CC BY
13Суперкомпьютерные вычисления 109
7. Сибирский суперкомпьютерный центр ИВМиМГ СО РАН. URL: http://www.sscc.icmmg.nsc.ru (дата обращения: 30.11.2019).
Параллельный алгоритм для моделирования процессов в цилиндрических открытых ловушках
М. А. Боронина, В. А. Вшивков, Е. А. Генрих, Г. И. Дудникова
Институт вычислительной математики и математической геофизики СО РАН
Email: boronina@ssd.sscc.ru
DOI: 10.24411/9999-017A-2020-10182
В докладе вниманию представляется параллельный алгоритм для проведения численного моделирования динамики плазмы в открытых цилиндрических ловушках в двумерном случае [1]. Алгоритм основан на использовании гибридной модели, идея которой состоит в кинетическом описании ионной компоненты и описании с помощью МГД-подхода электронной компоненты плазмы. Применен метод частиц-в-ячейках с численными схемами на сдвинутых сетках [2]. Для распараллеливания использована смешанная декомпозиция: расчетная область разбивается на подобласти, за каждую подобласть отвечает группа ядер, частицы в подобласти распределены между ядрами своей группы. Такой подход позволяет существенно ускорить вычисления за счет выделения большего количество ядер на группу с более высокой плотностью частиц и, соответственно, равномерной загрузки ядер внутри группы [3].
Реализованный алгоритм тестировался на задаче диамагнитного удержания плазмы. В докладе демонстрируются результаты численных экспериментов, проведенных на процессорах Сибирского суперкомпьютерного центра (ИВМиМГ СО РАН, Новосибирск).
Работа выполнена при финансовой поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (проект 18-29-21025 мк). Концепция гибридной модели создана в рамках гос.задания ИВМиМГ СО РАН (проект 0315-2019-0009).
Список литературы
1. Beklemishev A. D. Phys. Plasmas 23 (2016).
2. Birdsall Ch. K., Langdon A. B. Plasma physics via computer simulation. McGraw-Hill Book Company, 1985.
3. Boronina M. A., Vshivkov V A. J. of Plasma Phys. 2015. 81(6). 495810605.
Параллельная реализация полулагранжевого метода для численного решения уравнений Навье - Стокса на многопроцессорных вычислительных системах
А. В. Вяткин1,2, Е. В. Кучунова2
1Институт вычислительного моделирования СО РАН 2Сибирский федеральный университет Email: hkuchunova@sfu-kras.com DOI: 10.24411/9999-017A-2020-10183
В работе представлен численный алгоритм решения уравнений Навье - Стокса, описывающий трехмерное течение вязкого теплопроводного газа. В работе для аппроксимации полной (субстанциональной) производной по времени в каждом уравнении системы используется метод траекторий. Дискретизация по пространству остальных слагаемых уравнений Навье - Стокса на каждом временном слое проводится методом конечных элементов [1]. Как следует из тестовых расчетов [2, 3], применение комбинации методов траекторий и конечных элементов позволяет построить алгоритм, довольно эффективный с вычислительной точки зрения. Разработана параллельная версия алгоритма для многопроцессорных вычислительных систем с использованием технологии передачи сообщений MPI. Созданный программный комплекс применен для моделирования трехмерного течения вязкого теплопроводного газа в трубе.
Работа выполнена при финансовой поддержке Российского фонда фундаментальных исследований, Правительства Красноярского края, Красноярского краевого фонда поддержки научной и научно-технической деятельности в рамках научного проекта № 18-41-243006.
Список литературы
1. Shaydurov, V V., Shchepanovskaya, G. I., Yakubovich, M. V. Semi-Lagrangian Approximation of Conservation Laws in the Flow around a Wedge // Lobachevskii J. of Mathematics. 2018. Vol. 39. P. 936-948.
110
Секция 7
2. Шайдуров В. В., Щепановская Г. И., Якубович М. В. Численное моделирование течений вязкого теплопроводного газа в канале // Вычислительные технологии. 2013. Т. 18, №4. C. 77-90.
3. Шайдуров В. В., Щепановская Г. И., Якубович М. В. Применение метода траекторий и метода конечных элементов в моделировании движения вязкого теплопроводного газа // Вычислительные методы и программирование. 2011. Т. 12. С. 275-281.
Построение онтологий для решения вычислительно сложных задач
Б. М. Глинский1, Ю. А. Загорулько2, Г. Б. Загорулько2, А. Ф. Сапетина1, И. М. Куликов1, П. А. Титов1
1Институт вычислительной математики и математической геофизики СО РАН
2Институт систем информатики им. Ершова СО РАН
Email: gbm@sscc.ru
DOI: 10.24411/9999-017A-2020-10184
В настоящее время онтологический подход широко используется в различных областях знаний и для решения разных классов задач. Онтологии признаны как концептуальные информационные модели, которые описывают сущности в определенных областях знаний в терминах классов, свойств и функций. Данный подход широко используется в биоинформатике, геофизике, астрофизике, геологии и др. Отметим, что большинство работ в этих областях ориентированы на хранение и обработку больших массивов данных. Авторы предлагают использовать онтологии для создания систем интеллектуальной поддержки решения больших задач [1]. При этом, ключевым моментом является построение онтологий методов и алгоритмов решения задачи и онтологии вычислительных систем, которые могут использоваться для решения задачи. В данной работе рассматриваются подходы к построению таких онтологий, приводятся примеры построения онтологий для решения задач астрофизики и геофизики.
Работа выполнена при финансовой поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (коды проектов 19-07-00085, 19-07-00762).
Список литературы
1. B. Glinskiy, Y. Zagorulko, G. Zagorulko, I. Kulikov, A. Sapetina. The Creation of Intelligent Support Methods for Solving Mathematical Physics Problems on Supercomputers // Voevodin V., Sobolev S. (eds) Supercomputing. RuSCDays 2019. Communications in Computer and Information Science. 2019. vol 1129. P. 427-438.
Моделирование процесса сополимеризации бутадиена со стиролом на основе метода Монте-Карло для каскада реакторов с применением технологии MPI
И. В. Захаров, Т. А.Михайлова, С. А. Мустафина
Стерлитамакский филиал Башкирского государственного университета
Email: zahrum@mail.ru
DOI: 10.24411/9999-017A-2020-10331
В современном производстве синтетических каучуков все чаще применяется математическое моделирование. В основе производства каучука лежат процессы полимеризации и сополимеризации, изучение которых позволяет синтезировать продукты с заданными свойствами, важными для потребителя. Имитация технологических процессов позволяет решать задачи прогнозирования и оптимизации производства.
Процесс производства осуществляется путем смешения эмульсии бутадиена и стирола в каскаде реакторов (9-12 последовательно соединенных реакторов) при температуре 5-6 °C.
Математическая модель процесса полимеризации записывается в виде системы дифференциальных уравнений, которые описывают скорость изменения концентраций всех типов частиц, присутствующих в реакционной системе и участвующих в процессе [1-3].
Поскольку требуется проводить вычисления для каждой частицы, возникает проблема скорости моделирования процесса в его программной реализации. Подобные вычисления возможно производить только для небольших порций продукта, поэтому моделирование приближенного к реальному процесса требует высокой производительности. Для решения подобной проблемы лучше всего подходят высокопроизводительные вычисления [4].
Работа выполнена при финансовой поддержке Российского фонда фундаментальных исследований и Правительства Республики Башкортостан в рамках научного проекта № 17-47-020068.
