钢筋混凝土框架结构非线性静、动力分析的高效计算平台HSNAS(GPU)——Ⅰ程序开发.docx

钢筋混凝土框架结构非线性静、动力分析的高效计算平台HSNAS(GPU)——Ⅰ程序开发
钢筋混凝土框架结构是目前建筑领域使用最普遍的结构之一，其能够提供稳定、高强度的支撑，适用于各种建筑类型。然而，由于框架结构存在一定的非线性情况，传统方法计算困难，难以满足工程设计要求。因此，高效计算平台的开发显得尤为重要。
当前，图形处理器（GPU）成为了高性能计算的重要组成部分，在科学计算领域得到了广泛应用。借助GPU并行计算的特点，可以有效提升计算速度，加快计算任务处理并提高模拟精度。因此，本文将基于GPU开发非线性静、动力分析的高效计算平台HSNAS。
本文基于CUDA编程，并将其应用于钢筋混凝土框架结构非线性静力、动力分析。CUDA是NVIDIA在2007年推出的并行计算平台，支持C、C++和Fortran等汇编语言。而钢筋混凝土框架结构在非线性难以求解，需要将其化为线性兼容系统，并采用时间积分方法进行求解。
针对上述问题，本文提出以下的技术路线开发HSNAS程序。
1.建立非线性相容关系和非线性梁单元模型
钢筋混凝土框架结构中的非线性行为主要表现为材料的非线性、几何非线性和边界非线性。本文针对其进行建模，建立非线性梁单元模型并制定非线性相容关系，实现将非线性系统转换为线性兼容系统。
2.构建GPU计算模型
在非线性静力、动力分析中，各个节点会形成一张网状结构。考虑到GPU的并行架构特性，可以将这张网状结构按照一定的原则进行拆解，构成多个小的计算单元。然后通过GPU并行计算的特点，实现高效计算。
3.采用时间积分法进行求解
时间积分法是钢筋混凝土框架结构非线性动力分析的常用方法，其中显式时间积分法是一种较为实用的方法。本文将显式时间积分法应用于HSNAS程序中，完成钢筋混凝土框架结构非线性动力分析。
4.针对内存消耗问题进行优化
钢筋混凝土框架结构非线性静、动力分析过程中生成的数据量巨大，容易导致内存溢出。针对这个问题，我们采取分段计算、内存重复利用等技术手段，优化程序内存消耗。
通过上述技术路线的实现，我们开发出了基于GPU的高效计算平台HSNAS程序。该程序可以高效地处理钢筋混凝土框架结构的非线性静力、动力分析问题，具有速度快、准确性高、运算量大等优点，为工程设计人员提供了强大的工具支持。