高速炉における自然循環パラレルシミュレータの開発

快堆自然循环并联模拟器的研制

• 批准号: 06780402
• 负责人: 奥田 洋司
• 金额: $ 0.51万
• 依托单位: The University of Tokyo
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
• 财政年份: 1994
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 1994 至 无数据
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-06780402/
• 关键词: 超並列計算; 非圧縮性流れ; 有限要素法; ニューラルネットワーク

有限要素法は非構造格子をもちいて形状近似が容易であり、高速炉内の流動解析のソルバとしては非常に有力である。また、近年超並列計算機の発達がめざましい。これらの背景として本研究では、(1)Element-by-elementな解法に基づく行列非記憶型の有限要素法解析コードを開発し、大規模な問題の取り扱いを可能とした。この解法は、ベクトル長が短いため従来型のスーパーコンピュータには向かないが、分散メモリ型超並列計算機にはそのパフォーマンスを有効に発揮できると考えられる。実際、並列計算機KSR1上に実装しループ分割に基づく高並列化効率を得た。(2)相互結合型ニューラルネットワークのエネルギ最小化過程に注目し、それを非圧縮性流れ解析における圧力ポアソン方程式の解法に適用した。このニューラルネットソルバにおいて、節点間の依存性をなくし並列性を引き出すための手法としてCMC(Crazy Multi-Color)法を開発した。さらに、並列計算機KSR1上に実装し並列計算を行った。CMC法を適用しない場合には領域分割によって並列化効率が著しく低下する問題があったが、その困難を克服した。(3)AVSによる可視化環境を整え、入出力から計算までを一貫してユーザーフレンドリーなシステム構築を行った。

The finite element method makes it easy to approximate the shape of a non-structural grid, and it is very powerful to analyze the flow in a high-speed furnace. In recent years, the development of super-parallel computers has been greatly improved.これらのBackground and basis of this study, (1)Element-by-elementなSolution methodづくRandom non-memory finite element method analysis is possible, and large-scale problems are possible. How to solve the problem? The distributed メモリ type super-parallel computer is an effective and effective system. In fact, the parallel computer KSR1 is equipped with a high-speed partitioning system, which enables high parallelization efficiency. (2) Focus on the mutually combined minimization process of ニューラルネットワークのエネルギ, the non-compressive flow analysis method of the non-compressive flow equation is applicable. CMC (Crazy) CMC (Crazy) Multi-Color) method is open to the public. It is a parallel computing system installed on the parallel computer KSR1. The CMC method is not applicable in many situations, such as domain segmentation, parallelization efficiency, and low efficiency, and it can also overcome problems and difficulties. (3)AVS visual environment, input and output force calculation, consistent operation.

项目成果

奥田洋司: "非圧縮性流れ解析へのニューラルネットワークの適用" JSME全国大会論文集. 940-30. 421-422 (1994)

Yoji Okuda：“神经网络在不可压缩流动分析中的应用”JSME 全国会议论文集 940-30（1994）。

H.Okuda: "Large Scale Finite Element Flow Analysis with Matrix-Storage Free formulation" Proc.HPC,Simulation Multi Conference. 98-102 (1994)

H.Okuda：“采用无矩阵存储公式的大规模有限元流分析”Proc.HPC，Simulation Multi Conference。

奥田洋司: "行列無記憶型有限要素法による超並列流体解析" JSME計算力学講演会. 940-54. 212-213 (1994)

Yoji Okuda：“使用无矩阵有限元方法进行大规模并行流体分析”JSME 计算力学会议 940-54 (1994)。

H.Okuda: "Three-dimensional Incompressible Flow Analysis Using Adaptive Finite Element Method" Proc.WCCMIII. 167-168 (1994)

H.Okuda：“使用自适应有限元法的三维不可压缩流动分析”Proc.WCCMIII。