基于机群计算的热物性反问题高效分布式并行算法设计

发布时间：2020-05-08 07:22

【摘要】：随着科技的发展,计算机的计算能力越来越强,计算速度越来越快,但人类对高性能计算的需求也越来越高。除了增强处理器本身的计算能力外,并行处理是一种提高计算能力的有效手段。以前并行处理要采用昂贵的超级计算机,但随着个人计算机成本和网络成本的下降,现已广泛用分布式网络计算机系统进行并行处理。本文是在MPI网络并行环境中,将求解二维热物性方程参数的反问题用正则化方法结合并行遗传算法进行数值求解。 本文首先介绍本课题研究的背景与意义,然后介绍了并行计算的基本理论、计算机机群系统、MPI消息传递机制和遗传算法的原理和特征,接着介绍了热传导反问题的正则化解法,在此基础上,建立了基于Linux系统和MPI的PC机群实验环境。然后基于网络并行环境中并行算法的设计原则,结合遗传算法的并行性,对融合了噪音干扰的陶瓷/金属材料热物性反问题用正则化方法进行数值求解。在温度测量的同时,不可避免地存在各种类型的噪声干扰,这些噪声干扰就会引起测量误差,而求解反问题的时候往往会把这些误差成倍放大,导致结果的不可用性。正则化方法通过添加正则项的方法能够使得噪音干扰引起的误差在求解反问题时候不被放大,故而能使热物性反问题得到加速收敛。本文研究了热物性反问题的正则方法在并行遗传算法中所起的优化作用,并对实验结果进行分析。最后总结了本文所做的工作,并指出有待于进一步研究的问题。 本文总共分为六章,其内容如下: 第1章,主要介绍本课题研究的背景与意义及本文所做的主要工作。 第2章,主要介绍并行计算机的发展及分类、并行计算的基本理论以及并行遗传算法。 第3章,介绍了MPI系统,并且详细的给出了在实际计算中所使用的MPI机群系统的配置。 第4章,详细介绍了反问题的正则化算法,并给出算法模型。 第5章,介绍了反问题模型的数值求解和正则化方法,建立了求解反问题的实验环境,分析比较了实验数据。 第6章,给出了本文的结论,并对下一步的工作做了展望。 本文得到了国家自然科学基金项目(批准号:60173046)的资助。
【图文】：

武汉理工大学硕士学位论文率随机地改变串结构数据中某个串的值。同生物界一样，，GA中变很低，通常取值在.0001~.001之间。变异为新个体的产生提供了遗传算法的计算过程可由图4一1表示:

并行算法的主从式模型
【学位授予单位】：武汉理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2006
【分类号】：TP338.6

【参考文献】

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本文编号：2654332