基于FTM算法的GPU加速

为了解决FTM(Front Tracking Method)算法在计算机中计算耗时长的问题,利用CUDA(Compute Unified Device Architecture)来实现FTM算法在GPU中的并行计算。结合GPU并行计算架构的特性以及FTM算法的特点,本文通过共享内存的引入、线程块划分和线程块共享内存边界元素的纳入、迭代方法的改进和迭代过程中存储结构的变换等方法,提出了将FTM算法中的网格计算以及界面标记点处理方法在GPU中的实现方式。最后,通过模拟单气泡在静止液体中的自由上升运动,验证了FTM在GPU中计算的可行性与计算效率的提升。     

水平布置等径气泡上升运动数值模拟分析

采用FTM(Front Tracking Method)方法,使用Fortran语言自编程序,对气泡上升运动进行数值模拟,并且选用小气泡作为研究对象,忽略气泡变形对气泡运动的影响。通过对比分析1~4个气泡的流场与运动速度变化,发现气泡间相互作用主要受流场变化的影响,由于双气泡的漩涡抵消和尾迹合并作用,双气泡的终极速度要比单气泡小,而三个气泡和四个气泡向上运动时中间气泡超越两侧气泡之后逐渐表现为单气泡和双气泡的运动特性,但发展到终极速度的时间更长。