面向对象设计的PVM网络并行有限元计算方法

这篇论文主要探讨了在网络环境下，基于PVM（Parallel Virtual Machine）的并行有限元计算中，如何利用面向对象编程技术优化子结构的数据传输模型，以提高计算效率和并行加速比。作者李晓军和朱合华来自同济大学地下建筑与工程系，他们的工作集中在工作站网络中的并行计算应用。 在有限元分析中，子结构方法是一种常见的并行计算策略。论文首先介绍了如何使用面向对象设计来构建子结构的类层次结构，这有助于提升代码的模块化和可维护性。面向对象设计能够清晰地定义对象之间的关系，使得数据处理更加高效。 针对工作站网络环境，论文提出了一种基于PVM的消息传递平台上的Shadow-Mirror数据传输模型。PVM是一个跨平台的并行计算工具，允许不同操作系统的工作站协同工作。Shadow-Mirror模型旨在充分利用面向对象数据的特性，通过设置数据缓冲区和短消息合并技术，减少数据通信的时间开销，从而提升并行计算的性能。 通过实现并运行相关程序，作者展示了使用Shadow-Mirror模型可以达到理想的并行加速比，且随着问题规模的扩大，加速比会进一步提高。这意味着对于大规模的问题，该模型能更有效地利用多台工作站的计算资源。 该研究的意义在于，它为基于工作站网络的并行有限元计算提供了一个有效的方法，为后续的相关研究提供了参考基础。面向对象的编程方式不仅提高了软件的可维护性和可扩展性，而且在并行计算环境下显示出了良好的性能表现。论文中提到的面向对象的子结构法和Shadow-Mirror数据传输模型，为并行计算领域的软件开发提供了一种新的设计思路。 关键词涵盖了有限元分析、并行计算、工作站网络、PVM以及面向对象编程，这些都属于计算机科学和工程计算的重要领域。论文的发表表明，面向对象技术在并行计算中的应用已经逐步成为研究热点，而工作站机群由于其成本效益和高性能，成为了并行计算研究的重要平台。