New strategies for developing GPU accelerated disk‐based discontinuous deformation analysis for large‐scale modeling
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The major obstacle for the application of discontinuous deformation analysis (DDA) in engineering problems is the high computational cost and poor efficiency. In this paper, the main algorithms of disk‐based DDA are redesigned and implemented on graphics processing unit (GPU) to improve its performance. First, a contact pair‐wise scheme is proposed to assemble the stiffness matrix on GPU. Second, a buffer strategy and a GPU version of grid‐based contact detection algorithm are developed to improve the efficiency of contact detection. Third, for solving the simultaneous equations, two iterative methods are considered along with the direct solver method. The parallel performances of proposed strategies are tested and compared with the CPU counterparts. The results show that the maximum speedup ratio is 14 for the assembly of the stiffness matrix and 215 for contact detection. The speedup ratio for solving simultaneous equations depends on several factors, and the preconditioned conjugate gradients method ( pcg ) is suggested. Finally, the effectiveness and performance of the proposed GPU accelerated disk‐based DDA is further demonstrated by several examples, one of which consisted of over 500,000 particles. The results show that the proposed method can achieve a satisfactory speedup ratio, and is ready for large‐scale problems.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle