基于刚度矩阵的流体仿真方法及装置

    公开(公告)号:CN117217062B

    公开(公告)日:2024-02-02

    申请号:CN202311487007.6

    申请日:2023-11-09

    IPC分类号: G06F30/23 G06F113/08

    摘要: 本发明公开了一种基于刚度矩阵的流体仿真方法及装置。其中,该方法包括:确定目标流体在问题域上的有限元方程,其中,问题域包括多个有限元,每个有限元对应问题域的一个离散化子域,每个离散化子域对应一个单位刚度矩阵;配置静态化的坐标COO格式的稀疏张量类模板,其中,稀疏张量类模板的模板参数包括张量维数和非零元的位置;根据有限元方程和稀疏张量类模板计算单位刚度矩阵;采用单位刚度矩阵在处理器中装填生成问题域的总刚度矩阵;采用总刚度矩阵模拟计算目标流体在几何形状中的流动特征参数。通过本发明,通过提高张量解析算力,加快单元刚度矩阵和总刚度矩阵的计算速度,从而提升了仿真速度和仿真效率。

    基于刚度矩阵的流体仿真方法及装置

    公开(公告)号:CN117217062A

    公开(公告)日:2023-12-12

    申请号:CN202311487007.6

    申请日:2023-11-09

    IPC分类号: G06F30/23 G06F113/08

    摘要: 本发明公开了一种基于刚度矩阵的流体仿真方法及装置。其中,该方法包括:确定目标流体在问题域上的有限元方程,其中,问题域包括多个有限元,每个有限元对应问题域的一个离散化子域,每个离散化子域对应一个单位刚度矩阵;配置静态化的坐标COO格式的稀疏张量类模板,其中,稀疏张量类模板的模板参数包括张量维数和非零元的位置;根据有限元方程和稀疏张量类模板计算单位刚度矩阵;采用单位刚度矩阵在处理器中装填生成问题域的总刚度矩阵;采用总刚度矩阵模拟计算目标流体在几何形状中的流动特征参数。通过本发明,通过提高张量解析算力,加快单元刚度矩阵和总刚度矩阵的计算速度,从而提升了仿真速度和仿真效率。

    确定空化区域的方法、装置、计算机设备及存储介质

    公开(公告)号:CN117172159A

    公开(公告)日:2023-12-05

    申请号:CN202311437016.4

    申请日:2023-11-01

    摘要: 本发明涉及计算流体动力学技术领域,公开了确定空化区域的方法、装置、计算机设备及存储介质。本发明获取预处理矩阵、初始空化评估指标、目标物体在静止参考系的各个预设方向的角速度和流体的流体动力学参数。根据预处理矩阵、各个预设方向的角速度和流体动力学参数,创建第一控制方程。对目标物体对应的三维空间进行网格化,得到多个网格。根据有限体积法,对第一控制方程进行离散处理,得到第二控制方程。根据第二控制方程和初始空化评估指标,对每个网格进行龙格库塔迭代计算,得到每个网格的目标空化评估指标。根据目标空化评估指标,确定目标物体上存在空化现象的区域。本发明可以更准确地确定目标物体上存在空化现象的区域。

    确定空化区域的方法、装置、计算机设备及存储介质

    公开(公告)号:CN117172159B

    公开(公告)日:2024-02-02

    申请号:CN202311437016.4

    申请日:2023-11-01

    摘要: 本发明涉及计算流体动力学技术领域,公开了确定空化区域的方法、装置、计算机设备及存储介质。本发明获取预处理矩阵、初始空化评估指标、目标物体在静止参考系的各个预设方向的角速度和流体的流体动力学参数。根据预处理矩阵、各个预设方向的角速度和流体动力学参数,创建第一控制方程。对目标物体对应的三维空间进行网格化,得到多个网格。根据有限体积法,对第一控制方程进行离散处理,得到第二控制方程。根据第二控制方程和初始空化评估指标,对每个网格进行龙格库塔迭代计算,得到每个网格的目标空化评估指标。根据目标空化评估指标,确定目标物体上存在空化现象的区域。本发明可以更准确地确定目标物体上存在空化现象的区域。

    风资源评估方法、系统及计算机存储介质和终端设备

    公开(公告)号:CN117151352A

    公开(公告)日:2023-12-01

    申请号:CN202311433829.6

    申请日:2023-11-01

    摘要: 本发明涉及风资源评估方法、系统及计算机存储介质和终端设备,包括:获取场址一时间段的风资源数据;根据风资源数据,确定待模拟风场的加密区域;根据加密区域,将待模拟风场划分为若干片区,且加密区域的网格格距比非加密区域的网格格距小,LBM采用分片结构网格构建待模拟风场模型;根据风资源数据和待模拟风场模型,仿真模拟获取不同来流风向下模拟区域内的各网格点与观测点的模拟风场信息;根据风资源数据和不同来流风向下模拟区域内各网格点与观测点的风场模拟信息,确定当前风资源数据下,各网格点与观测点的实际风场信息,评估场址一时间段的风能。其是一种简单高效、模拟逼近实际情况的风资源评估方法。

    风资源评估方法、系统及计算机存储介质和终端设备

    公开(公告)号:CN117151352B

    公开(公告)日:2024-01-30

    申请号:CN202311433829.6

    申请日:2023-11-01

    摘要: 本发明涉及风资源评估方法、系统及计算机存储介质和终端设备,包括:获取场址一时间段的风资源数据;根据风资源数据,确定待模拟风场的加密区域;根据加密区域,将待模拟风场划分为若干片区,且加密区域的网格格距比非加密区域的网格格距小,LBM采用分片结构网格构建待模拟风场模型;根据风资源数据和待模拟风场模型,仿真模拟获取不同来流风向下模拟区域内的各网格点与观测点的模拟风场信息;根据风资源数据和不同来流风向下模拟区域内各网格点与观测点的模拟风场信息,确定当前风资源数据下,各网格点与观测点的实际风场信息,评估场址一时间段的风能。其是一种简单高效、模拟逼(56)对比文件US 2010119370 A1,2010.05.13US 2014335505 A1,2014.11.13WO 2008155779 A2,2008.12.24WO 2016082838 A1,2016.06.02Wesson Altoyan.Accelerating_the_Lattice_Boltzmann_Method.2023 IEEEAerospace Conference.2023,1-20.邹森;刘勇;冯欢欢;赵广.基于LBM-LES方法风力机流场的数值模拟.南昌航空大学学报(自然科学版).2017,第31卷(第02期),20-25.

    一种流场模拟方法、装置、计算机设备及存储介质

    公开(公告)号:CN117172161A

    公开(公告)日:2023-12-05

    申请号:CN202311453488.9

    申请日:2023-11-03

    发明人: 王孟书 杨超 罗昊

    摘要: 本发明涉及流体力学技术领域,公开了一种流场模拟方法、装置、计算机设备及存储介质,本发明结合牛顿线性搜索法对描述流体运动的初始离散非线性方程组进行处理,可以得到待模拟流场的模拟参数集,进而可以确定待模拟流场的模拟结果,避免了分离求解和线性化处理带来的收敛性问题,提高了计算效率,进而提高了流场模拟效率。因此,通过实施本发明,可以计算不可压和弱可压流动,并且无需引入其他额外的处理即可应用于流场稳态和瞬态的模拟。

    针对HPCG基准测试的两层分块多色并行优化方法

    公开(公告)号:CN113553288B

    公开(公告)日:2022-01-11

    申请号:CN202111101263.8

    申请日:2021-09-18

    申请人: 北京大学

    发明人: 杨超 朱钱超 罗昊

    IPC分类号: G06F15/173 G06F13/28

    摘要: 本公开的实施例提供了一种针对高性能共轭梯度基准测试(HPCG基准测试)的高效两层分块多色并行优化方法。所述方法包括,首先对稀疏矩阵进行层划分,得到多个层;再对具体所述层的矩阵数据分别进行分块多色处理,得到着色计算块;将每个所述层的颜色相同的所述着色计算块分别进行分组,得到多个并行组;按各层各着色的顺序,在多线程处理器上并行执行所述并行组。以此方式,不仅可以在强数据依赖的高斯赛德尔算法中挖掘足够的并行度以充分利用硬件特性发挥性能,同时较已有的分块多色并行算法大大提高了收敛速率,同时此求解顺序使得向量数据以及矩阵数据可以在连续层之间进行进一步复用,从而进一步大幅提升性能。

    针对HPCG基准测试的两层分块多色并行优化方法

    公开(公告)号:CN113553288A

    公开(公告)日:2021-10-26

    申请号:CN202111101263.8

    申请日:2021-09-18

    申请人: 北京大学

    发明人: 杨超 朱钱超 罗昊

    IPC分类号: G06F15/173 G06F13/28

    摘要: 本公开的实施例提供了一种针对高性能共轭梯度基准测试(HPCG基准测试)的高效两层分块多色并行优化方法。所述方法包括,首先对稀疏矩阵进行层划分,得到多个层;再对具体所述层的矩阵数据分别进行分块多色处理,得到着色计算块;将每个所述层的颜色相同的所述着色计算块分别进行分组,得到多个并行组;按各层各着色的顺序,在多线程处理器上并行执行所述并行组。以此方式,不仅可以在强数据依赖的高斯赛德尔算法中挖掘足够的并行度以充分利用硬件特性发挥性能,同时较已有的分块多色并行算法大大提高了收敛速率,同时此求解顺序使得向量数据以及矩阵数据可以在连续层之间进行进一步复用,从而进一步大幅提升性能。