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基于GPU并行计算的格子Boltzmann方法研究

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第1章 绪论第9-14页
    1.1 课题背景第9-10页
    1.2 国内外关于格子 Boltzmann 方法的研究现状第10-12页
        1.2.1 格子 Boltzmann 方法第10-11页
        1.2.2 多相流动的格子 Boltzmann 方法第11-12页
    1.3 国内外关于 GPU 并行计算的研究状况第12页
    1.4 本文的主要工作及内容安排第12-14页
第2章 格子 Boltzmann 方法简介第14-23页
    2.1 引言第14页
    2.2 格子方法第14-15页
    2.3 格子 Boltzmann 方法的理论基础第15-20页
    2.4 格子 Boltzmann 方法中的边界处理方法第20-22页
        2.4.1 周期边界第20页
        2.4.2 反弹边界第20-21页
        2.4.3 速度边界第21-22页
        2.4.4 压力边界第22页
    2.5 本章小结第22-23页
第3章 GPU 并行计算简介第23-31页
    3.1 引言第23页
    3.2 GPU 与并行计算机第23-25页
        3.2.1 多核与众核方向第23-24页
        3.2.2 现代 GPU 的体系结构第24-25页
    3.3 CUDA 简介第25-27页
        3.3.1 主机与设备第25页
        3.3.2 kernel 函数与线程第25-26页
        3.3.3 CUDA 设备存储器的类型第26-27页
    3.4 减少全局存储器流量的策略第27-28页
    3.5 矩阵算例的实验分析第28-30页
    3.6 本章小结第30-31页
第4章 基于 LBM 的单组分双相流数值模拟的并行算法实现错误!未定义书签。第31-41页
    4.1 引言第31页
    4.2 单组分双相流的 LBM 方法第31页
    4.3 基于 GPU 的并行算法设计第31-37页
        4.3.1 二维单组分双相流的并行算法设计第32-36页
        4.3.2 三维单组分双相流的并行算法设计第36-37页
    4.4 模拟水体中的三维空化现象第37-40页
        4.4.1 边界条件第38页
        4.4.2 数值模拟第38-40页
    4.5 本章小结第40-41页
结论第41-42页
参考文献第42-46页
附录第46-54页
致谢第54页

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