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基于GPU并行计算的数值模拟与燃煤锅炉系统的优化研究

致谢第1-6页
摘要第6-8页
Abstract第8-10页
图目录第10-12页
表目录第12-17页
1 绪论及文献综述第17-43页
   ·研究背景和意义第17-18页
   ·LBM方法的研究现状第18-26页
     ·LBM的湍流模拟研究进展第19-20页
     ·LBM的多相和多组分流体的研究进展第20-26页
     ·LBM与常规算法比较第26页
   ·GPU高性能计算的研究现状第26-31页
   ·燃煤锅炉燃烧优化技术的研究现状第31-40页
   ·送粉管道设计的研究现状第40-41页
   ·本文的主要研究内容第41-43页
2 GPU与并行计算第43-55页
   ·引言第43页
   ·GPU硬件架构与可编程计算原理第43-49页
   ·基于CUDA的GPU并行计算第49-53页
   ·本章小结第53-55页
3 基于CUDA的LBM并行算法设计与应用第55-79页
   ·引言第55页
   ·LBM方法简介第55-64页
     ·LBM的基本原理方法第55-59页
     ·LBM的边界条件处理第59-64页
     ·LBM的程序的基本流程第64页
   ·CUDA计算框架在LBM中的应用第64-69页
     ·问题描述第64-65页
     ·试验条件第65-66页
     ·GPU上的算法实现第66-69页
   ·计算结果与分析第69-77页
   ·小结第77-79页
4 支持向量机建模应用及其CUDA扩展第79-93页
   ·引言第79页
   ·支持向量机简介第79-82页
   ·支持向量机参数选取第82-84页
   ·锅炉介绍与排放数据第84-88页
   ·电站锅炉排放的支持向量机建模与结果分析第88-90页
   ·CUDA并行计算技术在支持向量机建模中的应用第90-91页
   ·本章小结第91-93页
5 多目标优化算法的实现第93-111页
   ·引言第93页
   ·多目标优化的基本概念第93-94页
   ·多目标优化算法介绍第94-101页
     ·改进的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)第94-97页
     ·增强的多目标进化算法(SPEA2)第97页
     ·多目标细胞遗传算法(MOCell)第97-98页
     ·多目标分散搜索算法(ABYSS)第98-101页
     ·多目标粒子群算法(OMOPSO)第101页
   ·锅炉燃烧的多目标优化第101-102页
   ·多目标优化算法的优化结果第102-105页
   ·多目标优化算法的比较第105-109页
     ·比较参数设定第105页
     ·算法执行时间比较第105-106页
     ·解的逼近程度比较第106-107页
     ·解的分布均匀性比较第107-109页
   ·本章小结第109-111页
6 送粉管道阻力计算研究及软件的开发第111-135页
   ·引言第111页
   ·管道阻力计算软件的实际需求与意义第111-113页
   ·管道阻力计算公式第113-120页
     ·摩擦阻力公式第113-114页
     ·局部阻力公式第114-119页
     ·自生通风公式第119页
     ·提升阻力第119-120页
   ·PDMS软件与相应的接口设计第120-122页
   ·软件的设计框架第122-123页
   ·软件的设计实现第123-134页
     ·中立文件的读取模块第123-124页
     ·计算模块第124-129页
     ·图形绘制模块第129-134页
       ·伪三维的图形设计基础第129-130页
       ·图形绘制第130-132页
       ·图形对象的选取第132-133页
       ·图形对象的移动与缩放第133页
       ·图形对象的删除操作第133-134页
   ·本章小结第134-135页
7 前煤仓方案与侧煤仓方案的阻力对比第135-144页
   ·引言第135-136页
   ·海门电厂方案简介第136-137页
   ·海门电厂前煤仓方案阻力计算第137-140页
   ·海门电厂侧煤仓方案阻力计算第140-142页
   ·前煤仓和侧煤仓方案阻力比较第142-143页
   ·本章小结第143-144页
8 全文结论、创新点和展望第144-147页
   ·论文主要内容和结论第144-145页
   ·论文的主要创新点第145页
   ·下一步工作的展望第145-147页
参考文献第147-162页
作者简历第162-163页
 教育经历第162页
 项目经历第162页
 发表论文第162-163页
 获奖经历第163页

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