【摘 要】
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寻找气体分子与固体边界碰撞特征的气固相互作用模型,是经典流体力学的一个基础问题。稀薄气体动力学、微尺度流体力学的发展对气固相互作用模型提出了更高的要求。分子动力学（MD）方法在分子尺度对气固相互作用过程进行直接模拟,可以获得气体分子反射速度与入射状态的关系,进而可建立更精确的相互作用模型。然而,MD计算量巨大。本文将气体与固壁的作用过程分解为大量单个气体分子与壁面的碰撞过程,开发出了CPU-GPU
【机 构】
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中国科学技术大学工程科学学院近代力学系
【出 处】
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第十一届全国流体力学学术会议论文摘要集
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寻找气体分子与固体边界碰撞特征的气固相互作用模型,是经典流体力学的一个基础问题。稀薄气体动力学、微尺度流体力学的发展对气固相互作用模型提出了更高的要求。分子动力学（MD）方法在分子尺度对气固相互作用过程进行直接模拟,可以获得气体分子反射速度与入射状态的关系,进而可建立更精确的相互作用模型。然而,MD计算量巨大。本文将气体与固壁的作用过程分解为大量单个气体分子与壁面的碰撞过程,开发出了CPU-GPU异构并行计算程序,极大提高了计算速度和效率。测试表明,应用单GPU卡（NVIDIA GeForce GTX1070）即可使得计算时间减低三个量级。随后,将10万入射状态的MD模拟结果做作为训练集,采用由均方误差函数和NAG（Nesterov Accelerated Gradient）算法组成的学习算法,建立了改进的散射核模型,并讨论了误差函数的计算维度和散射核的预设形式对机器学习最终性能的影响。
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