基于集群的有限元并行算法与程序实现的综述报告有限元分析是一种计算力学方法，广泛应用于工程结构中的力学分析。目前，随着计算机技术的不断进步和集群计算机的广泛应用，有限元分析的计算效率被大大提高。本文将介绍基于集群的有限元并行算法与程序实现的综述。一、基本概念1.集群计算机集群计算机是由多个计算机组成的计算机系统，通过网络互联以共同工作。集群节点可以是标准PC或服务器，它们可以拥有不同的硬件和操作系统。集群计算机主要特点是计算能力和数据存储量随着节点数量的增加而线性增加。2.并行计算并行计算指利用多个计算机或处理器并行执行同一个任务。并行计算的优势在于能够处理大规模的问题，并且计算速度快。3.有限元方法有限元方法是一种解决工程问题的方法。它通过把结构分割成多个小单元来近似表示结构，并在每个小单元上求解方程。由于有限元方法可以模拟物理系统的各个方面，所以已广泛应用于力学、热学、流体力学等领域的计算。二、基于集群的有限元并行算法目前，有限元计算的瓶颈主要在于计算速度。为提高计算速度，需要采用并行计算方法。基于集群的有限元并行算法是一种解决这个问题的方法，该算法可以将有限元模型划分成多个小部分，以便在不同的计算机上并行运行。基于集群的有限元并行算法的主要思想是将有限元计算分为多个子任务。具体来说，有限元模型被划分为多个小单元，并将其分配到不同的计算机上进行求解。在求解过程中，每个计算机只计算其分配的小单元，并把计算结果发送到主服务器中。主服务器将计算结果合并，得出最终的结果。基于集群的有限元并行算法的核心是通信和同步。通信可以通过网络或者共享内存来实现。同步是指在计算结果合并之前，确保所有节点计算完毕。同步可以使用同步锁等方法来实现。三、基于集群的有限元程序实现基于集群的有限元程序实现需要考虑以下几个方面：1.有限元模型的划分有限元模型的划分是基于集群的有限元程序实现的核心。划分算法的好坏直接影响了程序的并行性和运行效率。常见的划分算法有均匀划分、优化划分、自适应划分等。2.通信通信是基于集群的有限元程序实现的关键。通信方式可以选择MPI、OpenMP、PTHREAD等。在通信过程中需要注意数据的传输量和数据传输的速度。3.同步同步是基于集群的有限元程序实现的重点。同步策略可以采用串行同步、分步同步、隐式同步等。4.并行环境在并行环境下，要确保各个节点之间的负载平衡。并行环境的配置也需考虑应用程序需要的CPU个数、内存容量和硬盘容量等。四、基于集群的有限元并行程序的优点1.加快计算速度基于集群的有限元并行程序可以将计算任务分配到不同的计算机上进行计算，从而大大加快了计算速度。特别是对于较大的计算模型，这种方法可以使计算速度增加几倍。2.节省成本由于基于集群的有限元并行程序可以利用大量的普通PC或服务器，因此相对于传统的超级计算机，可以节省成本。3.易于维护基于集群的有限元并行程序可以使用标准的通信库和编程语言，易于维护和升级。五、结论基于集群的有限元并行算法已经被广泛应用于多种工程领域，取得了优异的性能表现。正确使用集群计算机和相应的并行算法可以进一步提高有限元计算的速度和精度。