O MPS é um método lagrangeano sem malha para simulação de fluidos, que teve origem para estudos de fluxo incompressíveis com superfície livre. Ele possui diversas vantagens se comparado a métodos convencionais baseados no uso de malha, podendo-se citar como principais a facilidade de representação de interfaces e geometrias complexas, assim como a ausência do termo de convecção nas equações algébricas. Este trabalho foca na aplicação de métodos de computação paralela para simulações de escoamento utilizando a variante explícita do método MPS, denominado E-MPS. O objetivo é a diminuição do tempo de processamento das simulações, e o aumento da quantidade de partículas, que possibilita a simulação de casos cada vez mais complexos, e o real emprego do método para solução de problemas de engenharia. O método proposto consiste de dois níveis de paralelismo: um através de uma decomposição de domínio espacial sobre uma arquitetura de memória distribuída, e outra pelo uso de processamento paralelo em uma arquitetura com memória compartilhada, podendo ser pelo uso de dispositivos Graphics Processing Unit (GPU), ou pelo uso de processadores multicore. Os métodos de decomposição de domínio espacial tratados neste trabalho são o estático, ou não adaptativo, o Orthogonal Recursive Bisection (ORB), o ortogonal e uma nova proposta chamada cell transfer. Dentre os métodos já existentes, o ortogonal se mostrou mais atrativo devido à sua simplicidade, conseguindo manter um melhor nível de balanceamento do que o estático no caso estudado. O novo método cell transfer tenta superar as limitações geométricas dos outros métodos citados, ao levar em consideração a natureza do fluxo. Uma das grandes contribuições deste trabalho é um novo método genérico de comunicação entre subdomínios, que evita a reordenação das partículas, e serve para todos os métodos de decomposição investigadas neste trabalho. / MPS is a meshless lagrangian method for computational fluid dynamics that was created to study incompressible free surface flows and has many advantages compared to traditional mesh based methods, such as the ability to represent complex geometries, interface problems, and the absence of the advection term in the algebraic equations. This work focus on the use of parallel computing methods for fluid dynamic simulation, and more specifically, on the explicit variant of the MPS method, namely E-MPS, to decrease the amount of processing needed to perform a simulation and increase the number of particles, which enables the simulation of real and complex engineering problems. The proposed method is composed of two levels of parallelism: a distributed memory parallelism based on spatial domain decomposition, and a shared memory parallelism, using either GPU or multicore CPUs, for fast computation of each subdomain. Static non-adaptive, ORB, orthogonal, and cell transfer spatial decomposition methods are subject of investigations in this work, the latter being originally proposed by this work to overcome the drawbacks found in most of the methods found in the literature. Among the already proposed methods the more attractive was the orthogonal, due to its simplicity, and capability of maintaining a good load balance in the test case. The new cell transfer method was proposed to overcome the geometrical limitations found in all the above methods, by considering the flux while balancing the load among subdomains. One of the main contributions of this work is a new method for the communication of subdomains, which avoids additional sorting steps, and proved to be generic for all the decomposition methods investigated.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:usp.br/oai:teses.usp.br:tde-16122014-155443 |
| Date | 07 February 2014 |
| Creators | Taniguchi, Denis |
| Contributors | Sato, Liria Matsumoto |
| Publisher | Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP |
| Source Sets | Universidade de São Paulo |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | Tese de Doutorado |
| Format | application/pdf |
| Rights | Liberar o conteúdo para acesso público. |
Page generated in 0.002 seconds