перейти к полному списку дипломных проектов
Ссылка на скачивания файла в формате .doc находится в конце странички
Для оценки эффективности его качества применяются следующие критерии:
Ускорение , где - время исполнения распараллеленной программы на p процессорах, - время исполнения исходной программы
Для расчета любой задачи входными данными являются выбор физической модели: физически линейная или физически нелинейная (рис.2).
Рис.2. Выбор модели
Входными данными являются:
Dim_a - Линейный размер оболочки;
Kksi - Кривизна оболочки вдоль направления X;
Keta - Кривизна оболочки вдоль направления Y;
lambda - Соотношение длин сторон вдоль направления X и Y оболочки;
Mu - Коэффициент Пуассона;
J_m - Количество ребер жесткости вдоль направления X;
I_n - Количество ребер жесткости вдоль направления Y;
AutomaticModeRebra - Режим ввода центральных координат ребер жесткости;
F_j - Высота ребер жесткости вдоль направления X;
F_i - Высота ребер жесткости вдоль направления Y;
rj - Ширина ребер жесткости вдоль направления X;
ri - Ширина ребер жесткости вдоль направления Y;
temporaryRebraX - Центральные координаты ребер жесткости вдоль направления X;
temporaryRebraY - Центральные координаты ребер жесткости вдоль направления Y;
N - Количество аппроксимирующих функций;
N_Simps - Разбиение при вычислении интегралов для коэффициентов СЛАУ;
P_KON - Конечная нагрузка;
d_P - Шаг по нагрузке метода Итераций;
PausePW - Шаг по нагрузке вывода результатов расчета;
epsilon - Точность метода Итераций;
Iter_X1 - Координата X вычисления прогиба оболочки для метода Итераций;
Iter_Y1 - Координата Y вычисления прогиба оболочки для метода Итераций;
Ust_X1 - Координата X вычисления прогиба оболочки для построения 1-й зависимости P-W;
Ust_Y1 - Координата Y вычисления прогиба оболочки для построения 1-й зависимости P-W;
Ust_X2 - Координата X вычисления прогиба оболочки для построения 2-й зависимости P-W;
Ust_Y2 - Координата Y вычисления прогиба оболочки для построения 2-й зависимости P-W;
Ust_P - Значения нагрузок для вывода полей прогиба и интенсивности оболочки;
CreepEnd - Порог превышения прогиба для вычисления ползучести оболочки;
Creep_X1 - Координата X вычисления прогиба оболочки для построения 1-й зависимости W-t;
Creep_Y1 - Координата Y вычисления прогиба оболочки для построения 1-й зависимости W-t;
Creep_X2 - Координата X вычисления прогиба оболочки для построения 2-й зависимости W-t;
Creep_Y2 - Координата Y вычисления прогиба оболочки для построения 2-й зависимости W-t;
Creep_P - Значения нагрузок для вычисления ползучести оболочки;
DimP_Time - Значение нагрузки для вывода динамических полей прогиба и интенсивности оболочки;
CreepTime - Значения времени для вывода динамических полей прогиба и интенсивности оболочки при заданной нагрузке;
Material - Тип материала (для упругих материалов задача ползучести не рассчитывается);
constM - Константа физической нелинейности.
При вводе данных программа показывает подсказку по каждому параметру (рис.3).
После ввода всех параметров можно приступать к расчету.
Рис.3. Ввод входных данных
Глава 3. Распараллеливание процесса вычисления. Основы, принципы, практическое применение
Распараллеливание процесса вычисления - процесс адаптации алгоритмов, записанных в виде программ, для их эффективного исполнения на вычислительной системе параллельной архитектуры. Заключается либо в переписывании программ на специальный язык, описывающий параллелизм и понятный трансляторам целевой вычислительной системы, либо к вставке специальной разметки (например, инструкций MPI или OpenMP). [1]
История
В 1973 году Джон Шох и Джон Хапп из калифорнийского научно-исследовательского центра Xerox PARC написали программу, которая по ночам запускалась в локальную сеть PARC и заставляла работающие компьютеры выполнять вычисления.
В 1988 году Арьен Ленстра и Марк Менес написали программу для факторизации длинных чисел. Для ускорения процесса программа могла запускаться на нескольких машинах, каждая из которых обрабатывала свой небольшой фрагмент. Новые блоки заданий рассылались на компьютеры участников с центрального сервера проекта по электронной почте. Для успешного разложения на множители числа длиной в сто знаков этому сообществу потребовалось два года и несколько сотен персональных компьютеров.
С появлением и бурным развитием интернета всё большую популярность стала получать идея добровольного использования для распределённых вычислений компьютеров простых пользователей, соединённых через интернет.
В январе 1996 года стартовал проект GIMPS по поиску простых чисел Мерсенна.
28 января 1997 года стартовал конкурс RSA Data Security на решение задачи взлома методом простого перебора 56-битного ключа шифрования информации RC5. Благодаря хорошей технической и организационной подготовке проект, организованный некоммерческим сообществом distributed.net, быстро получил широкую известность.
17 мая 1999 года на базе платформы BOINC запущен проект SETI@home, занимающийся поиском внеземного разума путем анализа данных с радиотелескопов (анализ данных проводился и раньше, но без использования грид).
Такие проекты распределённых вычислений в интернете, как SETI@Home и Folding@Home обладает не меньшей вычислительной мощностью, чем самые современные суперкомпьютеры. Интегральный объем вычислений на платформе BOINC по данным на 16 мая 2010 года составляет 5.2 петафлопс, в то время как пиковая производительность самого мощного суперкомпьютера (Jaguar - Cray XT5-HE) - "всего" 2.3 петафлопс. Проект отмечен в Книге рекордов Гиннеса как самое большое вычисление.
Распараллеливание может быть ручным, автоматизированным и полуавтоматизированным. Для оценки эффективности его качества применяются следующие критерии:
Ускорение , где - время исполнения распараллеленной программы на p процессорах, - время исполнения исходной программы. В идеальном случае (отсутствие накладных расходов на организацию параллелизма) равна .
Загруженность , показывающая долю использования процессоров. В идеальном случае равна 1, или 100%. Эта величина зачастую гораздо более наглядно характеризует эффективность параллелизма в серии испытаний при разных , чем , особенно на графиках.
При распараллеливании важно учитывать не только формальный параллелизм структуры алгоритма, но и то, что обменные операции в параллельных ЭВМ происходят, как правило, значительно медленнее арифметических.
скачать бесплатно АЛГОРИТМЫ ПАРАЛЛЕЛЬНЫХ ПРОЦЕССОВ ПРИ ИССЛЕДОВАНИИ УСТОЙЧИВОСТИ ПОДКРЕПЛЕННЫХ ПОЛОГИХ ОБОЛОЧЕК
Содержание дипломной работы
7),
Функции изменения кривизн и кручения принимают вид
(8)
Выражения для здесь принимают вид
(9)
Глава 2
Таким образом, в зависимости от физической линейности или нелинейности вызываются соответствующие блоки
По заданному фильтру производится расчет полей прогибов и напряжений для физически линейной или нелинейной задачи
Для оценки эффективности его качества применяются следующие критерии:
Ускорение , где - время исполнения распараллеленной программы на p процессорах, - время исполнения исходной программы
Основным средством коммуникации между процессами в MPI является передача сообщений друг другу
В дальнейшем будем предполагать, что имеется сеть из нескольких компьютеров (будем называть их вычислительными узлами), работающих под управлением Windows
Кроме того, можно указать имя пользователя и пароль: процессы MPI-программы будут запускаться от имени этого пользователя
Программы MPICH в списке исключений брандмауэра
Если какая-то из перечисленных программ отсутствует в списке разрешённых программ, то вы необходимо добавить её вручную
При выборе компьютера в списке компьютеров его имя автоматически вводится в поле "Host"
6 Создание общего сетевого ресурса
Для удобного запуска MPI-программ следует создать на одном из компьютеров общий сетевой ресурс с правом полного доступа для всех пользователей
Из этого последует выигрыш по времени в 300-400% при решении комплекса задач при различных параметрах (при различной кривизне и толщине оболочки, при различных величинах нагрузки)
В качестве тестовых систем были использованы следующие ПК:
Intel Core 2 Duo 2,0 Ггц, 2 Гб оперативной памяти;
Intel Xeon 2x2,66 Ггц, 4 Гб оперативной памяти
В
- Саратов: Изд-во Сарат
Приложения на отдельных платформах
могут, тем не менее, иметь причины для использования функций ввода/вывода
самой платформы вместо функций stdio
0,a,5, i,j);
case 4:
return 2*h*mu*simpsonFx (0
0, endwtime;
int rc;
MPI_Status status;
rc = MPI_Init (argc,argv);
rc|= MPI_Comm_size (MPI_COMM_WORLD,numprocs);
rc|= MPI_Comm_rank (MPI_COMM_WORLD,myid);
if (rc! = 0)
printf ("error initializing MPI and obtaining task ID information\n");
MPI_Get_processor_name (processor_name,namelen);
fprintf (stdout,"Process%d of%d is on%s\n",
myid, numprocs, processor_name);
fflush (stdout);
// функция начала замера времени вычисления
setvalue (2*N+i,N+j,C (8, i,j));
printf ("C8 [%d,%d]: =%
settoproduct (M1,M2);
// сравнение полученной единичной матрицы с эталоном единичной матрицы
M3
getvalue (i,j,rv,xyz);
std:: cout << rv << " ";
}
std:: cout << std:: endl;
}
};
void comparetoidentity () {
int worstdiagonal = 0;
D maxunitydeviation = 0
, нами было разработано и проведено 6 занятий по 3D моделированию, позволяющих изучить основы 3D моделирования
