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研究带有强非线性自由表面现象的水动力学问题有着重要的意义。光滑粒子水动力学方法以其无网格特性使得研究该问题具有良好的适应性。而计算效率问题始终是将弱可压缩SPH方法用于工程实践的瓶颈。本文探讨一种借助于GPU并行计算平台的弱可压缩SPH方法并行求解思路,为提高SPH方法计算效率提供一种新的方法。本文以SPH方法为理论基础,对其函数构造方法、水动力学近似方法以及一些修正改进方法进行阐述。GPU并行架构以及CUDA软件平台作为本文并行架构的硬件基础,本文论述了 GPU执行模式、存储模式等内容。本文结合弱可压缩SPH方法的计算特点以及GPU的执行方式,提出一种完全基于GPU计算的SPH并行方法。并通过比较Poisueille流动数值模拟结果初步论证该方法的可靠性。针对二维溃坝问题,本文从粒子收敛性、时间步长收敛性、核函数收敛性方面分别对WCSPH方法和δ-SPH方法的GPU数值模拟结果进行验证。给出求解过程中的时间消耗,对GPU并行效率的详细分析结果表明两种方法都得到良好的加速效果。此外,文章还比较分析WCSPH方法和δ-SPH方法两种方法溃坝结果的异同点。对于二维液舱晃荡问题,本文运用两种SPH方法分别对纯横荡问题进行数值模拟,给出不同激励频率,不同激励幅值的计算结果。对比分析了两种方法在GPU平台上的时间消耗以及加速性能,其结果同样表明全GPU并行计算结果的可靠性与高效性。