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基于CPU-GPU异构并行计算的刀具路径规划方法研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
1 绪论第10-15页
    1.1 引言第10页
    1.2 刀具路径规划方法研究概况第10-11页
    1.3 CPU-GPU异构并行计算的研究现状第11-12页
    1.4 OpenCL技术第12-13页
    1.5 论文的研究意义及主要内容第13-15页
2 刀具路径规划方法及其并行化原理第15-24页
    2.1 概述第15页
    2.2 刀具路径规划的数学原理第15-19页
        2.2.1 Bezier曲面概述第16-17页
        2.2.2 NURBS曲面概述第17-19页
    2.3 刀具路径规划算法第19-21页
    2.4 并行刀具路径规划第21-23页
        2.4.1 异构并行实现基础第21-22页
        2.4.2 异构并行刀具路径规划原理第22-23页
    2.5 本章小结第23-24页
3 CPU-GPU异构并行计算系统架构设计第24-40页
    3.1 CPU-GPU异构系统概述第24-27页
        3.1.1 CPU与GPU第24-26页
        3.1.2 CPU-GPU异构系统体系架构第26-27页
    3.2 CPU-GPU异构系统编程模型第27-32页
        3.2.1 CPU-GPU异构系统编程模型研究概况第27-28页
        3.2.2 OpenCL架构第28-32页
    3.3 异构并行计算系统架构的总体设计第32-39页
        3.3.1 系统架构总体设计方案概述第32-33页
        3.3.2 系统总体架构组成第33-35页
        3.3.3 系统总体设计的具体方案第35-39页
            3.3.3.1 硬件级并行程序设计第35-37页
            3.3.3.2 软件实现设计方案第37-39页
    3.4 本章小结第39-40页
4 CPU-GPU异构并行计算的实现第40-52页
    4.1 异构平台软件系统环境的搭建第40-45页
        4.1.1 实验测试环境第40-41页
        4.1.2 异构平台软件环境的搭建第41-45页
    4.2 异构并行刀具路径规划算法流程第45-47页
    4.3 异构并行刀具路径规划的软件实现第47-50页
        4.3.1 OpenCL程序设计流程第47-48页
        4.3.2 OpenCL程序实现细节第48-50页
    4.4 异构平台刀具路径规划的实现第50-51页
    4.5 本章小结第51-52页
5 CPU-GPU异构并行计算的刀具路径规划实验研究第52-61页
    5.1 实验总体方案设计第52-53页
        5.1.1 实验目的第52页
        5.1.2 实验方案设计第52-53页
    5.2 加工曲面并行规划算法与串行规划算法对比实验第53-56页
        5.2.1 加速比第53页
        5.2.2 实验结果第53-54页
        5.2.3 数据分析第54-56页
    5.3 刀具路径规划应用实验第56-60页
    5.4 本章小结第60-61页
6 总结与展望第61-63页
    6.1 总结第61-62页
    6.2 展望第62-63页
致谢第63-64页
参考文献第64-68页
附录 作者在读期间发表的学术论文及参加的科研项目第68页

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