应用Python-GPU求解的实时混合试验方法研究
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北京工业大学

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中图分类号:

TU 311. 3;TU 352. 1

基金项目:

国家自然科学基金面上项目(51978016);河北省地震灾害防御与风险评价重点实验室开放基金资助项目(项目编号:FZ213104)


Research on Real-time Hybrid Simulation by Python-GPU Computing
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Beijing University Of Technology

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    摘要:

    实时混合试验将物理试验与数值仿真相结合,在相同设备试验能力条件下可增大试验试件尺寸,降低模型缩尺影响。实时仿真效率决定了数值模型规模,目前基于中央处理器(CPU)仅能实现较小规模模型的实时仿真。为此,提出了基于Python和图形处理器(GPU)数值求解的实时混合试验系统。将土结相互作用系统作为试验模型,使用Python-GPU代替CPU数值求解,对提出的实时混合试验系统进行了仿真与试验验证。研究结果表明,使用Python-GPU对无条件稳定算法求解,积分步长20ms时GPU实时求解模型自由度超过24000,是同一台计算机CPU求解规模的7倍左右,提升了实时混合试验的试验能力。

    Abstract:

    Real-time hybrid simulation (RTHS) combines physical testing and numerical simulation with the same equipment testing capacity, allowing for larger testing specimens and lower scaling error. The scale of the numerical model is determined by the capabilities of real-time simulation. Currently, the central processing unit (CPU) can only simulate small-scale models in real-time. This article establishes an RTHS framework based on Python and graphics processor unit (GPU) computation. Using a soil-structure interaction system as a testing model, the performance of the testing framework is verified by numerical simulation and experiment. The results show that using Python-GPU to speed the unconditionally stable algorithm allows a numerical substructure with 27000 DOFs to be solved in a time step of 20ms. Because the scale of GPU calculation is almost 7 times greater than that of CPU calculation in the same machine, the capability of RTHS is greatly extended.

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  • 收稿日期:2021-10-17
  • 最后修改日期:2021-12-22
  • 录用日期:2022-01-11
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