학술논문
An efficient parallel computing method for random vibration analysis of a three-dimensional train-track-soil coupled model using Seed-PCG algorithm
Document Type
Original Paper
Author
Source
Journal of Central South University: Science & Technology of Mining and Metallurgy. 31(1):302-316
Subject
Language
English
ISSN
2095-2899
2227-5223
2227-5223
Abstract
摘要: 为了解决列车-轨道-地基土三维有限元模型随机多样本计算效率低的问题,本文提出了一种基 于Seed-PCG 法的高效并行计算方法。基于有限元法和虚拟激励法建立轨道不平顺激励下的三维列车-轨道-地基土耦合随机振动分析模型;针对车致地基土随机振动分析产生的多右端项线性方程组求解问 题,采用Seed-PCG 方法进行求解。通过PCG方法求解种子系统得到的Krylov 子空间进行投影,以改 进其余线性方程组的初始解和对应的初始残量,有效提高了PCG法的收敛速度,最后,在MATLABCUDA 混合平台上开发了并行计算程序。数值算例表明:相同计算平台下的该方法相比多点同步算法 获得了104.2 倍的加速;相比PCG法逐个求解方案减少了18%的迭代次数,获得了1.21 倍的加速。