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泥石流的堆积过程是泥石流活动全过程的最后一幕,也是泥石流成灾的焦点,其泥石流最终堆积形态的研究能够考察泥石流堆积的特点,预测泥石流最终的致灾范围,能为灾害评估提供最为直接的参考,因此具有重要的研究意义。但以往的泥石流运动堆积模型大多为泥石流的二维数学模型,由于其计算模型过于复杂、往往注重泥石流的运动机制及数值模拟,且模型的可扩展性并不好,因而不能较为直观地表达泥石流运动堆积过程。虽然传统基于粒子的颗粒流模型能够较为直观地表达泥石流运动堆积过程,然而该方法如果完全在CPU上执行,所能模拟颗粒物质的规模将非常有限。要实现基于粒子方法表达大规模泥石流的运动堆积过程,快速处理海量数据是必不可少的。值得庆幸的是,GPU(Graphic ProcessingUnit,图形处理器)并行计算技术在显卡上可以实现十几倍甚至几十倍与主流CPU的加速比,这也为大数据量的处理和数值模拟研究带来了新的思路和方法。
本论文针对当前泥石流运动堆积模型建模与可视化的需要,提出了将GPU高并行性和可编程性的优势应用于泥石流运动堆积过程可视化仿真的方法。论文首先对GPU编程的优势、特点进行了分析,系统地介绍了CUDA(Computer UnitedDevice Architecture,统一计算设备框架)编程模型和程序模型,并讨论在GPU通用平台上基于粒子物理仿真的方法。
在泥石流运动堆积的基础建模方面,为了节约系统资源、满足泥石流运动堆积自然场景的实时性和交互性的要求,论文讨论了基于LOD优化算法构建泥石流山地地形的方法,并通过实验验证了该方法对于满足泥石流自然场景实时性和交互性的有效性;随后还介绍了基于粒子系统构建降雨场景的方法,并完成了降雨场景的绘制工作。
在泥石流运动堆积数学模型的建模方面,作者以前人工作成果为基础,提出了在GPU通用平台上构建基于粒子的泥石流仿真模型,该模型采用了改进的离散元法来模拟泥石流运动堆积过程,模型中加入了颗粒间的引力项,这使得模型可以更好模拟不同性质的泥石流堆积过程。为了验证模型的实用性和有效性,结合前人的泥石流运动堆积模型实验数据、实验方法,在仿真环境下构建了仿真实验材料并验证了泥石流沟口堆积过程。实验结果表明,在仿真环境中,该仿真模型能够符合与泥石流运动堆积模型实验相同或相近的线性和非线性关系。
在泥石流运动堆积的可视化仿真方面,除了以上可视化仿真了泥石流的沟口堆积过程,还在虚拟环境下实现了泥石流沟内堆积过程。另外;通过确定并处理泥石流拦砂坝和排导槽的边界条件,并充分考虑到所设计的拦砂坝库容、坝高以及泥石流模型的粘滞系数,在仿真环境下还构建并实现了泥石流的坝后堆积过程。仿真实验表明,在泥石流坝后堆积仿真环境中能够模拟出泥石流的回淤特性、遇阻碍爬升等特性。鉴于目前泥石流汇流堆积过程研究资料较少,已成为泥石流研究的薄弱环节的现状,根据泥石流不同支流交汇角对泥石流汇流后堆积作用的影响及其支沟中泥石流汇集到主沟中的过程,分别在虚拟环境中设计并实现了泥石流的汇流堆积过程。