[發(fā)明專利]一種顆粒流動仿真方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201710200190.5
• 申請日: 2017-03-30
• 公開（公告）號: CN107016180A
• 公開（公告）日: 2017-08-04
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 楊晨;周福建;高李陽;馮煒
• 申請（專利權(quán)）人: 中國石油大學(xué)（北京）
• 主分類號: G06F17/50
• 分類號: G06F17/50;G06F9/50
• 代理公司: 北京科家知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙)11427
• 代理人: 莫文新

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及顆粒流動仿真技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種顆粒流動仿真方法。

背景技術(shù)

顆粒系統(tǒng)一直是人們關(guān)注的研究內(nèi)容。在工業(yè)領(lǐng)域如：食品控制、化學(xué)、土木工程、油氣、采礦、制藥、粉末冶金、能源等領(lǐng)域都有大量應(yīng)用；在理論研究方面，如何堆積能達(dá)到最密集堆積、沙堆在什么情況下坍塌以研究雪崩等問題。為研究相關(guān)顆粒系統(tǒng)，人們需要搭建大型實驗用顆粒系統(tǒng)，費時費力。并且某些顆粒系統(tǒng)由于成本高，需要在極端的條件下運行，不可能通過實驗搭建完成，而基于虛擬實驗的仿真系統(tǒng)則不存在類似的問題。

目前顆粒系統(tǒng)模擬的計算方法主要以DEM(離散單元算法)方法為主。DEM方法是繼有限元法、計算流體力學(xué)(CFD)之后，用于分析物質(zhì)系統(tǒng)問題的又一種數(shù)值計算方法。DEM方法通過建立微元體系的參數(shù)化模型，進(jìn)行顆粒行為模擬和分析，為解決眾多涉及顆粒、結(jié)構(gòu)、流體與電磁及其耦合等綜合問題提供了一個平臺，已成為科學(xué)過程分析、產(chǎn)品設(shè)計優(yōu)化和研發(fā)的一種強有力的工具。目前DEM方法除了在科學(xué)研究中運用，也在科技應(yīng)用和工業(yè)領(lǐng)域逐漸成熟，并已從顆粒物質(zhì)研究、巖土工程和地質(zhì)工程等科學(xué)及應(yīng)用拓展至工業(yè)過程與工業(yè)產(chǎn)品的設(shè)計、研發(fā)領(lǐng)域，在諸多工業(yè)領(lǐng)域取得了重要成果。

DEM方法的特點是仿真精度高，但計算量大。當(dāng)前，DEM方法的實現(xiàn)以CPU為主，這些方法由于CPU計算能力不足導(dǎo)致計算規(guī)模不足，在可以接受的機時內(nèi)只能計算很小的空間尺寸和時間尺寸；或者因建設(shè)成本高，需要建設(shè)大規(guī)模甚至超大規(guī)模的CPU計算機集群，而且耗電量過大，使用和維護(hù)成本極高。此外，目前用CPU實現(xiàn)的DEM方法要么顆粒數(shù)較少，要么是低密集顆粒碰撞，無法完全實現(xiàn)高密度大量顆粒碰撞模擬。

使用GPU(圖形處理器，Graphics Processing Unit)進(jìn)行通用計算的技術(shù)越來越成熟，如當(dāng)今兩大顯卡制造商nVIDIA和AMD均支持GPU通用計算。鑒于上述問題，本申請發(fā)明人提出了一種顆粒流動仿真方法和方法。

發(fā)明內(nèi)容

根據(jù)本發(fā)明，提出一種顆粒流動仿真方法，能夠?qū)崿F(xiàn)高密度顆粒虛擬實驗仿真，并降低能耗的同時提高運算效率。

根據(jù)本發(fā)明一方面，提出了一種顆粒流動仿真方法，其在并行的多個GPU上執(zhí)行離散單元算法(DEM)方法來進(jìn)行顆粒流動仿真，該方法包括以下步驟：

a、使用DEM方法對顆粒建模，并將建立的DEM模型分配為多個粒子，將該多個粒子分配給多個計算節(jié)點進(jìn)行處理，每個計算節(jié)點的CPU和GPU分別分配有內(nèi)存空間，并在CPU中進(jìn)行初始化數(shù)據(jù)，將初始化后的數(shù)據(jù)從CPU內(nèi)存空間拷貝入所述GPU的內(nèi)存空間中；

b、上述每個計算節(jié)點的GPU對每個粒子進(jìn)行處理，其中每個計算節(jié)點的GPU的每個流處理器負(fù)責(zé)處理一個粒子，并更新粒子存儲在GPU內(nèi)存空間中的坐標(biāo)及粒子速度；

c、在步驟b的處理過程中，確定每個計算節(jié)點控制的粒子，將每個計算節(jié)點控制的粒子個數(shù)拷貝至CPU內(nèi)存空間中，并根據(jù)GPU內(nèi)存空間中的粒子數(shù)進(jìn)行動態(tài)劃分，以按照均衡負(fù)載原則動態(tài)地確定出每個計算節(jié)點計算哪些粒子；

d、利用MPI(Message Passing Interface)接口協(xié)議把上述進(jìn)行數(shù)據(jù)動態(tài)劃分后的粒子在每個計算節(jié)點間遷移；

e、根據(jù)步驟c得到的每個計算節(jié)點控制的粒子，在GPU中計算重疊區(qū)域，并將數(shù)據(jù)拷入CPU內(nèi)存，而后通過MPI接口協(xié)議進(jìn)行數(shù)據(jù)交換；

f、每個計算節(jié)點的GPU中的每個流處理器根據(jù)每個粒子的坐標(biāo)，計算每個粒子所在GPU內(nèi)存空間中網(wǎng)格的編號；

g、每個計算節(jié)點的GPU中的每個流處理器處理計算每個粒子運動中的受力和加速度；

h、每個計算節(jié)點的GPU中的每個流處理器處理每個粒子速度；

i、回到步驟b直至達(dá)到指定步數(shù)；

j、釋放主控節(jié)點和計算節(jié)點的內(nèi)存空間。

在一個實施例中，步驟b、步驟f、步驟g和步驟h利用GPU對每個粒子進(jìn)行并行數(shù)據(jù)處理，即每個GPU對粒子的處理是同步進(jìn)行的。

在一個實施例中，步驟d中所述粒子在各節(jié)點間遷移利用粒子在節(jié)點間傳輸遷移的方法，即用MPI接口發(fā)送和接收函數(shù)，實現(xiàn)粒子各物理量的發(fā)送和接收，進(jìn)而實現(xiàn)了粒子在節(jié)點間的傳輸遷移。

在一個實施例中，在步驟e中，所述在GPU中計算重疊區(qū)域(Overlap區(qū))包括：利用在GPU計算Overlap區(qū)，GPU的一個流處理器處理一個網(wǎng)格。在三維情況下，每個網(wǎng)格有26個網(wǎng)格與之相鄰，判斷相鄰網(wǎng)格是否在當(dāng)前計算節(jié)點中，如果不是，則算作overlap區(qū)，從其他節(jié)點遷移獲得。