基于GPU加速的Boussinesq类波浪传播变形数值模型

Boussinesq波浪模型是一类相位解析模型,在时域内求解需要较高的空间和时间分辨率以保证计算精度。为提高计算效率,有必要针对该类模型开展并行算法的研究。与传统的中央处理器(CPU)相比,图形处理器(GPU)有大量的运算器,可显著提高计算效率。基于统一计算设备架构CUDA C语言和图形处理器,实现了Boussinesq模型的并行运算。将本模型的计算结果同CPU数值模拟结果和解析解相比较,发现得到的结果基本一致。同时也比较了CPU端与GPU端的计算效率,结果表明,GPU数值模型的计算效率有明显提升,并且伴随数值网格的增多,提升效果更为明显。     

New formulae for capacity energy-based assessment of liquefaction triggering

Abstract

Liquefaction of loose saturated soil deposits is a hazardous type of ground failure occurring under earthquake excitations. Therefore, an accurate estimation of liquefaction potential is extremely important in geotechnical engineering. In the current study, a new model is proposed which estimates the level of strain energy needed for liquefaction initiation. A compiled database containing cyclic tests gathered from previously published works was used to develop new models to predict liquefaction potential. M5′ algorithm was used to find the best correlation between parameters. It was shown that not only the derived formulas are acceptably accurate but also they feature a very simple structure in comparison with available formulas in the literature. The proposed equations are accurate, physically sound and uncomplicated. Furthermore, safety factors were given for different levels of risk, which can be useful for engineering practice. In addition, the influence of different predictors on the liquefaction potential was evaluated and also the significance of input variables was assessed via sensitivity analysis. Finally, a new model was introduced for preliminary estimation of liquefaction potential.     

Boussinesq相位解析的海岸水动力学数学模型研究进展

由于在平衡计算效率和精度上具有优势,Boussinesq相位解析数学模型研究不断取得突破,已成为波浪和水流精细化模拟的较优解析方式,为海岸工程、环境、地质等问题提供了实用和高效的研究手段。本文对已有Boussinesq类模型的研究进行了评述,深入探讨其重要发展、实际应用和理论瓶颈,从高阶非静压修正、GPU准三维高性能算法编译、波浪破碎和泥沙运移沉积等4个方面提出未来可能的科学突破方向。     

一种基于点云提取微地形对象的方法

在分析微地形特点以及现有网格DEM在表述微地形中存在的不足的基础上,提出了面向对象的数字高程模型,给出了该模型的形式化描述和以点云为数据源构建面向对象数字高程模型过程中采用的对象边界的识别、特征保持的点云疏化、基于属性近似的网格约化及对象识别等关键步骤的方法。并以实例证明了此过程的可行性。     

基于开放互操作标准的分布式地理空间模型共享研究

传统的单机环境和封闭式网络环境由于有限的资源利用能力, 难以充分支持分散地学数据、模型等资源的共享与应用集成。基于网络环境的信息交换特点, 提出了分布式地理空间模型共享的服务体系。该体系以数据、模型、元数据等互操作要素为核心, 通过网络将数据、模型等网络节点进行开放式耦合。针对地理空间模型服务的互操作问题, 提出了分布式环境下的模型共享服务交互接口, 该接口定义了模型服务元数据、模型服务的交互操作、模型服务的通讯方式等交互规则, 尽可能地降低模型服务与模型终端之间在数据交换、功能调用等方面的互操作困难。为了降低将模型共享为模型服务的实现难度, 设计和开发了地理空间模型共享平台, 并介绍了在该平台上发布地理空间模型的2种方法。最后介绍了研究成果在Prairie生态模型共享方面的应用实践。     

面向地学计算的资源环境科学数据共享平台的设计

目前,在我国的资源环境科学领域中,数据、计算和服务等各种资源存在着共享少、冗余大、标准杂等问题。而信息技术的飞速发展给资源环境科学领域的信息技术基础--地理信息系统带来强大的技术支持。鉴于此,本文以中国科学院资源环境科学数据共享平台建设为例,系统地介绍面向地学科学计算的资源环境科学数据共享平台的设计以及所采用的关键技术--元数据标准/元数据数据库技术、XML/GML技术以及网络会议/多媒体技术等。     

云顶以下臭氧对TOMS反演臭氧总量的影响及反演方法的理论研究

目前紫外后向散射反演臭氧总量的所有算法,都将云考虑成不透明的Lambertian反射体,并假定云顶有效反照率不随波长的变化而变化.然而本文通过模拟计算发现,由于云散射、瑞利散射、臭氧吸收三种作用的综合结果,云顶的有效反照率是与波长相关的,即使光学厚度比较大的云,辐射也可由云顶继续向下传输,因而会受到云顶以下臭氧吸收的影响.用V7方法进行反演,模拟计算结果表明：云的出现使得云顶以下,特别是云内光程增强,导致紫外波段的臭氧吸收衰减增大,所以反演出的臭氧总量值比真实值偏大,本文称这种现象为“云吸收效应”,并讨论了该效应的影响因子.最后,在辐射传输模拟的基础上建立一套反演算法,大大减弱了“云吸收效应”的影响.     

计算模式驱动下GIS体系结构的发展分析

计算模式是信息时代特有的解决问题的方法范式,它综合反映了信息科学的理论、软件与硬件等因素在解决实际问题中相互作用的形式,是与相应阶段主流信息技术相对应的信息系统体系结构的规律模式或构筑范式。该文分析了计算模式驱动下GIS的体系结构从单机模式、局域网模式、广域网模式(WebGIS)到网格模式(GridGIS)的发展过程,指出单机、局域网和广域网模式本质上都具有集中封闭的性质,不同程度地存在着理论、技术、物理、功能和逻辑思维等五大边缘,是典型的空间信息孤岛。网格计算模式是一种彻底的分布式计算模式,GIS的网格模式直接打破了传统模式的技术、物理、功能和逻辑思维限制,并面向理论边缘的解决,具有开放、均质、扁平的结构性质,升格为空间信息网格基础设施。     

基于R树的分布式并行空间索引机制研究

为提高分布式并行计算环境下海量空间数据管理与并行化处理的效率,基于并行空间索引机制的研究,设计一种多层并行R树空间索引结构。该索引结构以高效率的并行空间数据划分策略为基础,以经典的并行计算方法论为依据,使其结构设计在保证能够获得较好的负载平衡性能的前提下,更适合于海量空间数据的并行化处理。以空间范围查询并行处理的系统响应时间为性能评估指标,通过实验证明并行空间索引结构具有设计合理、性能高效的特点。     

Investigation of highly efficient algorithms for solving linear equations in the discontinuous deformation analysis method

Large‐scale engineering computing using the discontinuous deformation analysis (DDA) method is time‐consuming, which hinders the application of the DDA method. The simulation result of a typical numerical example indicates that the linear equation solver is a key factor that affects the efficiency of the DDA method. In this paper, highly efficient algorithms for solving linear equations are investigated, and two modifications of the DDA programme are presented. The first modification is a linear equation solver with high efficiency. The block Jacobi (BJ) iterative method and the block conjugate gradient with Jacobi pre‐processing (Jacobi‐PCG) iterative method are introduced, and the key operations are detailed, including the matrix‐vector product and the diagonal matrix inversion. Another modification consists of a parallel linear equation solver, which is separately constructed based on the multi‐thread and CPU‐GPU heterogeneous platforms with OpenMP and CUDA, respectively. The simulation results from several numerical examples using the modified DDA programme demonstrate that the Jacobi‐PCG is a better iterative method for large‐scale engineering computing and that adoptive parallel strategies can greatly enhance computational efficiency. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd.