免费论文：钢格板工艺体例开拓与GPU在智能算法中的运用接洽

钢格板是一种格栅状的钢构造资料，普遍运用在兴办、水力等范围，我国钢格板企业在安排、消费进程中所运用的安排东西不足对准性，工艺优化功效不高。经过对钢格板消费企业的需要领会与交易过程优化，本课题安排开拓了钢格板计划机扶助安排与优化排料体例，对钢格板安排、消费过程举行了全程优化，明显普及了钢格板的安排消费功效。跟着GPU可编制程序性和处置本领的连接普及，其运用也渐渐从图形范围蔓延到须要宏大计划本领的高本能计划范围，面临迅猛兴盛的多核以及GPU，保守的串行编制程序办法仍旧没辙满意日益延长的计划本领。所以尽管是学术界仍旧产业界，从来都在探求一个符合的并行编制程序模子来处置怎样充溢灵验地运用CPU和GPU资源举行并行计划的困难。CUDA是NVIDIA公司伴跟着一致衬托框架结构推出的一种通用的GPU编制程序模子，它绕过了图形清流线，径直对GPU的硬件中心做了一层多线程封装，按照其供给的多线程并行编制程序接口，用户不妨很灵验地开拓线程级并路途序。这种新式的GPU编制程序模子语法是对C谈话的一个扩充，进而贬低了步调员运用GPU来做通用计划的进修难度，使得GPU不妨更灵验地用来通用计划。本课题开拓安排了钢格板优化排料体例，同声经过CUDA实行了遗传算法的并行计划，将其运用在钢格板工艺优化CAD体例。咱们比较了沟通数据计划量的情景下CPU和GPU的演算功夫，试验数传闻明在GPU上并行实行的遗传算法对立于在CPU上串行实行的遗传算法能到达几十以至上百倍的加快，同声咱们比较了结果的布板功效图，试验截止表白GPU在高速计划的同声实足不妨保护计划的精度。为了进一步探究GPU的计划本领，正文对准保守并行粒子群算法在运用中的不及，贯串GPU的高速并行性，提出了一种鉴于GPU加快的细粒度并行粒子群算法，使得粒子群算法在GPU上加快实行，确定水平上普及了算法的演算速率，并将鉴于GPU加快的并行粒子群算法运用在CAD范围，实行了一种鉴于粒子群优化和GPU加快的长圆拟划算法，灵验地普及了算法的功效，试验截止表白该算法在长圆拟合进程中获得了较精确的试验截止。

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