GPU并行计算及其在飞行器设计中的应用
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第12-19页 |
| 1.1 本论文研究的目的和意义 | 第12-14页 |
| 1.2 国内外研究现状及发展趋势 | 第14-17页 |
| 1.2.1 GPU并行计算现状 | 第14-15页 |
| 1.2.2 PSO算法现状 | 第15-16页 |
| 1.2.3 弹道优化计算现状 | 第16页 |
| 1.2.4 有限单元法发展现状 | 第16-17页 |
| 1.3 本文研究内容概要 | 第17-19页 |
| 第2章 基于GPU的并行计算 | 第19-32页 |
| 2.1 GPU计算的发展史 | 第19-20页 |
| 2.2 GPU并行程序的编程环境 | 第20-24页 |
| 2.2.1 GLSL | 第20-21页 |
| 2.2.2 OpenCL | 第21-22页 |
| 2.2.3 OpenACC | 第22-23页 |
| 2.2.4 C++ AMP | 第23-24页 |
| 2.3 CUDA简介 | 第24-30页 |
| 2.3.1 NVIDIA GPU与CPU性能对比 | 第25-26页 |
| 2.3.2 CUDA编程模型 | 第26-28页 |
| 2.3.3 CUDA存储模型 | 第28-29页 |
| 2.3.4 CUDA执行模型 | 第29-30页 |
| 2.4 GPU浮点计算精度 | 第30-31页 |
| 2.4.1 浮点格式 | 第30-31页 |
| 2.4.2 浮点运算的精度 | 第31页 |
| 2.5 本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 基于GPU的并行粒子群优化 | 第32-47页 |
| 3.1 标准粒子群优化算法 | 第32-35页 |
| 3.1.1 PSO算法原理 | 第32-33页 |
| 3.1.2 PSO算法的数学描述 | 第33-34页 |
| 3.1.3 算法的设计步骤和流程 | 第34-35页 |
| 3.1.4 全局最优更新方法 | 第35页 |
| 3.2 基于GPU的并行粒子群优化算法 | 第35-43页 |
| 3.2.1 基于GPU的粒子群算法并行策略 | 第36页 |
| 3.2.2 并行PSO算法计算流程 | 第36-37页 |
| 3.2.3 程序设计 | 第37-43页 |
| 3.3 并行PSO算法加速性能测试 | 第43-46页 |
| 3.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 第4章 基于并行PSO的快速弹道优化 | 第47-59页 |
| 4.1 滑翔增程弹道模型 | 第47-49页 |
| 4.1.1 弹道坐标系建立 | 第47-48页 |
| 4.1.2 质心运动模型 | 第48-49页 |
| 4.2 弹道优化设计 | 第49-50页 |
| 4.2.1 优化目标与约束 | 第49-50页 |
| 4.2.2 优化变量选取 | 第50页 |
| 4.3 PSO优化结果 | 第50-53页 |
| 4.3.1 参数选取 | 第50页 |
| 4.3.2 程序运行流程 | 第50-51页 |
| 4.3.3 弹道优化结果 | 第51-53页 |
| 4.4 基于GPU加速的PSO弹道优化 | 第53-58页 |
| 4.4.1 GPU并行策略 | 第53-54页 |
| 4.4.2 并行弹道仿真程序设计 | 第54-57页 |
| 4.4.3 并行弹道优化结果及性能 | 第57-58页 |
| 4.5 本章小结 | 第58-59页 |
| 第5章 基于GPU并行的飞行器结构和气动分析 | 第59-70页 |
| 5.1 并行有限元分析 | 第59-63页 |
| 5.1.1 有限元理论 | 第59-60页 |
| 5.1.2 三角形元的计算方法 | 第60-62页 |
| 5.1.3 有限元分析的并行策略 | 第62-63页 |
| 5.2 基于GPU加速的卷弧翼有限元分析 | 第63-67页 |
| 5.2.1 有限元分析软件 | 第63-64页 |
| 5.2.2 卷弧翼结构分析 | 第64-67页 |
| 5.3 基于GPU加速的气动分析 | 第67-69页 |
| 5.4 本章小结 | 第69-70页 |
| 结论 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-77页 |
| 攻读学位期间发表论文与研究成果清单 | 第77-78页 |
| 致谢 | 第78页 |
