Hierarchical Optimization Time Integration for CFL-Rate MPM Stepping
Hierarchical Optimization Time Integration for CFL-Rate MPM Stepping
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CFL 速率 MPM 步进的分层优化时间积分
DOI：
10.1145/3386760
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发表时间：
2019-11
影响因子：
6.2
通讯作者：
Chenfanfu Jiang
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Xinlei Wang;Minchen Li;Yu Fang;Xinxin Zhang;Ming Gao;Min Tang;Danny M. Kaufman;Chenfanfu Jiang
我们提出分层优化时间积分（HOT），用于材料点法（MPM）的高效隐式时间步长计算，而不受模拟材料和条件的影响。HOT是一种专门用于MPM的分层优化算法，可解决接近CFL极限的大规模MPM系统的非线性时间步长问题。HOT无需参数调整，就能对各种不同的材料和计算分辨率进行开箱即用的收敛模拟。作为一种由包裹在拟牛顿求解器中的定制设计的伽辽金多重网格加速的隐式MPM时间步长器，HOT既具有高度的并行性，又具有稳健的收敛性。正如我们在分析中所展示的，即使在刚度增加、变形增大以及在广泛的有限应变、弹性动力学和塑性实例中材料发生变化的情况下，HOT也能保持一致且高效的性能。通过仔细的基准消融研究，我们将HOT的有效性与MPM与标准多重网格和其他牛顿 - 克里洛夫模型看似合理的替代组合进行了比较。我们展示了这些替代设计如何导致严重问题和不良性能。相比之下，在一系列具有挑战性的基准测试模拟中，HOT的性能比现有的最先进的、经过大量优化的隐式MPM代码快高达10倍。
We propose Hierarchical Optimization Time Integration (HOT) for efficient implicit timestepping of the material point method (MPM) irrespective of simulated materials and conditions. HOT is an MPM-specialized hierarchical optimization algorithm that solves nonlinear timestep problems for large-scale MPM systems near the CFL limit. HOT provides convergent simulations out of the box across widely varying materials and computational resolutions without parameter tuning. As an implicit MPM timestepper accelerated by a custom-designed Galerkin multigrid wrapped in a quasi-Newton solver, HOT is both highly parallelizable and robustly convergent. As we show in our analysis, HOT maintains consistent and efficient performance even as we grow stiffness, increase deformation, and vary materials over a wide range of finite strain, elastodynamic, and plastic examples. Through careful benchmark ablation studies, we compare the effectiveness of HOT against seemingly plausible alternative combinations of MPM with standard multigrid and other Newton-Krylov models. We show how these alternative designs result in severe issues and poor performance. In contrast, HOT outperforms existing state-of-the-art, heavily optimized implicit MPM codes with an up to 10× performance speedup across a wide range of challenging benchmark test simulations.
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DOI：
10.1145/2601097.2601176
发表时间：
2014-07
期刊：
ACM Transactions on Graphics (TOG)
影响因子：
--
作者：
A. Stomakhin;Craig A. Schroeder;Chenfanfu Jiang;Lawrence Chai;J. Teran;Andrew Selle
通讯作者：
A. Stomakhin;Craig A. Schroeder;Chenfanfu Jiang;Lawrence Chai;J. Teran;Andrew Selle
DOI：
10.1007/b98874
发表时间：
2018-09
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
J. Nocedal;Stephen J. Wright
通讯作者：
J. Nocedal;Stephen J. Wright
影响因子：
4.1
作者：
K. Fidkowski;Todd A. Oliver;James Lu;D. Darmofal
通讯作者：
K. Fidkowski;Todd A. Oliver;James Lu;D. Darmofal
DOI：
--
发表时间：
2000-11
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
W. Briggs;V. Henson;S. McCormick
通讯作者：
W. Briggs;V. Henson;S. McCormick
DOI：
10.1145/3306346.3322951
发表时间：
2019-07
期刊：
ACM Transactions on Graphics (TOG)
影响因子：
--
作者：
Minchen Li;Ming Gao;Timothy R. Langlois;Chenfanfu Jiang;D. Kaufman
通讯作者：
Minchen Li;Ming Gao;Timothy R. Langlois;Chenfanfu Jiang;D. Kaufman