Strömungssimulation

Strömungssimulation mit Smooth-Particle-Hydrodynamics (SPH)

Unter SPH lassen sich Berechnungsverfahren zusammenfassen, die eine junge Disziplin in der numerischen Strömungssimulation darstellen.

Die grundsätzliche Idee besteht darin, den Strömungsraum in diskrete Teilchen aufzuteilen, die sich gemäß der Strömung bewegen. Den Teilchen („Particles"), werden neben der Masse noch alle weiteren physikalischen Feldgrößen wie Dichte und Druck p zugewiesen. Sie bilden die beweglichen Stützstellen des numerischen Verfahrens, d.h. nur an ihren Orten werden die physikalischen Größen berechnet [1]. SPH ist deutlich rechenintensiver als die konventionellen Finite-Volumen Verfahren und war als Folge bisher nur dem Einsatz auf Supercomputing-Plattformen vorbehalten. Unter anderem auch, da es sich sehr gut zur Parallelisierung eignet, d.h. die Berechnungsoperationen können auf mehrere Recheneinheiten aufgeteilt werden. De facto lassen sich mit SPH nur auf diesem Weg in einer noch vertretbaren Berechnungszeit Ergebnisse erzielen.

Ein weiterer Trend macht die Anwendung von SPH auch für leistungsfähige Einzelplatzrechner interessant: Vor wenigen Jahren wurde von der Firma nvidia eine Programmierumgebung entwickelt [2] (CUDA), die es Programmierern erlaubt, Programmteile zu entwickeln, die durch den Grafikprozessor (GPU) auf der Grafikkarte abgearbeitet werden. Hierdurch ergeben sich substantielle Vorteile:

  1. Auf einer GPU sind eine Vielzahl von Rechenprozessoren vorhanden (Größenordnung einige 100), die durch CUDA genutzt werden können.
  2. Diese Grafikprozessoren sind sehr leistungsfähig.
  3. Die Grafikprozessoren sind in einer parallelen Architektur angeordnet.

Durch CUDA wird die Grafikkarte zu einer sehr leistungsfähigen und kostengünstigen Supercomputing-Plattform für SPH, vorausgesetzt der SPH-Algorithmus ist in CUDA implementiert. 

Der SPH-Algorithmus wurde in diversen Programmcodes umgesetzt. Hier soll SPHYSICS von der University of Manchester hervorgehoben werden, das 2007 in der ersten Version vorlag und seitdem konsequent weiterentwickelt wurde [3]. Im Jahre 2011 wurde die CUDA Implementierung DUALSPHYSICS  maßgeblich von der Universidade de Vigo entwickelt [4,5,6]. DUALSPHYSICS  ist frei im Quellcode verfügbar. 

Die veröffentlichten praktischen Einsatzfelder von DUALSPHYSICS  sind maßgeblich großskaliger Natur wie z.B. Simulationen von Küstenüberflutungen oder Extremwellen (Freakwaves). 

Die Forschungsgruppe Energietechnik untersucht die Anwendbarkeit des Codes DUALSPHYSICS  indem Berechungsergebnisse vorhandenen Messwerten bzw. Simulationen auf Basis von Finite-Volumen-Verfahren gegenübergestellt werden.  

 

Haben Sie Interesse, ihre strömungsmechanische Fragestellung mit einem SPH Code analysieren zu lassen? Wir helfen Ihnen gerne.

 

 Animation zu slosh dynamics

 

Literatur

[1]Monaghan, J. J. (1994). Simulating free surface flows with SPH. Journal of Computational Physics (110), S. 399-406.

[2]http://www.nvidia.de/object/what_is_cuda_new_de.html

[3]https://wiki.manchester.ac.uk/sphysics/index.php/Code_History

[4]Gomez-Gesteira, M., Rogers, B. D., Crespo, A. J., Dalrymple, R. A., & Narayanaswmy, M. (2012). SPHysics - development of a free-surface fluid solver - Part 1: Theory and formulations. Computers & Geosciences (48), S. 289-299.

[5]Gomez-Gesteira, M., Crespo, A. J., Rogers, B. D., Dalrymple, R. A., Dominguez, J. M., & Barreiro, A. (2012). SPHysics - development of a free-surface fluid solver - Part 2: Efficiency and test cases. Computers & Geosciences (48), S. 300-307.

[6]Crespo, A. J., Dominguez, J. M., Gesteira, M. G., Barreiro, A., & Rogers, B. D. (03 2012). User Guide for DualSPHysics code

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