【摘 要】
:
基于金兹堡-郎道理论的相场法(Phase Field,PF)是目前凝固组织模拟中最有潜力的有效计算技术之一,不必跟踪固-液界面,还可方便地将流动等外场引入到相场控制方程中。格子Bolt
论文部分内容阅读
基于金兹堡-郎道理论的相场法(Phase Field,PF)是目前凝固组织模拟中最有潜力的有效计算技术之一,不必跟踪固-液界面,还可方便地将流动等外场引入到相场控制方程中。格子Boltzmann方法(Lattice Boltzmann Method,LBM)不但满足于计算多相流、还可以处理任意复杂边界,计算效率高、数值稳定性好、本质并行、易于处理任意复杂的边界问题等许多传统方法没有的独特优势。本文基于相场模型与计算动量、质量及能量传输的格子Boltzmann方法(LBM),耦合温度场、溶质场、流动场等外场建立PF-LBM模型,以纯物质和Al-4.5wt%Cu合金为例,开展多物理场过程耦合条件下的数值模拟,研究流动对二维纯物质凝固生长和Al-4.5wt%Cu二元合金凝固生长的影响,以及凝固生长对流动的影响。针对多场耦合相场模型模拟计算中面临的多尺度、传统的基于均匀网格的有限差分方法在单CPU上求解相场模型存在计算量大、计算效率低、限于定性研究等问题,研究了基于GPU的高性能计算方法,实现二维区域内求解相场模型算法的并行化,以扩大可模拟尺度,提高求解精度及计算效率。在CPU+GPU异构多节点集群平台上,采用Open CL并行计算的方法,对多场耦合的PF-LBM相场模型的数值模拟进行求解。为了验证Open CL并行计算方法在模拟流动作用下凝固生长的数值计算的可靠性和有效性,把Open CL并行计算方法求解PF-LBM相场模型的结果与CPU串行结果进行对比,相同条件下,相比基于CPU的模拟计算时间,Open CL并行计算方法的求解时间有大幅降低,计算效率明显提升,在模拟区域为1200×1200网格上,单GPU上Open CL并行计方法得到7.6倍的加速比。对强迫对流和自然对流时枝晶生长进行了模拟。模拟结果表明,强迫对流作用下,单枝晶生长过程中,受流场的影响呈非对称生长状态,流速越大,非对称生长越明显。多枝晶生长过程中,随着枝晶间距缩小,溶质浓度升高导致枝晶呈现非对称生长,流动作用逐渐变弱,枝晶臂出现互相压迫生长现象,枝晶呈现不规则形状。自然对流作用下,随着单枝晶生长,界面温度升高,流场逐渐被分割成四个漩涡小区域,流动作用改变了枝晶生长行为,促进迎流方向枝晶的生长,同时温度梯度的增加增大了自然对流流场的强度。
其他文献
随着深度学习技术的快速发展,基于深度学习的文本生成的研究也越来越深入,其中故事结局生成任务是近三年来一个热门的纯文本生成任务,它需要充分地理解上下文情节信息,然后根
混沌现象是一种自然的非线性现象,在工程、生物学、物理学等领域有着广泛的应用。由于其具有无周期性、不规则性的规律性和灵敏度受初始值的影响等特点,故混沌控制成为近三十
随着科学技术的发展,信息安全成为了网络安全不可或缺的一部分,也成为与我们的生活息息相关的一部分,伴随着信息安全,数字签名应运而生,成为保护信息安全的一道屏障.在传输信息的过程中确保通信双方互相信任以及保证传输的内容是安全真实的数字签名,又有保证信息的完整性、机密性及防伪造性等功能,使得数字签名技术在商业、军事等方面有着重要的作用和特殊的位置.代理签名方案是数字签名的一部分,也是签名数字化体现.多重
大庆油田经过长期的开发建设,使其不但面临着油田持续稳产的严峻形势,而巨油田开发建设对生态环境影响的问题也日益突显.本文从大庆油田开发建设中的生态环境问题出发,针对石
如今各种视觉传感技术应运而生,但是技术的专注性也决定了,为了得到契合人类视觉感官系统或者利于计算机识别应用的图像,需要统筹来自于不同成像技术的源图像的信息,这就是多源图像融合技术。本文的研究重点由红外可见光图像的融合算法展开。本文的主要内容和创新点概括如下:1.以人类的注意力机制作为引导,对视觉显著性检测进行了基础说明,同时列举了不同时期相关的算法。并且进行了两组小实验,加深对5种经典算法的认识,
近年来,随着互联网产业的快速发展以及智能手机和移动运营网络的广泛普及,大量涌现的即时通讯类软件使人与人之间的联系更加紧密,交流效率得到大大提升。随着网络建设的提速
本文从公共数据预测的研究背景入手,在现有机器学习方法的基础上,阐述了深度学习方法以及相关领域公共数据分析的研究现状,针对音乐领域和气象领域的公共大数据预测,主要开展
目前,我国中小企业发展迅猛而急速,不仅带来税收增加、就业岗位增多并呈现多样性、许多新兴行业的出现,让国家注意到了中小企业,同时针对中小企业下发了相关政策和优惠利好的
近年来,视频监控领域下的人脸识别得到了广泛关注,通过视频监控来追踪犯罪分子,大大提升了案件的侦破率。但是犯罪分子可能通过伪装,来逃避监控系统的追查。伪装人脸识别作为
本课题针对非真实感渲染算法研究中的问题,研究并提出了基于单张图像的两种风格化渲染算法——人脸卡通画风格和低模风格。对于人脸卡通画风格的非真实感渲染分为很多不同的类型,本课题针对简单线条人脸表达及夸张的风格进行模拟,旨在绘制出能够充分表现人脸特色的漫画效果。对于低模风格的渲染,我们用颜色大小各异的三角形抽象地表现参考图像,渲染的难度在于利用有限数量的三角形还原参考图像的主要内容,同时保证渲染结果的美