Scalable, parallel poisson polvers for CFD problems
Promotie: dhr. M. Younas, 11.00 uur, Academiegebouw, Broerstraat 5, Groningen
Proefschrift: Scalable, parallel poisson polvers for CFD problems
Promotor(s): prof.dr. A.E.P. Veldman, prof.dr. H.L. Trentelman
Faculteit: Wiskunde en Natuurwetenschappen
Rekenkracht voor turbulente stromingen
Het berekenen van niet-samendrukbare turbulente stromingen vergt veel rekencapaciteit, waarvan het grootste deel wordt gebruikt voor het oplossen van de Poisson-vergelijking voor de druk. Daarom verrichtte Muhammad Younas onderzoek naar de prestaties van ‘Poissonsolvers’, waarbij hij met name keek naar solvers die op Krylov-methoden en Algebraïsche Multi-Gridmethoden zijn gebaseerd.
In drie dimensies zijn symmetrische Poissonproblemen opgelost op rekenroosters tot en met één miljard punten. De CG-methode met ML als pre-conditionering geeft de beste resultaten. Als de randvoorwaarde de symmetrie van het Poisson-probleem verstoort, worden gepreconditioneerde GMRES-methoden gebruikt.
Niet-symmetrische Poisson-problemen treden op na discretisatie van de Navier-Stokes vergelijkingen (behoud van massa en impuls) in de buurt van een vrij oppervlak. Younas beschouwde drie gevallen: een niet-samendrukbare een-fasestroming, een samendrukbare twee-fasenstroming en een vrije oppervlaktestroming met in- en uitstroomrandvoorwaarden. Ook in deze gevallen geeft een AMG pre-conditionering goede resultaten.
Verder zijn directe numerieke simulaties van turbulente kanaalstromingen onderzocht voor Reynoldsgetallen tot en met een Re van ongeveer 1400. Daarvoor zijn 1024 processoren gebruikt. De Poissonsolver voor de druk maakt deel uit van PETSc, en de Message Passing Interface (MPI) standaard is toegepast om de overige delen van het computerprogramma om te zetten in een parallelle Fortrancode. De Poissonsolver vergt ongeveer 90 procent van de rekentijd. De berekeningen zijn uitgevoerd op Huygens Nationale Supercomputer in Amsterdam. In deze toepassing blijkt de ML pre-conditionering iets efficiënter te zijn dan BoomerAMG.
Muhammad Younas (Pakistan, 1973) studeerde toegepaste wiskunde aan de University of Engineering and Technology in Lahore. Het onderzoek werd uitgevoerd bij het Bernoulli Institute for Mathematics and Computer Science van de RUG en gefinancierd door de Higher Education Commission (Pakistan) en NWO.
Laatst gewijzigd: | 13 maart 2020 01:02 |
Meer nieuws
-
01 april 2025
Nieuw kiesstelsel NSC kan ongewenste gevolgen hebben
Het nieuwe kiesstelsel, voorgesteld door minister Uitermark (NSC), kan mogelijk het fundamentele principe van evenredige vertegenwoordiging ondermijnen. Dat stelt hoogleraar Davide Grossi van de Rijksuniversiteit Groningen.
-
01 april 2025
‘Diversiteit maakt wetenschap beter’
Hannah Dugdale doet niet alleen biologisch onderzoek naar veroudering, ze brengt ook in kaart hoe het is gesteld met de diversiteit in de wetenschap. Voor dat laatste kreeg ze eind 2024 een van de twee jaarlijkse Athena Awards toegekend, een...
-
01 april 2025
‘AiNed’ Groeifonds subsidie voor versnellen invoering AI bij mkb-bedrijven
Professor Ming Cao ontvangt een Groeifondssubsidie van EUR 2,4 miljoen voor onderzoek dat bij gaat dragen aan het sneller invoeren van AI bij mkb-bedrijven in de technische industrie in Nederland.