| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 注释表 | 第11-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-16页 |
| 1.1 研究背景 | 第12-13页 |
| 1.2 研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第15-16页 |
| 第二章 数值方法 | 第16-37页 |
| 2.1 引言 | 第16页 |
| 2.2 控制方程 | 第16-18页 |
| 2.3 空间离散 | 第18-23页 |
| 2.3.1 基于非结构网格的有限体积方法 | 第18-19页 |
| 2.3.2 对流通量离散 | 第19-23页 |
| 2.3.3 粘性通量离散 | 第23页 |
| 2.4 时间离散 | 第23-29页 |
| 2.4.1 Runge-Kutta方法 | 第23-26页 |
| 2.4.2 LU-SGS方法 | 第26-28页 |
| 2.4.3 双时间步长方法 | 第28-29页 |
| 2.5 湍流模型 | 第29-33页 |
| 2.5.1 Spalart-Allmaras一方程模型 | 第29-31页 |
| 2.5.2 基于KD-Tree的物面距计算方法 | 第31-33页 |
| 2.6 边界条件 | 第33-34页 |
| 2.7 数值方法验证 | 第34-36页 |
| 2.7.1 RAE2822跨音速翼型算例 | 第34-35页 |
| 2.7.2 KD-Tree与直接计算方法对比 | 第35-36页 |
| 2.8 本章小结 | 第36-37页 |
| 第三章 GPU并行加速 | 第37-65页 |
| 3.1 GPU基本介绍 | 第37-48页 |
| 3.1.1 GPU硬件模型 | 第38-41页 |
| 3.1.2 GPU执行模型 | 第41-44页 |
| 3.1.3 GPU存储器模型 | 第44-46页 |
| 3.1.4 GPU软件模型 | 第46-48页 |
| 3.2 求解器设计 | 第48-57页 |
| 3.2.1 流程分析及相关定义 | 第48-52页 |
| 3.2.2 格点格式的实现难点 | 第52-53页 |
| 3.2.3 GPU求解器实现方案 | 第53-57页 |
| 3.2.4 边界条件及规约 | 第57页 |
| 3.3 性能优化 | 第57-64页 |
| 3.3.1 硬件利用率 | 第57-58页 |
| 3.3.2 内存 | 第58-63页 |
| 3.3.3 指令 | 第63-64页 |
| 3.4 本章小结 | 第64-65页 |
| 第四章 算例分析及性能评估 | 第65-82页 |
| 4.1 ONERA M6机翼算例 | 第65-67页 |
| 4.2 DLR-F6翼身组合体算例 | 第67-72页 |
| 4.3 二维圆柱卡门涡街算例 | 第72-73页 |
| 4.4 高雷诺数圆柱DES数值模拟 | 第73-76页 |
| 4.5 性能评估 | 第76-81页 |
| 4.5.1 Kernel设计方案对比 | 第77页 |
| 4.5.2 不同优化方法效果分析 | 第77-79页 |
| 4.5.3 不同网格总加速性能分析 | 第79-80页 |
| 4.5.4 Runge-Kutta和LU-SGS对比 | 第80页 |
| 4.5.5 GPU与CPU实现的能量性价比 | 第80-81页 |
| 4.6 本章小结 | 第81-82页 |
| 第五章 总结与展望 | 第82-84页 |
| 5.1 总结 | 第82页 |
| 5.2 本文创新点 | 第82-83页 |
| 5.3 展望 | 第83-84页 |
| 参考文献 | 第84-89页 |
| 致谢 | 第89-90页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第90页 |