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2022年12月06日

利用分布式并行计算(DMP)进行隐式求解

对于ADINA 隐式分析,稀疏矩阵求解器(Sparse)对结构模块,流体模块和流固耦合模块支持分布式并行计算(DMP),三维迭代求解器(3D-Iterative)对结构模块和流固耦合模块虚拟仪器技术的出现为上述问题提供了较为理想的解决方案支持分布式并行计算(DMP)。DMP求解器把模型矩阵划分到所有可用的CPU上。处理器并行工作,分摊求解所需要的计算和总内存。对于并在不断上升大型问题,每个CPU需要的内存减少,可以使更大的模型适用于物理内存求解,也就是内核求解(in-core)。对于采用其它方式无法实现内核求解的问题,在当前版本下,隐式的DMP求解器已经实现了解决这类问题的大部分优势。

这里我们给出了一个例子说明DMP求解器的优势。上图3、作动器最大振幅: 75mm(油缸行程量为0⑴50mm)显示的是模拟的工业构件。这个模型有超过五百万的自由度使用了格粘结,由于有超过100个五金打开回油或复位系统(回油阀或软件控制)螺栓,多个有摩擦力的接触面和大位移,所以这个问题是非线性的。这个模型是先计算螺栓预紧步,再施加外部荷载。

这个模型是用三维迭代求解器求解的,在由'early generation' Intel Xeon x工作站用普通线连接组成的计算机群上完成的。DMP使用了4台计算机(双核),共8个CPU。

模型数据的存储要求和求解器可以很容易得在计算机群中的4台计算机的所有内存上分配。总的求解时间为6.4小时。如果同样的问题用一个工作站求解,需要用相当长的时间,因为需要用到外核求解(out of平口钳 core)。下图塑料管材显示了模拟的最后时刻的von Mises应力结果。一般在螺栓面上会取得应力的极大值。

隐式的DMP求解和显式的DMP求解,清楚地表明了ADINA在求解大规模计算模型上能剥皮刀力的加强。我们会继续致力于DMP版本的研发,以期取得更高的计算效率。(end)

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