面向多尺度拓扑优化的渐进均匀化GPU并行算法研究

• Published in: 浙江大学学报（理学版） Vol. 50; no. 6; pp. 722 - 735
• Main Authors: 夏兆辉, 刘健力, 高百川, 聂涛, 余琛, 陈龙, 余金桂
• Format: Journal Article
• Language: Chinese
• Published: 华中科技大学 机械科学与工程学院/智能制造装备与技术全国重点实验室,湖北 武汉 430074%武汉轻工大学 数学与计算机学院,湖北 武汉 430023%上海理工大学 机械工程学院,上海 200093%武汉理工大学机电工程学院,湖北 武汉 430070 25.11.2023
• Subjects: multi-scale topology optimization; 渐进均匀化; 统一计算设备架构(CUDA); GPU并行计算; asymptotic homogenization; compute unified device architecture(CUDA); 多尺度拓扑优化; GPU parallel computing
• ISSN: 1008-9497
• DOI: 10.3785/j.issn.1008-9497.2023.06.007

TP391; 针对多尺度结构拓扑设计计算效率低等问题,提出了一种基于水平集渐进均匀化的多尺度拓扑优化并行算法.基于通用图形处理器(graphics processing unit,GPU),通过水平集初始化、大型稀疏刚度矩阵方程求解以及本构矩阵并行计算,可大幅提升渐进均匀化算法的效率.实验结果表明,当三维晶胞单元网格细化至分辨率为10万时,多尺度结构拓扑优化GPU并行算法较CPU串行算法快数十倍.