【摘 要】
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在以往筛分过程中,对筛分效率和透筛率的计算均采用传统的和基于概率统计的方法。本文基于离散元理论,采用CUDA技术,利用GPU高并行度、多线程、强大计算能力和极高存储器带宽
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在以往筛分过程中,对筛分效率和透筛率的计算均采用传统的和基于概率统计的方法。本文基于离散元理论,采用CUDA技术,利用GPU高并行度、多线程、强大计算能力和极高存储器带宽的特点,模拟大规模颗粒在筛分过程中的运动情况。在此基础上,寻找对离散元数值计算的可行方法,并改进程序,使其能高效地模拟颗粒运动,为相关结构的改造提供依据。
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