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热物性反问题高效并行算法研究

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摘要

第1章 绪论

1.1 本文研究背景与意义

1.2 热物性反问题中温度对参数的敏感度研究现状

1.3 并行计算概述

1.3.1 并行算法简介

1.3.2 并行算法评价

1.3.3 虚拟边界多重网格高效并行算法

1.4 热物性敏感度并行计算环境

1.5 本文研究内容

1.6 本文组织结构

第2章 虚边界预测并行算法研究

2.1 无虚边界预测并行算法

2.1.1 无虚边界预测并行算法的求解思路

2.1.2 无虚边界预测算法测试结果及分析

2.2 基于虚边界预测(VBF)的并行算法

2.2.1 虚边界预测并行算法的设想

2.2.2 虚边界预测模型

2.2.3 非均匀网格下的VBF并行算法

2.2.4 非均匀网格下基于两重网格的VBF并行算法

2.3 本章小结

第3章 非均匀网格热物性问题优化并行算法

3.1 二维变系数热物性问题

3.1.1 均匀网格下热物性正问题的求解

3.1.2 非均匀网格下热物性正问题求解

3.2 热物性反问题数学模型

3.2.1 热物性反问题的模型

3.2.2 热物性反问题求解思路

3.3 热物性反问题粒子群优化算法

3.4 本章小结

第4章 基于敏感度的一维反问题并行算法

4.1 热物性敏感度初边值问题并行计算模型

4.1.1 解析解

4.1.2 区域分裂并行计算

4.2 变系数敏感度并行计算

4.2.1 控制方程和初边值条件

4.2.2 并行计算及并行计算结果

4.3 反问题多参数的敏感度并行计算

4.3.1 参数a1的敏感度分析和并行计算

4.3.2 参数a2的敏感度分析和并行计算

4.3.3 参数a3的敏感度分析和并行计算

4.3.4 参数a4的敏感度分析和并行计算

4.3.5 参数a5的敏感度分析和并行计算

4.3.6 参数a6的敏感度分析和并行计算

4.3.7 基于参数敏感度变步长VBF反问题并行算法

4.4 反问题多项式系数的敏感度并行计算

4.4.1 系数A的敏感度P=(?)u/(?)A分析和并行计算

4.4.2 系数B的敏感度Q=(?)u/(?)B分析和并行计算

4.4.3 系数C的敏感度R=(?)u/(?)C分析和并行计算

4.4.4 系数D的敏感度X=(?)u/(?)D分析和并行计算

4.4.5 系数E的敏感度Y=(?)u/(?)E分析和并行计算

4.4.6 系数F的敏感度Z=(?)u/(?)F分析和并行计算

4.4.7 基于多项式系数的敏感度变步长VBF反问题并行算法

4.5 本章小结

第5章 高维热物性参数敏感度并行算法研究

5.1 二维热物性系数敏感度初边值问题模型

5.1.1 二维热物性常系数敏感度理论分析

5.1.2 二维热物性变系数敏感度理论分析

5.2 三维热物性系数敏感度初边值问题的建立

5.2.1 三维热物性常系数敏感度理论分析

5.2.2 三维热物性变系数敏感度理论分析

5.3 二维热物性系数敏感度并行计算

5.4 三维热物性系数敏感度并行计算

5.5 本章小结

第6章 基于敏感度的高维反问题并行算法

6.1 二维多参数敏感度并行计算

6.1.1 热物性变系数

6.1.2 多参数敏感度分析

6.1.3 基于参数敏感度的变步长VBF高维反问题并行算法

6.2 二维多项式参数敏感度并行计算

6.2.1 温度对参数A的敏感度并行计算

6.2.2 温度对参数B的敏感度并行计算

6.2.3 温度对参数C的敏感度并行计算

6.2.4 温度对参数D的敏感度并行计算

6.2.5 温度对参数E的敏感度并行计算

6.2.6 温度对参数F的敏感度并行计算

6.2.7 基于多项式系数敏感度的变步长VBF反问题并行算法

6.3 本章小结

第7章 总结与展望

7.1 本文总结

7.2 进一步研究

致谢

参考文献

攻读博士学位期间参与项目和发表论文的情况

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摘要

在热物性反问题中,温度对参数的敏感度(简称敏感度)是一个重要的并行计算算法研究的内容。对“敏感度”进行理论分析和计算,进而开发高效并行算法是作者所在课题组多年并行算法研究的深入工作。
   论文叙述了“敏感度”的研究现状和研究进展,研究了非均匀网格下虚边界预测(VBF)的并行算法,讨论了基于两重网格的非均匀网格VBF并行算法以及非均匀变步长并行计算方法,给出了热物性反问题中温度对参数的敏感度的初边值问题,以及多个参数表达的热物性系数对应的敏感度初边值问题,计算结果表明:对小同的参数,敏感度的函数值大小不同。由此建立了基于敏感度的非均匀网格虚边界预测反问题高效并行算法。
   本文用8个节点处理器进行了并行计算,并行计算效率为85%。
   本文的主要创新点是:
   (1)研究了基于两重网格非均匀步长的虚边界预测的并行算法。
   在粗细两重网格上,取步长不同的非均匀网格,在子区域虚拟边界上,建立边界函数值预测方法,算例表明该算法比直接对各子区域进行迭代求解的方法有更高的求解效率,计算时间大约为直接迭代求解的2/3左右。
   (2)建立了热物性反问题中温度对参数的敏感度的初边值问题及并行计算数学模型。
   根据温度对参数的敏感度的定义,建立了敏感度的初边值问题,构造了区域分裂并行计算模型,对单参数和多参数的热物性反问题参数的敏感度进行了并行计算,得到敏感度随时间和空间变化的数据。
   (3)构造了基于温度对参数敏感度的两重网格变步长虚边界预测的反问题高效并行算法。
   对敏感度计算数据进行分析,发现参数不同,温度的敏感度也不同。因而,提出了根据不同的参数,选取不同计算步长的并行算法。算例表明,在相同的精确度下,该算法比等步长算法减少40-65%的计算量。

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