计方法

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针对大规模连续体结构拓扑优化存在的计算量大、计算效率低等问题,开展了基于GPU(Graphics Processing Unit,图形处理单元)和改进迭代法的大规模结构静力拓扑优化方法研究.首先,为了减少结构有限元分析的迭代次数和适应病态方程系数矩阵求解,引入了新的对角线预处理器和缩比化措施;其次,基于总刚度矩阵免组装技术,结合并行迭代计算方法,研究了基于GPU和改进迭代法的结构静力拓扑优化并行计算方法;最后,完成了提出方法的并行计算核函数编码和MATLAB编程及联调验算,算例的结果表明,该方法具有重要的理论价值和工程应用前景.

尹书翰、荣晨宇、冯俊杰、钟宇

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长沙理工大学汽车与机械工程学院,湖南 长沙 410014

湖南信息学院计算机科学与工程学院,湖南 长沙 410151

拓扑优化 GPU并行 免组装方法 共轭梯度法

国家自然科学基金中国建筑第五工程局有限公司科研项目

121710653030402

2024

10.15913/j.cnki.kjycx.2024.07.004

科技与创新
中国计算机用户协会

科技与创新

ISSN：1008-0570
年,卷(期)：2024.(7)
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