匹配于高性能计算机结构的组合几何数据结构及并行方法

摘要

一种匹配于高性能计算机结构的组合几何数据结构及并行方法，所述组合几何数据结构由多个几何层组成；每一几何层均用于描述介质模型的整个粒子几何计算区域；每一几何层通过相同的剖分方式分解成多个几何块；每一几何块由描述所述介质模型的多个几何单元构成；所述几何块通过追踪器对象封装了用于进行粒子输运计算的算法，通过粒子集对粒子进行存储及管理，并通过几何块对象建立用户对象与几何块的对应关系；每个MPI进程对应至少一个几何层对象，并且MPI进程内的每个OpenMP线程进行蒙特卡罗粒子输运并行计算时对应一个所述几何层对象，实现蒙特卡罗粒子输运多级混合并行计算。本发明实现蒙特卡罗粒子输运多级混合并行计算，可以支撑数十万核的高效并行计算。

权利要求

1.一种匹配于高性能计算机结构的组合几何数据结构，其特征在于，所述数据结构由多个几何层组成；每一几何层均用于描述介质模型的整个粒子几何计算区域；每一几何层通过相同的剖分方式分解成多个几何块；每一几何块由描述所述介质模型的多个几何单元构成；所述几何块通过追踪器对象封装了用于进行粒子输运计算的算法，通过粒子集对粒子进行存储及管理，并通过几何块对象建立用户对象与几何块的对应关系；

每个MPI进程对应多个几何层对象，并且MPI进程内的每个OpenMP线程进行蒙特卡罗粒子输运并行计算时对应一个所述几何层对象，实现蒙特卡罗粒子输运多级混合并行计算；

粒子按照负载平衡的原则均分至各个几何层，粒子在模拟过程中在所属的几何层进行输运；

几何层对象的个数与MPI进程内OpenMP线程的个数相同；

所述用户对象为粒子源，每个粒子源对象继承对应的几何块对象，通过注册函数注册到所属的几何块上；进行粒子追踪时，对应的粒子源对象通过获取所述注册函数得到；

每一几何层对象对应一个消息标签，使得多个几何层对象在MPI进程间通信时，在进程内对多个几何层上的数据进行规约求和，然后再调用MPI规约通信函数实现数据通信，最后在收到的进程内对数据进行拷贝，分发到每个几何层上。

2.一种匹配于高性能计算机结构的混合并行模拟方法，其特征在于，包括：进行几何层进行克隆，得到多个相同的几何层；

按照负载平衡原则将进行模拟的粒子均分至各个几何层上；

对每一几何层按照相同的剖分方式分解成多个几何块；

在每一几何块上分别设置封装了用于进行粒子输运计算的算法的追踪器对象，对粒子进行存储及管理的粒子集，建立用户对象与几何块的对应关系的几何块对象；

将每个MPI进程对应多个几何层对象，并且使MPI进程内的每个OpenMP线程对应一个所述几何层对象，进行蒙特卡罗粒子输运多级混合并行计算；还包括：将粒子按照负载平衡的原则均分至各个几何层，并控制粒子在模拟过程中在所属的几何层进行输运；

所述用户对象为粒子源；还包括：

使每个粒子源对象继承对应的几何块对象，通过注册函数注册到所属的几何块上；

进行粒子追踪时，通过获取所述注册函数得到对应的粒子源对象；

还包括：为每一几何层对象设置一个对应的消息标签，使多个几何层对象在MPI进程间通信时区分发送和接收到的MPI进程消息；

还包括：

在MPI进程内对多个几何层上的数据进行规约求和；

调用MPI规约通信函数实现数据通信；

在收到的MPI进程内对数据进行拷贝，分发到每个几何层上。

说明书

匹配于高性能计算机结构的组合几何数据结构及并行方法

技术领域

[0001] 本发明是关于蒙特卡罗粒子输运技术，特别是关于一种匹配于高性能计算机结构的组合几何数据结构及并行方法。

背景技术

[0002] 在核反应堆设计、临界安全分析及屏蔽计算中，粒子(中子及光子)输运求解是数值模拟计算的核心。蒙特卡罗方法是其中一种常用的数值模拟方法，首先，它建立真实介质(包括几何形状和介质核素组成)的仿真模型，然后模拟大量粒子在介质中的运动(包括粒子产生、迁移、与介质的原子核发生碰撞等物理过程)并进行适当的记录，最后对所有粒子产生的记录进行统计分析，获取数值结果。

[0003] 由于蒙特卡罗方法采用解析的组合几何描述方式建立介质的几何形状而不进行离散，因此几何形状近似很小；采用连续能量点截面的能量处理方式，采用随机数确定粒子与介质核素反应类型等，物理模型机制完善，因此在核反应堆物理分析领域的应用越来越受到科研工作者的重视，被誉为反应堆数值模拟的终极方法。蒙特卡罗方法需要模拟大量粒子(千亿量级)，串行程序都是逐个模拟，粒子模拟过程占据的模拟时间很长。但实际上粒子彼此之间是相互独立的，具有天然的并行性，可通过并行计算来解决：设有N个进程，每个进程都复制整个介质模型，然后每个进程分配1/N个粒子进行模拟，最后把记录结果整合到一起进行统计分析获得结果，如此可节省大量的模拟时间。基于粒子并行的蒙特卡罗方法通常会获得很好的并行效率，是蒙特卡罗粒子输运模拟传统的并行方法。

[0004] 然而，随着数值模拟在不断深入和物理建模精细化的要求，核反应堆领域提出了全堆芯精细数值模拟，介质模型含有上千万个几何体，每个几何体内包含数百种核素，整个介质模型内存需求达到了数十G以上，远超过目前计算机的CPU核所配比的内存容量，一个进程分配的内存容量无法复制整个介质模型，导致无法采用粒子并行的蒙特卡罗方法实现计算。

[0005] 另一方面，为了获得更高峰值性能，超级计算机的体系结构也在不断地发生变化，日趋复杂。目前最主流的由多个共享内存的SMP组成的机群系统，多核处理器也已成为目前处理器发展的重要趋势。超级计算机通常包含数千个结点，每个结点包含数个或数十个微处理器(CPU)，每个CPU包含多个核。CPU内多个核共享多级高速缓存(Cache)，结点内多个处理器共享存储，结点间分布存储。在数百万亿次计算机上，处理器核的总数通常达到数万。

[0006] 为了提升应用软件的计算效率，降低研制难度，北京应用物理与计算数学研究所研制了三维组合几何蒙特卡罗粒子输运支撑软件框架JCOGIN(J CombinationalGeometry Monte Carlo Transport Infrastructure)，以支撑大规模并行蒙特卡罗粒子输运应用程序研制。

[0007] JCOGIN框架采用层次式、模块化和面向对象的现代软件构建技术来实现，体系结构如图1所示，共分三层：支撑层，数值共性层和抽象接口函数层。在此三层上支撑应用程序的快速研发。

[0008] 支撑层包括基本工具箱层、数据结构层和并行粒子追踪层。基本工具箱层包含工具箱软件包“ToolBox”，为JCOGIN框架封装底层的基本工具类，具体包含：内存管理工具、输入输出和重启动工具、消息传递(MPI)通信工具、并行调试工具、性能分析工具等。数据结构层为JCOGIN应用程序提供核心的数据结构，管理组合几何、变量和数据。数据结构层包含两个软件包：组合几何(Combinatorial Geometry)软件包采用树形结构存储各种实体几何，几何块(Patch)软件包提供适应大规模并行计算的数据结构，管理组合几何。并行粒子追踪层提供并行粒子追踪的实现技术，包含两个软件包：粒子追踪(Tracking)软件包提供粒子追踪功能，数据通信(Communication)软件包目前实现全局的数据分发和收集，在Patch之间传递粒子，完成处理器之间的数据通信。

[0009] 数值共性层将集成成熟的随机数生成器、随机抽样函数和计数算法库等，以实现应用程序的快速高效研发。抽象接口层封装在支撑层和数值共性层的策略类中，需要用户结合具体应用问题来实现。

发明内容

[0010] 本发明实施例提供了一种匹配于高性能计算机结构的组合几何数据结构及并行方法，实现粒子输运多级混合并行，以支撑数十万核的高效并行计算。

[0011] 为了实现上述目的，本发明实施例提供了一种匹配于高性能计算机结构的组合几何数据结构，所述数据结构由多个几何层组成；每一几何层均用于描述介质模型的整个粒子几何计算区域；每一几何层通过相同的剖分方式分解成多个几何块；每一几何块由描述所述介质模型的多个几何单元构成；所述几何块通过追踪器对象封装了用于进行粒子输运计算的算法，通过粒子集对粒子进行存储及管理，并通过几何块对象建立用户对象与几何块的对应关系；

[0012] 每个MPI进程对应至少一个几何层对象，并且MPI进程内的每个OpenMP线程进行蒙特卡罗粒子输运并行计算时对应一个所述几何层对象，实现蒙特卡罗粒子输运多级混合并行计算。

[0013] 一实施例中，粒子按照负载平衡的原则均分至各个几何层，粒子在模拟过程中在所属的几何层进行输运。

[0014] 一实施例中，每个MPI进程对应多个几何层对象，几何层对象的个数与MPI进程内OpenMP线程的个数相同。

[0015] 一实施例中，所述用户对象为粒子源，每个粒子源对象继承对应的几何块对象，通过注册函数注册到所属的几何块上；进行粒子追踪时，对应的粒子源对象通过获取所述注册函数得到。

[0016] 一实施例中，每一几何层对象对应一个消息标签，使得多个几何层对象在MPI进程间通信时，用于区分发送和接收到的MPI进程消息。

[0017] 为了实现上述目的，本发明实施例提供了一种基于JCOGIN框架的匹配于高性能计算机结构的混合并行模拟方法，包括：

[0018] 进行几何层进行克隆，得到多个相同的几何层；

[0019] 按照负载平衡原则将进行模拟的粒子均分至各个几何层上；

[0020] 对每一几何层按照相同的剖分方式分解成多个几何块；

[0021] 在每一几何块上分别设置封装了用于进行粒子输运计算的算法的追踪器对象，对进行粒子存储及管理的粒子集，建立用户对象与几何块的对应关系的几何块对象；

[0022] 将每个MPI进程对应至少一个几何层对象，并且使MPI进程内的每个OpenMP线程对应一个所述几何层对象，进行蒙特卡罗粒子输运多级混合并行计算。

[0023] 一实施例中，还包括：将粒子按照负载平衡的原则均分至各个几何层，并控制粒子在模拟过程中在所属的几何层进行输运。

[0024] 一实施例中，每个MPI进程对应多个几何层对象。

[0025] 一实施例中，所述用户对象为粒子源；还包括：

[0026] 使每个粒子源对象继承对应的几何块对象，通过注册函数注册到所属的几何块上；

[0027] 进行粒子追踪时，通过获取所述注册函数得到对应的粒子源对象。

[0028] 一实施例中，为每一几何层对象设置一个对应的消息标签，使多个几何层对象在MPI进程间通信时区分发送和接收到的MPI进程消息。

[0029] 一实施例中，还包括：

[0030] 在MPI进程内对多个几何层上的数据进行规约求和；

[0031] 调用MPI规约通信函数实现数据通信；

[0032] 在收到的MPI进程内对数据进行拷贝，分发到每个几何层上。

[0033] 本发明实施例提供的匹配于高性能计算机结构的组合几何数据结构由多个几何层组成，每一几何层均用于描述介质模型的整个粒子几何计算区域；每一几何层通过相同的剖分方式分解成多个几何块，几何块通过追踪器对象封装了用于进行粒子输运计算的算法，通过粒子集对粒子进行存储及管理，并通过几何块对象建立用户对象与几何块的对应关系；每个MPI进程对应至少一个几何层对象，并且MPI进程内的每个OpenMP线程进行蒙特卡罗粒子输运并行计算时对应一个所述几何层对象，实现蒙特卡罗粒子输运多级混合并行计算，可以支撑数十万核的高效并行计算。

附图说明

[0034] 为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

[0035] 图1为现有技术基于JCOGIN支撑软件框架体系结构示意图；

[0036] 图2为本发明实施例匹配于高性能计算机结构的组合几何数据结构示意图一；

[0037] 图3为本发明实施例基于JCOGIN框架的两级并行的拓扑结构；

[0038] 图4为本发明实施例匹配于高性能计算机结构的组合几何数据结构示意图二；

[0039] 图5为本发明另一实施例基于JCOGIN框架的多级并行的拓扑结构示意图；

[0040] 图6为本发明实施例匹配于高性能计算机结构的混合并行模拟方法流程图一；

[0041] 图7为本发明实施例匹配于高性能计算机结构的混合并行模拟方法流程图二；

[0042] 图8为本发明实施例匹配于高性能计算机结构的混合并行模拟方法流程图三。

具体实施方式

[0043] 下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

[0044] 本发明涉及的主要技术术语如下：

[0045] 粒子输运理论：研究微观粒子(中子、光子等)在介质内运动(包括产生、迁移、发生核反应)的过程和规律的理论成为粒子输运理论；

[0046] 蒙特卡罗粒子输运：英文Monte Carlo，简记MC，也称随机模拟法或统计实验法，是在计算机上对粒子行为进行随机模拟的一种计算方法。

[0047] 图2为本发明实施例匹配于高性能计算机结构的组合几何数据结构示意图一，如图2所示，该数据结构由多个几何层(PatchLevel)组成，每一几何层均用于描述介质模型的整个粒子几何计算区域。多个几何层通过克隆方式得到，通过对几何层的克隆，可以实现整个几何计算区域的复制，实现粒子并行计算功能。

[0048] 为了更好的实现粒子并行计算，粒子需要按照负载平衡的原则均分至各个几何层，粒子在模拟过程中在所属的几何层进行输运。

[0049] 如图2所示，每一几何层通过相同的剖分方式分解成多个几何块(Patch)，每一几何块由描述介质模型的多个几何单元(Cell)构成。几何单元包括：几何体、Cid(几何单元的id)、Uid(用户的id)、Mid(材料的id)及计数模块(可以用于对几何单元进行计数)。

[0050] 几何块通过追踪器(Tracker，几何块的集合信息(PatchGeometry))对象封装了用于进行粒子输运计算的算法，通过粒子集(ParticleSet)对进行粒子存储及管理，并通过几何块对象(PatchObject)建立用户对象与几何块的对应关系。

[0051] 每个MPI进程对应一个几何层对象，并且MPI进程内的每个OpenMP线程进行蒙特卡罗粒子输运并行计算时对应一个所述几何层对象，实现蒙特卡罗粒子输运多级混合并行计算。

[0052] 要实现在大规模并行机上进行精细反应堆的数值模拟，需要区域分解与粒子并行相结合，并且与MPI进程/OpenMP线程的并行实现相融合，可以实现能够更好的适应新型多核并行计算机的体系结构，实现多级混合并行。

[0053] 基于如图2所示的数据结构，JCOGIN框架实现两级并行计算时，首先进行PatchLevel克隆，然后对每个PatchLevel进行区域剖分成Patch，在做区域剖分时，每个PatchLevel的剖分方式是相同的。相应的模拟粒子总数按照负载平衡的原则进行，均分到各个克隆的PatchLevel上。粒子在模拟过程中，只能在自己所属的PatchLevel上进行输运，就是说当粒子发生区域越界时，只能进入同属于一个PatchLevel的Patch中。

[0054] 图3很好的诠释了基于JCOGIN框架的两级并行的拓扑结构，其中，整个粒子几何计算区域复制M份，每份都区域分解成N块，粒子迁移只发生在同属于一个实线(如实线矩形框)所示的Patch中，而计数信息规约则发生在虚线框所示的区域内。若每个进程模拟一个区域(Patch)，则共需要M×N个进程。

[0055] 为了更好的实现粒子多级混合并行计算，如图4所示，本发明实施例提供了另一种匹配于高性能计算机结构的组合几何数据结构，该数据结构由多个几何层(PatchLevel)组成，每一几何层均用于描述介质模型的整个粒子几何计算区域。多个几何层通过克隆方式得到，通过对几何层的克隆，可以实现整个几何计算区域的复制，实现粒子并行计算功能。与图2不同的是，图4所示的数据结构中，每个MPI进程对应多个几何层对象。每个MPI进程对应至少一个(一般为多个)几何层对象，并且MPI进程内的每个OpenMP线程进行蒙特卡罗粒子输运并行计算时对应一个几何层对象，实现蒙特卡罗粒子输运多级混合并行计算。

[0056] 具体实施时，用户对象为粒子源，每个粒子源对象继承对应的几何块对象，用户通过注册函数注册到所属的几何块上(通过注册函数将用户继承于几何块对象绑定到Patch对象上)。进行粒子追踪时，对应的粒子源对象通过获取所述注册函数得到，这样就保证了粒子源数据的线程安全。

[0057] 图5为本发明另一实施例基于JCOGIN框架的多级并行的拓扑结构示意图。图2所示的数据结构中，每个进程上只有一个PatchLevel，本实施例在，如图5所示，在矩形实线框内的粒子迁移通过进程间的MPI通信来完成。这样，每个进程上有多个PatchLevel，进程间MPI通信覆盖整个粗虚线框包含的区域，而计数信息规约则发生在细虚线框所示的区域内，但粒子迁移还是只发生在矩形实线框内。

[0058] 一实施例中，每一几何层对象对应设置一个消息标签，使得多个几何层对象在MPI进程间通信时，用于区分发送和接收到的MPI进程消息。如图5所示，相当于每个矩形实线框对应一个MPI通信tag，以此来区分发送和接收的MPI消息，保证粒子迁移在矩形实线框内，即在同一个PatchLevel内，不会出现混乱的情况。在细虚线框内的规约求和通信也有些小的变化，由图3中直接通过MPI规约通信函数实现，变为首先在进程内对多个PatchLevel上的数据进行规约求和，然后再调用MPI规约通信函数实现数据通信，最后在收到的进程内对数据进行拷贝，分发到每个PatchLevel上。这样，使得多个PatchLevel对象在MPI进程间通信时，每个PatchLevel对象总是与相对于的PatchLevel对象进行数据交换，保证了数据传递的正确性。

[0059] 本发明实施例的匹配于高性能计算机结构的组合几何数据结构由多个几何层组成，每一几何层均用于描述介质模型的整个粒子几何计算区域；每一几何层通过相同的剖分方式分解成多个几何块，几何块通过追踪器对象封装了用于进行粒子输运计算的算法，通过粒子集对粒子进行存储及管理，并通过几何块对象建立用户对象与几何块的对应关系；每个MPI进程对应至少一个几何层对象，并且MPI进程内的每个OpenMP线程进行蒙特卡罗粒子输运并行计算时对应一个所述几何层对象，实现蒙特卡罗粒子输运多级混合并行计算，可以支撑数十万核的高效并行计算。

[0060] 基于图2及图4所示的数据结构，本发明实施例还提供了一种基于JCOGIN框架的匹配于高性能计算机结构的混合并行模拟方法，如图6所示，该方法包括：

[0061] S601：进行几何层进行克隆，得到多个相同的几何层；

[0062] S602：按照负载平衡原则将进行模拟的粒子均分至各个几何层上；

[0063] S603：对每一几何层按照相同的剖分方式分解成多个几何块；

[0064] S604：在每一几何块上分别设置封装了用于进行粒子输运计算的算法的追踪器对象，对进行粒子存储及管理的粒子集，建立用户对象与几何块的对应关系的几何块对象；

[0065] S605：将每个MPI进程对应至少一个几何层对象，并且使MPI进程内的每个OpenMP线程对应一个所述几何层对象，进行蒙特卡罗粒子输运多级混合并行计算。

[0066] 一实施例中，该方法还包括如下步骤：

[0067] 将粒子按照负载平衡的原则均分至各个几何层，并控制粒子在模拟过程中在所属的几何层进行输运。

[0068] 该步骤可以S603之后，本发明不限于此。

[0069] 一是实施例中，每个MPI进程对应多个几何层对象，MPI进程内的每个OpenMP线程时对应一个所述几何层对象，进行蒙特卡罗粒子输运多级混合并行计算。

[0070] 一实施例中，用户对象为粒子源；如图7所示，该方法还包括：

[0071] S701：使每个粒子源对象继承对应的几何块对象，通过注册函数注册到所属的几何块上；

[0072] S702：进行粒子追踪时，通过获取所述注册函数得到对应的粒子源对象。

[0073] 一实施例中，基于图5所示，该方法还包括：为每一几何层对象设置一个对应的消息标签，使多个几何层对象在MPI进程间通信时区分发送和接收到的MPI进程消息。

[0074] 一实施例中，如图8所示，该方法还包括：

[0075] S801：在MPI进程内对多个几何层上的数据进行规约求和；

[0076] S802：调用MPI规约通信函数实现数据通信；

[0077] S803：在收到的MPI进程内对数据进行拷贝，分发到每个几何层上。

[0078] 本发明实施例还提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：

[0079] 进行几何层进行克隆，得到多个相同的几何层；

[0080] 按照负载平衡原则将进行模拟的粒子均分至各个几何层上；

[0081] 对每一几何层按照相同的剖分方式分解成多个几何块；

[0082] 在每一几何块上分别设置封装了用于进行粒子输运计算的算法的追踪器对象，对进行粒子存储及管理的粒子集，建立用户对象与几何块的对应关系的几何块对象；

[0083] 将每个MPI进程对应至少一个几何层对象，并且使MPI进程内的每个OpenMP线程对应一个所述几何层对象，进行蒙特卡罗粒子输运多级混合并行计算。

[0084] 本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

[0085] 进行几何层进行克隆，得到多个相同的几何层；

[0086] 按照负载平衡原则将进行模拟的粒子均分至各个几何层上；

[0087] 对每一几何层按照相同的剖分方式分解成多个几何块；

[0088] 在每一几何块上分别设置封装了用于进行粒子输运计算的算法的追踪器对象，对进行粒子存储及管理的粒子集，建立用户对象与几何块的对应关系的几何块对象；

[0089] 将每个MPI进程对应至少一个几何层对象，并且使MPI进程内的每个OpenMP线程对应一个所述几何层对象，进行蒙特卡罗粒子输运多级混合并行计算。

[0090] 本发明可以实现蒙特卡罗粒子输运多级混合并行计算，支撑数十万核的高效并行计算。

[0091] 本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

[0092] 本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

[0093] 这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

[0094] 这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

[0095] 本发明中应用了具体实施例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。