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传统的化学推进器已不能满足人们对深空探测的需求,电推进器相比化学推进器具有质量低、比冲高和可重复启动等特点而得到了广泛的应用,其中离子推进器相较于其它类型的电推进器比冲更高,是一种有发展潜力且被各国重点研发的电推进器。离子推进器工作时会产生羽流,羽流中的慢速交换电荷离子会回流到航天器表面造成污染。国内外的科研人员采用了多种方法对羽流污染特性进行了研究,其中数值模拟方法是应用越来越多且有发展潜力的一种研究手段。目前数值模拟方法主要有PIC-DSMC和PIC/MCC两种方法,但这两种方法计算负担重且效率低下,如何提高数值模拟效率成为了亟待解决的问题,而GPU加速是目前热点的解决途径。本论文是建立在电子科技大学计算机仿真技术实验室已开发的串行离子推进器羽流PIC/MCC模拟程序基础上,对串行羽流程序实施了GPU并行加速,验证了并行工作的正确性,并将其应用于羽流的物理特性研究中。本文主要创新与工作如下:1.概述了离子推进器羽流研究的背景与意义,指出数值模拟方法是研究羽流的主要方法;列举了国内外数值模拟研究羽流的动态,并针对离子推进器羽流数值模拟研究效率低下的现状,提出了基于GPU数值模拟研究的重要性;2.基于NVIDIA已有的GPU架构,结合串行羽流求解算法的特性,并行化了电磁场求解模块、粒子运动更新模块、电流源求解模块和MCC碰撞模块;对比验证了各个模块的串并行一致性,同时给出了相对误差曲线;3.给出了并行程序的一些优化措施,包括线程执行配置优化、共享内存优化和GPU全局内存优化等;测试了固定模拟时间步数下发射不同粒子数目的加速比情况;4.用并行程序模拟研究了羽流物理模型,改善了羽流数值模拟研究中效率低下的问题;考虑了时变自洽电磁场对羽流所造成的影响,得到了粒子分布和电磁场分布随时间和空间的演化;分析了电荷交换离子的返流过程、电子与高能束流离子的中和过程以及电磁场分布如何引导带电粒子运动的过程。