复杂形态颗粒流动的GPU并行离散元分析

The flow features of granular materials appears widely in various fields,such as mineral transport,chemical process and geological disasters. The granular flows perform complex mechanical behaviors under the influences of boundary conditions, external load, particle shape and mechanical properties. The kinetic characteristics of granular materials with complex shapes on macro scale can be revealed with the analysis on micro scale using discrete element method (DEM). In this project, the complex shaped elements are constructed with diluted particle model. The relative contact force model is developted to determine the inter-particle contact force. The algorithm for particle contact detection is established according to the contact pattern of complex shaped elements. Especially, the fast neighbor-searching algorithm is investigated to determine the element collision. The post-processing system with the GPU-based real-time display technique is also developted to show the simulated results. Finally, the silo flow process of complex shaped granular materials is simulated with large scale discrete element method to reveal the mechanism of different flow states. The simulated results will be validated with phyiscal tests. In this project, the GPU-based parallel computation algorithm is combined with the large scale DEM simulation. It can be benifet to understand the compex flow characteristics of granular materials and to sovle the relative engineering problems.

颗粒材料的流动行为广泛存在于矿物输运、化工过程以及地质灾害等不同研究领域，并在边界约束、外力驱动，以及颗粒形态和力学性质的影响下，呈现出复杂的力学行为。采用高性能离散元方法从细观尺度上分析复杂形态颗粒材料的流动规律有助于揭示其宏观运动特征。为此，本申请项目通过扩展颗粒模型构造具有复杂几何形态的颗粒单元，并发展相应的接触模型以准确计算单元间的作用力；针对复杂形态颗粒离散元的接触模式，研究基于GPU并行技术的高性能数值算法，并重点研究颗粒单元间接触判断的快速搜索方法，研发基于GPU实时显示技术的后处理系统；对复杂形态颗粒物质在筒仓内的流动过程进行大规模离散元分析，揭示其呈现不同流动状态及相互转化的内在机理，并进行相应的实验验证。本申请项目将基于GPU的高性能并行算法与离散元的大规模计算相结合，为研究颗粒材料的复杂流动规律进而解决相应的工程问题提供有力的科学依据。

颗粒材料的流动行为广泛存在，并在边界约束、外力驱动，以及颗粒形态和力学性质的影响下，呈现出复杂的力学行为。本项目通过基于闵可夫斯基和(Minkowski sum) 的扩展颗粒模型构造具有复杂几何形态的颗粒单元，将基本多面体和扩展球体相叠加形成具有光滑棱边和角点的扩展多面体单元，考虑扩展多面体单元相互作用过程中角点、棱边和平面之间的不同接触模式，建立了不同模式下的Hertz接触模型，发展了相应的非线性黏弹性接触模型以准确计算单元间的作用力；针对复杂形态颗粒离散元的接触模式，在CUDA环境下实现了复杂形态颗粒的大规模并行计算，采用面向对象方法进行颗粒数据封装，实现复杂颗粒的快速邻居搜索和接触判断，搭建了基于GPU的扩展多面体离散元仿真计算平台；研发了基于GPU实时显示技术的后处理技术，提出了大规模粒子可视化框架与标准输入输出格式，通过CUDA与OpenGL的互操作技术实现离散元计算和结果显示的同步进行；对复杂形态颗粒物质在筒仓内的流动过程进行大规模离散元分析，揭示其呈现不同流动状态及相互转化的内在机理，并进行相应的实验验证。.本项目将基于GPU的高性能并行计算方法与离散元的大规模计算相结合，为研究颗粒材料的复杂流动规律进而解决相应的工程问题提供有力的科学依据，相关的成果已成功应用于海洋冰区的冰载荷分析和海洋平台冰激振动分析等方面。同时利用现有的软件架构技术，构建了基于GPU的扩展多面体离散元仿真计算平台，在内部实现了基于GPU的复杂颗粒离散元快速邻居搜索和接触判断算法，并研究了各种GPU计算的加速优化方法，为利用GPU进行各种科学计算实践提供了有力的技术依据。.由于大数据处理技术不断成熟与延伸，我们所需处理的大规模颗粒数据具备数据体量巨大、处理速度快、数据类型繁多等特点，数据无疑是新型信息技术服务和科学研究的基石，大数据处理技术理所当然地成为当今信息技术发展的核心热点，下一阶段将考虑将大规模颗粒数据的仿真计算放到Spark大数据处理框架中实现。