论文基于SystenlGenerator的流体力学算法建模与仿真是适合不知如何写流体力学方面的相关专业大学硕士和本科毕业论文以及关于流体力学论文开题报告范文和相关职称论文写作参考文献资料下载。
摘 要：为了提高流体力学算法EULER3D程序的性能,提出了一种基于System Generator的软硬件结合的优化方法.在分析算法流程和耗时函数的基础上,用System Generator模块搭建系统模型,实现EULER3D的核心计算功能,并进行仿真.利用高速以太网接口实现PC和FPGA之间的数据交互,最终实现了EULER3D程序的整体性能优化.将实验结果与直接编写VHDL代码开发方法比较,结果表明,使用System Generator能够降低FPGA编程要求,提高开发效率.
关键词：System Generator；FPGA；模型化設计；流体力学；性能优化
随着FPGA的高速发展,FPGA中的可用资源不断增加,集成了多种用于数字信号处理的IP核.为了适应这种发展趋势,各FPGA厂商都推出了基于Matlab接口的代码自动生成工具,Xilinx公司的System Generator就是其中的一个代表.它是一种系统级（或算法级）的设计工具,在Matlab/Simulink提供的高层运行环境中对所需的硬件进行图形化建模,利用可以自动转化成所需的VHDL或Verilog语言的基本模块组件大型系统,提高开发效率.由System Generator构建的模型可用Simulink进行仿真和调试,算法模型的修改方便,时序设计简单.在不降低执行效率和可靠性的情况下,使得FPGA不仅具有硬件级的运行速度,又表现出软件的易重构性.FPGA上的一定规模的系统设计可以借助System Generator等工具提高开发效率,在模糊控制器、直接数字频率合成器和信号滤波器等诸多设计中得到应用,取得了良好的效果.
对于某些并行计算软件而言,CPU、GPU的并行计算能力有限,而FPGA则能够提供更好的并行计算支持.通过运用软硬件结合的方法,将软件中计算量集中的核心代码移植到FP-GA上由硬件实现,以期获得更快的程序执行速度.
本文分析了流体力学算法EULER3D的算法流程和核心运算,在不同层次上建立算法模型,利用System Generator工具进行仿真并在FPGA上实现,算法其他部分在PC机上进行计算,这样以软硬件结合的方式提高了程序的执行效率.通过与手工编写VHDL代码的开发方法进行对比,可以反映出SystemGenerator工具在开发周期、资源利用等方面的优势.
1EULER3D算法简介
1.1算法原理
EULER3D算法是流体力学计算的一个重要的步骤,计算非均匀流场中质元的密度、速度和能量的变化情况.相关的数值算法公式为
其中,u等于（u,v,w）是流体速度,T是温度,p是压强,是热膨胀因子,g是重力场,是热扩散性.
每隔时间计算每个质元在4个“相邻质元”的作用下发生状态变化,“相邻质元”可以是真实的质元,也可以是机翼边界或者远场边界.该算法分为以下几个计算步骤：初始化；读入数据,填充空位；备份数据；计算时间步长；计算流场变化；更新流场数据；输出计算结果.算法流程如图1所示.
1.2程序热点分析
本文针对EULER3D的多核CPU C语言版本（https：//github.com/pathseale/rodinia/blob/master/cuda/cfd/euler3d.cu）进行优化.利用gprof工具分析程序中各函数的调用次数和耗时比例,对40万质元运算量的一次分析结果如图2所示.由图2可见,程序运行时调用次数较多的函数有compute_flux函数、time_step函数、compute_velocity函数、compute_speed_sqd函数等.compute_velocity及其子函数包含了大量的浮点数乘法、除法和开方运算,耗时比重达到了总运行时间的八成以上,因此compute_velocity函数可以考虑作为利用硬件加速和优化的对象.
2基于System Generator的EULER3D算法的建模
System Generator是Xilinx公司和MathWorks公司联合开发的基于FPGA的建模和设计工具.它可以将算法表示成为一个高度抽象的模块,自动将算法模型映射为一个基于FPGA的硬件设计方案.设计者不必清楚硬件描述语言,而关注于算法模型就可以完成硬件设计,另一方面,System Generator根据算法模型自动生成测试文件,这使得仿真更加方便.这样就将开发时间主要用于算法模型的设计上,节约了编码和调试时间.
根据程序热点分析结果,将compute_flux函数用硬件实现有望很好地提高算法的整体效率.compute_flux调用的子函数有compute_velocity、compute_speed_sqd、compute_pressure、corn-pute_speed_of_sound和compute_flux_contribution.采用自底向上的建模过程,先构建compute_velocity等的模型,生成子系统,再利用这些子系统构建出compute_flux模型.
2.1底层模型
对compute_velocity等底层函数建模,涉及的基本运算有加、减、乘、除和开方运算,它们都可以直接对应到svstem Gen-erator的Xilinx Blockset工具箱中的5种基本运算模块.构建底层模型之后,可以生成对应的子系统（如compute_velocity.mdl）,便于上层引用.构建compute_velocity函数的模型及其对应的子系统,如图3所示.注意这里使用的基本模块均来自Xilinx Blockset工具箱.在compute_velocity函数内作了3次除法,外部表现为4个输入和3个输出.其他底层模型有com-pute_flux_contribution、compute_pressure、compute_speed_of_sound、compute_speed_sqd,建立方式与compute_velocity类似.
总结:这篇流体力学论文范文为免费优秀学术论文范文,可用于相关写作参考。
参考文献：
1、 网络谣言和正面信息交互过程建模和仿真 摘 要：社交网络的迅猛发展使得谣言传播相对过去更加快速、广泛地影响着人们的正常生活。针对现实生活中谣言扩散后，政府或权威组织发布正面信息澄清事实。
2、 基于A星算法的游戏路径优化的仿真分析 摘要：路径搜索是许多游戏的核心组成部分，路径搜索的算法有很多，不同的搜索算法有不同的搜索效率。A*算法是游戏中解决寻路问题的主要搜索算法，该文通。
3、 基于遗传算法优化的RBF神经网络在MBR膜污染仿真预测中 1 引言（Introduction）水污染的预防和治理已成为当今世界日益严重的热点问题。膜生物反应器（MBR）作为一种将膜分离技术和生物反应技。
4、 小学数学计算教学中构造算法建模教学策略 【摘要】构建数学模型是一个综合性的过程，是数学能力和其他各种能力协同发展的过程。在计算教学“构造算法”过程中进行数学建模教学，使学生充分体验由直。
5、 功率反演算法FPGA实现和仿真 摘要：功率反演算法可以通过实时调整天线阵列的权值，获得对不同方向的干扰信号高的抑制比，在强干扰情况下获取微弱的有用信号。本文进行了功率反演算法F。
6、 数学建模课程在经济类院校人才培养中意义 数学建模是一种是利用数学的语言和方法解决实际问题的方法，是研究解决许多复杂经济金融问题不可缺少的重要工具。在财经院校开设数学建模课程，对培养学生。