Browsing by Author "SAZO GOMEZ, ALEJANDRO HERMINIO JOSE"
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Thesis ANÁLISIS DE CÓDIGO EN GPU DE CRECIMIENTO DE GRANOS(2017) MUÑOZ PEÑALOZA, CESAR ALEXIS; TORRES LOPEZ, CLAUDIO ESTEBAN; SAZO GOMEZ, ALEJANDRO HERMINIO JOSE; Universidad Tecnica Federico Santa Maria UTFSM INFORMATICAEl crecimiento de granos corresponde ser el proceso que experimentan losmateriales policristalinos cuando son sometidos a temperaturas elevadas, provocando un aumento o disminución de los granos que lo conforman. En esta memoria se utilizará el modelo y simulación realizado por [19] y que posteriormente ha sido modificado y paralelizado utilizando la GPU [11].En este trabajo, se comienza analizando el rendimiento del código desarrollado en [11] en busca de identificar aspectos a mejorar. Luego, se procede a realiza un análisis de convergencia de la estructura de los granos con el objetivo de determinar un valor ideal para el parámetro delta t y así tener una buena simulación númerica para la realización del análisis estadístico sobre la estructura de granos. Esto permite la obtención de estadísticas estables sobre la estructura de granos que se trabaja.Thesis IMPLEMENTACIÓN NUMÉRICA-COMPUTACIONAL AVANZADA EN GPU Y ANÁLISIS DE UN MODELO 2D ACOPLADO DE GRAIN GROWTH(Universidad Técnica Federico Santa María, 2016) SAZO GOMEZ, ALEJANDRO HERMINIO JOSE; SAZO GOMEZ, ALEJANDRO HERMINIO JOSE; TORRES LOPEZ, CLAUDIO ESTEBAN; Universidad Tecnica Federico Santa Maria UTFSM DEPARTAMENTO DE INFORMATICA; SALINAS CARRASCO, LUISGrain growth is defined as the increasing and decreasing of grains size in polycristaline materials at high temperatures. The topologycal modification in these materials, given by the grain size change, orientation of these grains and their boundary movement, allows us to define macroscopic properties like resistance, conductivity among others. Experimenting with materials is an expensive process, as well as obtain a specific property for industry with maximum performance and minimum costs, so we attempt to mathematically model and simulate the model computationally in order to predict properties. Nowadays there are several models that try to capture statistics generated in experiments, highlighting the classic curvature model and vertex model, but non of them captures the phenomenon completely. In this work we propose and implement a grain growth model that couples features from the vertex and curvature model with the purpose of predict the phenomenon precisely. A GPU implementation is evaluated in order to speed up computation.
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