ANSYS的博客
2019年3月14日
计算流体动力学(CFD)模拟的规模已经增长了几十年,因为用户希望更多地了解他们的设计在各种条件下的性能。
这种趋势需要更大的3D网格,这带来了两个挑战:更长的挂钟时间和更大的计算负载。
虽然CFD求解器技术利用了并行处理和高性能计算(HPC)的优势,但3D网格生成主要是一个串行过程。
一旦3D网格可用,并行CFD求解器就可以在HPC集群上分配和平衡计算负载。
工程师现在可以使用并行高性能计算
生成CFD 3D网格。
在不到两个小时的时间里,一个高性能计算集群就可以解决一个描绘飞机起飞的大规模模拟。事实上,求解器的速度如此之快,以至于在CFD模拟中,网格划分往往占据了整个时间。
与Ansys流利然而,工程师现在可以使用并行处理生成3D网格,大大减少了模拟时间。
去年,Fluent在加快网格划分过程方面取得了许多进展。例如,工程师可以使用基于任务的水密几何工作流用很少的培训就能将真实的工业案例结合起来。
在单核上对F1赛车进行网格化需要307 GB的RAM。当同样的网格
在16核集群上运行,每个核的RAM需求是多少
下降到37gb或更少。
网格加速的下一个自然步骤是从串行处理转向并行处理。
然而,速度并不是限制大型网格使用的唯一因素。从历史上看,创建这些网格需要大量RAM。
例如,在单个核心上划分几何图形可能会使该核心的RAM不堪重负,因为它有数亿个单元。然而,网格开始有规律地跨越10亿个细胞标记。
在单核上生成这些大型网格的用户除了需要解决模拟所需的HPC集群外,通常还需要大量昂贵的RAM。
然而,并行网格将问题分布在多个核心上,每个核心都有自己的一组RAM。当网格在多个核心上完成时,每个核心的RAM需求就会减少。这为更多Ansys用户打开了大型3D网格的使用。
传统上,并行网格划分仅限于分区预网格划分或表面和体积网格划分在一起的方法。这些方法可能产生次优网格,具有较低的可扩展性,并且可能错过几何中的关键特征。
网格是使用并行处理生成的-每种颜色都描绘了零件
由一个进程创建的网格。所有的Fluent流程都可以工作
一起填充活的流体/固体空间。
Fluent的支持马赛克的多核算法已经证明了自己的几何保真度,网格质量,细胞计数和求解速度。将马赛克网格技术扩展到分布式并行体网格是很自然的。
因此,Ansys 2019 R1版本的Fluent为多六核体网格划分的所有阶段引入了分布式并行算法。这意味着粘性边界层,笛卡尔核心和连接两者的多面体胶水都使用并行处理进行网格划分。
Fluent使用一种正在申请专利的算法,该算法设置自适应分区接口,该接口在整个网格划分过程中多次更改。这确保了负载是平衡的,并且在网格元素时没有人为的约束。
这些柔性分区还确保:
Fluent的算法不需要特别准备曲面网格,也不需要用户特别的技巧。
在并行模式下启动Fluent。然后,在体网格划分任务中,选择“启用并行网格”选项以进行多六核网格划分。
不要担心HPC许可——并行网格不需要任何许可。
在发布之前,该算法在几个工业模型上进行了验证。当在64核上运行时,网格处理的速度一直在5到11倍左右。
Fluent用户无需HPC许可证即可轻松访问并行网格。
那么,这对Ansys用户意味着什么呢?这意味着他们可以在给定的时间内处理更多的设计变体。这最终会导致更优化的设计。
对于需要大量网格的应用程序,这意味着在同一天获得设计问题的答案。
此外,由于硬件限制,这些应用程序可能对某些人来说是遥不可及的。突然之间,情况可能不再是这样了。
要了解更多关于网格划分的知识,请阅读Ansys的马赛克网格划分技术.
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