共享内存式并行离散元程序的设计与测试

发布时间：2018-04-19 20:33

  本文选题：DEM + OpenMP　； 参考：《南京大学学报(自然科学)》2017年06期

【摘要】：构建了适用于并行计算的离散元数据结构,改进了基于网格法的邻居搜索算法,进而完成无锁的离散元程序的并行设计.计算测试实例采用固体晶格模型,模拟了一个岩石试样在单轴压缩情况下的整个剪切破坏过程.测试结果表明:颗粒数量达到数万以上后,加速比变化不大,体现了并行具有与问题规模无关的特点;四个线程并行计算时,并行效率可达到0.85左右,程序耗时随颗粒数量增加呈现良好的线性增长趋势.新的邻居搜索算法适用于离散元的并行计算,可以大大提高计算速度,有助于复杂岩土体或复杂地质模型等颗粒要求较多的问题研究.
[Abstract]:The discrete metadata structure suitable for parallel computing is constructed, and the neighbor search algorithm based on grid method is improved to complete the concurrent design of unlocked discrete meta-program. The whole shear failure process of a rock specimen under uniaxial compression is simulated by using a solid lattice model. The test results show that the speedup ratio does not change much when the number of particles reaches more than tens of thousands, which shows that the parallelism is independent of the size of the problem, and the parallel efficiency can reach about 0.85 when the four threads run in parallel. The program time has a good linear increasing trend with the increase of particle number. The new neighbor search algorithm is suitable for the parallel computation of discrete elements, which can greatly improve the speed of calculation, and is helpful to the study of complex rock, soil and complex geological model.
【作者单位】： 南京大学地球科学与工程学院;
【基金】：国家重点基础研究发展计划(973)项目(2012CB214703) 国家自然科学基金(41272227,41572187)
【分类号】：TP311.1

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本文编号：1774615