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Modélisation ultra-rapide des transferts de chaleur par rayonnement et par conduction et exemple d'application

L'apparition de CUDA en 2007 a rendu les GPU hautement programmables permettant ainsi aux applications scientifiques et techniques de profiter de leur capacité de calcul élevée. Des solutions ultra-rapides pour la résolution des transferts de chaleur par rayonnement et par conduction sur GPU sont présentées dans ce travail. Tout d'abord, la méthode MACZM pour le calcul des facteurs de transferts radiatifs directs en 3D et en milieu semi-transparent est représentée et validée. Ensuite, une implémentation efficace de la méthode à la base d'algorithmes de géométrie discrète et d'une parallélisation optimisée sur GPU dans CUDA atteignant 300 à 600 fois d'accélération, est présentée. Ceci est suivi par la formulation du NRPA, une version non-récursive de l'algorithme des revêtements pour le calcul des facteurs d'échange radiatifs totaux. La complexité du NRPA est inférieure à celle du PA et sont exécution sur GPU est jusqu'à 750 fois plus rapide que l'exécution du PA sur CPU. D'autre part, une implémentation efficace de la LOD sur GPU est présentée, consistant d'une alternance optimisée des solveurs et schémas de parallélisation et achevant une accélération GPU de 75 à 250 fois. Finalement, toutes les méthodes sont appliquées ensemble pour la résolution des transferts de chaleur en 3D dans un four de réchauffage sidérurgique de brames d'acier. Dans ce but, MACZM est appliquée avec un maillage multi-grille et le NRPA est appliqué au four en le découpant en zones, permettant d'avoir un temps de calcul très rapide une précision élevée. Ceci rend les méthodes utilisées de très grande importance pour la conception de stratégies de contrôle efficaces et précises.

Identiferoai:union.ndltd.org:CCSD/oai:pastel.archives-ouvertes.fr:pastel-00958145
Date19 October 2012
CreatorsGhannam, Boutros
PublisherEcole Nationale Supérieure des Mines de Paris
Source SetsCCSD theses-EN-ligne, France
LanguageEnglish
Detected LanguageFrench
TypePhD thesis

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