L'objectif de cette thèse est l'accélération des solveurs utilisés pour la résolution de l'équation de Poisson pour la pression, dans le cas de la simulation d'écoulements à faible nombre de Mach sur des maillages non structurés. Cet objectif est complété par un besoin de stabilité, en particulier sur des géométries complexes. Plusieurs modifications de la méthode des Gradients Conjugués avec déflation ont été considérées à cet effet. Une méthode de redémarrage basée sur une estimation de l'effet des erreurs numériques a été mise en oeuvre et validée. Par la suite, une méthode consistant à calculer des solutions linéaires ou quadratiques par morceaux sur le maillage grossier s'est avérée instable dans le solveur non structuré YALES2. La nouvelle méthode alors développée consiste à transformer la méthode standard de déflation à deux niveaux de maillage en une méthode à trois niveaux. Cependant, le nombre élevé d'itérations sur le troisième niveau de maillage nouvellement créé ralentit le solveur, ce que nous avons rectifié grâce à deux méthodes développées particulièrement pour réduire le nombre d'itérations sur les niveaux grossiers. La première méthode est la création de solutions initiales grâce à une méthode de projection adaptée. La seconde consiste en une adaptation du critère de convergence sur les niveaux grossiers. Les résultats numériques sur des simulations massivement parallèles, avec le solveur à deux niveaux classique, montrent une réduction considérable du temps de calcul du solveur et une amélioration importante de sa scalabilité faible. L'application de ces techniques à la déflation à trois niveaux induit des gains supplémentaires en termes de temps de calcul. Outre le perfectionnement de ce solveur, des recherches supplémentaires doivent être conduites sur l'équilibrage dynamique de charges de calcul, qui pourrait devenir un développement-clé du solveur.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00801502 |
| Date | 15 January 2013 |
| Creators | Malandain, Mathias |
| Publisher | INSA de Rouen |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | fra |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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