颗粒物质是大量离散颗粒组成的复杂体系,由于其”散”和”动”的特殊力学特征,颗粒系统的宏观行为与微观机理比较难于掌控,用宏观的连续体力学理论分析散体现象将带来理论与实际的偏离等不足,离散元法(DEM)是刻画颗粒运动规律与动力学参数的一类重要模型,已成为解决该问题的重要方法.随着高分辨率模型的不断推出,数值模拟对计算机容量和速度需求随之快速增长,已成为制约大规模 DEM应用的主要瓶颈,并行计算是解决这一问题的有效途径.本文基于CPU-GPU异构体系,针对一类含液桥力的离散元模型,围绕散体物料运输的并行数值模拟开展研究.　　基于一类含液桥力的离散元模型完成了散体物料运输中紧急刹车过程的数值模拟.首先针对散体物料运输问题建立了不含液桥力的离散元模型,接着在湿颗粒系统中引入了液桥作用力,建立了含液桥力的离散元模型并研制了相应的串行解法器,最后对干湿颗粒系统进行了对比数值实验,比较分析了液桥力对颗粒的作用力分布及堆积现象的影响,模拟发现在刹车过程中颗粒由于惯性作用向车厢前端堆积,并形成一个斜坡,当在模拟中考虑液桥作用时,颗粒对车厢壁的作用力变大,颗粒的流动变慢,堆积形成的斜坡变缓.　　面向CPU-GPU异构体系,为上述离散元模型研制了相应的并行解法器,主要步骤为:(1)根据求解系统规模动态开设数组,研制相应的串行解法器,(2)在串行解法器的基础上,面向异构体系通过设计合理的数据结构避免存储并发访问冲突等技术研制了相应的并行解法器.将所研制的并行解法器应用于散体物料运输的数值模拟,模拟结果表明新的并行解法器重构了串行解法器的数学行为且具有良好的并行加速比,如在K40c GPU平台上,其平均加速比达到了13.01.