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Sph-CUDA：自2009年起在Windows平台上利用CUDA和OpenGL实现的平滑粒子流体动力学程序。

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简介：
Sph-CUDA是一款始于2009年的软件，它在Windows系统上借助CUDA和OpenGL技术实现了高效的平滑粒子流体动力学模拟。 sph-cuda是一款在Windows平台上使用CUDA和OpenGL实现的平滑粒子流体动力学程序，自2009年开始开发。

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  • Sph-CUDA：自2009年起在Windows平台上利用CUDA和OpenGL实现的平滑粒子流体动力学程序。
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    Sph-CUDA是一款始于2009年的软件，它在Windows系统上借助CUDA和OpenGL技术实现了高效的平滑粒子流体动力学模拟。 sph-cuda是一款在Windows平台上使用CUDA和OpenGL实现的平滑粒子流体动力学程序，自2009年开始开发。
     
  • SPH（光滑粒子流体动力学）源程序
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    本源程序基于SPH方法，用于模拟和分析流体动力学问题，适用于学术研究与工程应用中的复杂流动现象仿真。 Dr. Liu 在《光滑粒子流体动力学--一种无网格方法》一书中提供的光滑粒子流体动力学（SPH）源程序采用Fortran语言编写，用于计算可压缩流体力学问题。
     
  • GPUSPH：全球首个基于CUDA的弱压缩平滑粒子流体动力学实现
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    GPUSPH是世界上第一个在CUDA平台上运行的弱压缩平滑粒子流体动力学算法实现，为计算流体力学领域带来了显著性能提升。 该存储库包含图形处理器（GPU）上运行的弱压缩平滑粒子流体动力学（WCSPH）的第一个实现源代码。 快速入门指南： 1. 运行 `make` 以编译程序。 2. 执行 `make test` 来测试默认问题。 3. 使用命令 `make list-problems` 查看所有可用的测试问题列表。 4. 若要运行特定的问题，使用如下格式：`make $problem && ./GPUSPH` 请注意，此项目需要最新版本的NVIDIA CUDA SDK（建议7.5或更高版本），以及与之兼容的主机编译器。 如果您想为该项目贡献代码，请随时提交您的更改。
     
  • sph-cpp：C++中的光滑粒子流体动力学实现
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    Sph-cpp是一款基于C++语言开发的开源软件，专门用于模拟和研究流体动力学问题。它采用先进的光滑粒子法(SPH)技术，提供高效、准确且灵活的计算方法，适用于学术研究与工程应用。 在C++中使用sph-cpp实现平滑粒子流体动力学的代码可以通过make编译，并从build目录运行可执行文件`./ray`。该程序支持以下可选参数： - `-p`: 刚度设置 - `-s`: 表面张力设定 - `-u`: 动态粘性调整 - `-r`: 粒子半径指定 - `-f`: 平滑因子配置 - `-m`: 粒子质量定义 - `-d`: 密度参数设置 - `-n`: 粒子数量设定 - `-q`: 粒子生成速率 热键功能包括： - `r`：重置相机视角。 - `o`：切换OpenGL模式（非光线追踪球体）。 - `d`：开启或关闭延迟渲染。此选项对于表面分裂处理是必需的。
     
  • 利用光滑粒子流体动力学（SPH）进行流体模拟——以杯中水为例
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    本研究采用光滑粒子流体动力学（SPH）方法，通过模拟杯中水的行为来探讨该技术在流体动态分析中的应用与优势。 干货！这是我基于光滑粒子流体动力学（SPH）制作的一个杯中水的模拟作品，效果相当不错。两年来学习SPH的过程十分不易，今天特意拿出来与大家分享——关于SPH方法编程的核心技巧！
     
  • 基于CUDA和OpenCV的图像高斯平滑实现
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    本项目利用CUDA加速技术与OpenCV库函数，在GPU上高效实现了图像高斯平滑处理算法，旨在提升大尺寸图像的实时处理能力。 使用CUDA和OpenCV实现图像的高斯平滑处理包括以下步骤：读取待处理的图像；定义用于数据传递的指针并分配内存；将数据从主机端传输到设备端；确定网格和块的数量；执行内核函数；将结果从设备端传回主机端；最后释放内存。
     
  • Cuda-Opengl-LBM：基于CUDA与OpenGL的格子玻尔兹曼流体仿真器
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    Cuda-Opengl-LBM是一款结合了CUDA和OpenGL技术的高效能软件，用于实现复杂的格子玻尔兹曼方法流体模拟。 本项目名为Cuda-Opengl-LBM，主要关注的是利用CUDA和OpenGL进行Lattice-Boltzmann方法（LBM）的流体模拟。CUDA是NVIDIA推出的一种并行计算平台和编程模型，它使开发者能够利用GPU的强大处理能力来加速计算密集型任务。而OpenGL是一种用于渲染2D、3D矢量图形的标准，在图形渲染方面具有高效且灵活的特点。 Lattice-Boltzmann方法（LBM）是一种基于统计物理的数值方法，常用于解决流体动力学问题，如流体流动、传热和湍流等。LBM通过离散速度模型简化Boltzmann方程，使得计算更为高效。在LBM中，流体的状态被表示为一系列分布在格点上的分布函数，通过迭代这些函数可以模拟出流体的动态行为。 Cuda-Opengl-LBM项目利用CUDA加速LBM的计算过程，将原本由CPU执行的任务转移到GPU上运行，从而显著提升模拟速度。CUDA编程涉及使用C++语言，并包含特殊的CUDA内核函数，在GPU多个线程中并行处理大量数据。 另一方面，OpenGL用于实时可视化流体模拟的结果。它提供了一套丰富的图形库，包括顶点、颜色、纹理和光照等元素的处理功能，可以创建高质量的3D图像。在这个项目中，OpenGL接收从CUDA计算得到的数据，并将其转化为动态的流体效果，让用户直观地观察到流体流动的状态。 标签中的CFD代表Computational Fluid Dynamics（计算流体力学），是指使用计算机模拟流体运动的一种科学方法。LBM是CFD的一种数值方法，其优势在于简化了复杂的流体方程，适用于处理复杂边界条件和流动现象。 从项目文件名Cuda-Opengl-LBM-master来看，这可能是一个Git仓库的主分支，其中包含了项目的源代码、编译脚本、配置文件及其他相关资源。通过研究这些文件，开发者可以深入了解如何结合使用CUDA和OpenGL来实现高效的流体模拟及实时可视化效果。 综上所述，Cuda-Opengl-LBM项目是现代GPU并行处理能力与高级图形库技术的完美融合，展示了利用GPU进行复杂物理模拟，并通过强大的图形库实现实时展示的方法。这对于学习GPU编程、流体动力学以及高级图形渲染等方面的知识具有很高的参考价值。
     
  • CUDA平行排序(1)——整数
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    本文介绍了使用CUDA进行整数平行排序的基础知识和方法，探讨了在GPU上实现高效排序算法的技术细节。 1. 对少于或等于32个元素的集合进行插入排序。 2. 分区内核：给定一个基准值后，将输入数组分成两部分，一部分包含所有小于或等于基准值的元素，另一部分包含大于基准值的元素。然后启动两个快速排序来解决这两部分的问题。 3. 快速排序协调器：确定何时以及如何启动各个分区内核。
     
  • 光滑粒子流体动力学：无网格粒子法介绍（中文版）.pdf
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    本书《光滑粒子流体动力学：无网格粒子法介绍》以简洁明了的方式介绍了SPH方法的基本原理和应用技巧，适合于对无网格计算方法感兴趣的科研人员及学生阅读。 《光滑粒子流体动力学：一种无网格粒子法》于2005年由湖南大学出版社出版，译者为韩旭、杨刚、强洪夫。这是一本关于SPH的经典著作。
     
  • 在Windows平台上利用DirectX（DirectInput8）进行Joystick编程
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    本教程详细介绍如何在Windows系统中使用DirectX及DirectInput 8库进行游戏手柄编程，适合希望深入理解输入设备控制的游戏开发者学习。 在Windows平台下使用DirectInput8接口进行joystick编程涉及两个文件：《DirectInput8开发手册》和Joystick.cpp（代码）。编译器为Visual Studio 2017，主要包含的头文件有#include 和 #include 。