GPU beschleunigt globale DIC-Berechnungen und erzielt einen Effizienz sprung bei der digitalen Bild korrelation

1. Technischer Hintergrund

Die digitale Bild korrelation (DIC) ist eine Schlüssel technologie zur Untersuchung der mechanischen Eigenschaften von Materialien und zur Analyse der Dehnung komplexer Strukturen in den Bereichen Material wissenschaften, Luft-und Raumfahrt, Bauingenieur wesen usw. Global DIC ist weit verbreitet in komplexen Arbeits bedingungen (wie Riss ausbreitung und Verformung von Verbund werkstoffen) Wegen seines Vorteils der Bereitstellung kontinuierlicher Verformung informationen des gesamten Feldes. Die Berechnungs komplexität des globalen DIC ist jedoch hoch, und die Single-Core-Berechnung der CPU dauert lange, was einen Effizienz engpass aufweist.

2. Prinzip der Methode

Global DIC ist eine Technologie, die das Verschiebung sfeld und das Dehnung sfeld des gesamten Feldes analysiert, indem das gesamte Bild als Ganzes angepasst wird. Im Vergleich zum lokalen DIC kann das globale DIC Informationen zur kontinuier lichen Verformung liefern und eignet sich für Szenen wie große Verschiebung, komplexe Dehnung und Risse. Bei der globalen DIC-Berechnung ist das Bild in mehrere Teilbereiche unterteilt, die jeweils einem Finite-Elemente-Knoten entsprechen. Die Zahl dieser Teilbereiche kann Hundert tausende oder sogar mehr erreichen. Die parallele Rechen fähigkeit der GPU ermöglicht die Berechnung aller Teilbereiche gleichzeitig, wodurch die Verarbeitung szeit stark verkürzt wird.

Die spezifischen Beschleunigung schritte sind wie folgt:

1) Daten vor verarbeitung, geben Sie die Bilddaten und Teilbereich Gitter positions informationen in die GPU ein.

2) Parallel berechnung verarbeitet der GPU-Kern die endlichen Elemente-Knoten daten jedes Unter bereichs gleichzeitig.

3) Ergebnis ausgabe, geben Sie die Berechnungs ergebnisse an den Host zurück und erzeugen Sie das Vollfeld verschiebung sfeld und das Dehnung sfeld.

3. Experimentelle Überprüfung

Um den tatsächlichen Effekt des GPU-beschleunigten globalen DIC zu überprüfen, entwarfen die Ingenieure von Qianyanlang vier Experimente, die auf dem Vergleich zwischen NVIDIA RTX 4070 GPU und i7-13790F CPU basierten und vier typische Szenarien abdeckten:

Szene 1: Simulation-Große Bilds trecke

Daten skala: 489982 Berechnungs punkte für Schritt 5, 122700 Berechnungs punkte für Schritt 10 und 54600 Berechnungs punkte für Schritt 15.

Berechnungs ergebnisse: Die CPU kann die Berechnungen für Schritt 5 und Schritt 10 nicht abschließen, und die GPU beschleunigt 101-mal mehr als HKUST für Schritt 15.

Szene 2: Stretching mit Löchern

Daten skala: 36430 Berechnungs punkte für Schritt 5, 9211 Berechnungs punkte für Schritt 10 und 4124 Berechnungs punkte für Schritt 15.

Berechnungs ergebnisse: Die GPU-Beschleunigung verhältnisse betragen das 44,6-fache, das 35-fache bzw. das 30-fache, was die Berechnungs effizienz erheblich verbessert.

Szenario 3: Material dehnung

Daten skala: 8055 Berechnungs punkte für Schritt 5, 2070 Berechnungs punkte für Schritt 10 und 900 Berechnungs punkte für Schritt 15.

Berechnungs ergebnisse: Die GPU-Beschleunigung verhältnisse betragen das 22,2-fache, das 12,8-fache bzw. das 12-fache, und die Berechnungs zeit wird stark verkürzt.

Szene 4: Drücken Sie die Scheibe

Daten skala: 12403 Berechnungs punkte für die Schritt länge 5, 3102 Berechnungs punkte für die Schrittlänge 10 und 1371 Berechnungs punkte für die Schrittlänge 15.

Berechnungs ergebnisse: Die GPU-Beschleunigung verhältnisse betragen das 47-fache, das 63,9-fache bzw. das 76,5-fache und zeigen eine hervorragende Beschleunigung leistung.

4. Experimentelle Schluss folgerung

Durch den Vergleich von vier Experimentier sätzen im Vergleich zur herkömmlichen CPU hat sich die GPU-Beschleunigung methode in Genauigkeit, Effizienz und Anwendbar keit erheblich verbessert.

1) Genauigkeit: Der Vergleich der Dehnungs-Cloud-Karte zeigt, dass die Ergebnisse nach der GPU-Beschleunigung mit den CPU-Berechnungs ergebnissen übereinstimmen, um die Daten genauigkeit sicher zustellen.

2) Effizienz: Die Berechnungs geschwindigkeit von GPU-beschleunigtem globalen DIC ist 10-bis 70-mal schneller als die der CPU, was die Verarbeitung szeit erheblich verkürzt.

3) Anwendbar keit: Unabhängig davon, ob es sich um Simulations daten oder Real-Shot-Daten handelt, kann die GPU-Beschleunigung effizient abgeschlossen werden.

5. Technischer Ausblick

Der Durchbruch der GPU-beschleunigten globalen DIC-Technologie löst nicht nur den Effizienz engpass traditioneller Berechnungs methoden, sondern bringt auch neue Durchbrüche in den Bereichen Material wissenschaften, Luft-und Raumfahrt und Bauingenieur wesen. GPU-Beschleunigung kann angewendet werden auf:

• Echtzeit überwachung: Echtzeit überwachung der Material verformung auf industriellen Produktions linien und Optimierung des Prozess flusses.

• Komplexe Struktur analyze: Effiziente Analyse komplexer Szenen wie Riss ausbreitung und Verbund material verformung.

• Hochpräzise Forschung: Unterstützung der Vollfeld messung hoch auflösender Bilder, um eine genauere Daten unterstützung für die wissenschaft liche Forschung zu gewährleisten.

Die GPU-beschleunigte globale DIC-Technologie erweitert die Effizienz grenze von DIC mit digitaler Bild korrelation.EnthüllerDie Ingenieure werden sich weiter entwickeln und der wissenschaft lichen Forschung und der technischen Praxis neue Vitalität verleihen.