百态老人
百态老人

开发电磁-热-力-流耦合的GPU加速算法（基于NVIDIA Modulus）

一、技术背景与需求分析

电磁-热-力-流多物理场耦合问题广泛存在于芯片散热设计、高功率激光器、航空航天热防护系统等场景。传统仿真方法面临以下挑战：

  1. 计算复杂度爆炸：四场耦合需联立求解Maxwell方程、Navier-Stokes方程、热传导方程及结构动力学方程，单次仿真耗时可超100小时（基于CPU集群）；
  2. 跨尺度建模困难：纳米级电磁热点与毫米级热流场需不同网格精度，传统有限元法（FEM）难以统一；
  3. 实时性需求：工业设计需在数小时内完成参数优化迭代，而传统流程需数周。

NVIDIA Modulus通过 物理信息神经网络（PINNs） 与GPU加速架构，将四场耦合仿真的效率提升10-100倍，同时保持与传统求解器相当的精度。

二、算法架构设计

1. 统一物理场表达与耦合机制

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