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基于GPU的粒子系统数值模拟研究及其应用

摘要第1-4页
ABSTRACT第4-8页
第1章 绪论第8-12页
   ·问题提出第8页
   ·研究背景第8-9页
   ·研究意义第9-10页
   ·主要研究内容第10-11页
   ·论文的组织结构第11-12页
第2章 DEM仿真原理、GPU和OpenGL编程概述第12-24页
   ·离散单元法(DEM)概述第12-14页
     ·法线方向力第12-13页
     ·切向力及合力第13页
     ·蛙跳积分第13-14页
   ·CPU+GPU异构编程概述第14-19页
     ·CPU和GPU设计架构第14-15页
     ·CPU和GPU比较第15-16页
     ·CUDA存储器模型第16-17页
     ·CUDAC第17-18页
     ·CUDA程序基本框架第18-19页
   ·OpenGL编程概述第19-23页
     ·OpenGL管线第20-21页
     ·OpenGL初始化第21页
     ·OpenGL投影设置第21-22页
     ·OpenGL光照设置第22-23页
   ·本章小结第23-24页
第3章 粒子系统主机端的设计与实现第24-31页
   ·系统的文件安排第24-25页
     ·C++后缀的文件第24-25页
     ·CUDA后缀的文件第25页
   ·粒子系统类第25-27页
     ·仿真参数初始化第26页
     ·系统的内存分配与释放第26-27页
   ·系统的主函数文件第27-30页
     ·GLUT编程框架第28-29页
     ·螺杆挤出器模型的绘制第29-30页
   ·本章小结第30-31页
第4章 粒子系统设备端的设计与实现第31-41页
   ·线程维度划分第32页
   ·粒子状态更新第32-33页
   ·邻域搜索第33-36页
     ·划分网格第33-34页
     ·哈希值排序第34-35页
     ·计算排序后的粒子数组第35-36页
   ·粒子碰撞处理第36-40页
     ·粒子间的碰撞第36页
     ·粒子与螺筒与螺杆的碰撞第36-37页
     ·粒子与螺纹的碰撞第37-40页
   ·本章小结第40-41页
第5章 粒子系统的改进第41-51页
   ·使用shared memory和线程同步第41-43页
   ·使用CUDA流第43-45页
   ·使用CUDA与OpenGL的互操作第45-46页
   ·CUDA程序其他功能实现及策略第46-50页
     ·程序控制分支优化第46-47页
     ·寄存器使用优化第47-48页
     ·线程维度划分策略第48页
     ·Memory coalescing策略第48-49页
     ·使用CUDA事件第49-50页
   ·本章小结第50-51页
第6章 实验与结果分析第51-65页
   ·实验条件与初始数据第51-53页
   ·系统运行效果第53-57页
   ·各种优化策略效率的实验分析第57-60页
     ·使用shared memory第57-58页
     ·使用CUDA流第58-59页
     ·使用CUDA与OpenGL互操作第59-60页
   ·不同显卡试验数据对比第60-62页
   ·实验结果分析第62-64页
   ·本章小结第64-65页
第7章 全文总结第65-67页
   ·研究成果及结论第65页
   ·下一步的工作第65-67页
致谢第67-68页
参考文献第68-71页
攻读学位期间的研究成果第71页

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