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    Algorithms for massively parallel generic hp-adaptive finite element methods

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    Efficient algorithms for the numerical solution of partial differential equations are required to solve problems on an economically viable timescale. In general, this is achieved by adapting the resolution of the discretization to the investigated problem, as well as exploiting hardware specifications. For the latter category, parallelization plays a major role for modern multi-core and multi-node architectures, especially in the context of high-performance computing. Using finite element methods, solutions are approximated by discretizing the function space of the problem with piecewise polynomials. With hp-adaptive methods, the polynomial degrees of these basis functions may vary on locally refined meshes. We present algorithms and data structures required for generic hp-adaptive finite element software applicable for both continuous and discontinuous Galerkin methods on distributed memory systems. Both function space and mesh may be adapted dynamically during the solution process. We cover details concerning the unique enumeration of degrees of freedom with continuous Galerkin methods, the communication of variable size data, and load balancing. Furthermore, we present strategies to determine the type of adaptation based on error estimation and prediction as well as smoothness estimation via the decay rate of coefficients of Fourier and Legendre series expansions. Both refinement and coarsening are considered. A reference implementation in the open-source library deal.II is provided and applied to the Laplace problem on a domain with a reentrant corner which invokes a singularity. With this example, we demonstrate the benefits of the hp-adaptive methods in terms of error convergence and show that our algorithm scales up to 49,152 MPI processes.Für die numerische Lösung partieller Differentialgleichungen sind effiziente Algorithmen erforderlich, um Probleme auf einer wirtschaftlich tragbaren Zeitskala zu lösen. Im Allgemeinen ist dies durch die Anpassung der Diskretisierungsauflösung an das untersuchte Problem sowie durch die Ausnutzung der Hardwarespezifikationen möglich. Für die letztere Kategorie spielt die Parallelisierung eine große Rolle für moderne Mehrkern- und Mehrknotenarchitekturen, insbesondere im Kontext des Hochleistungsrechnens. Mit Hilfe von Finite-Elemente-Methoden werden Lösungen durch Diskretisierung des assoziierten Funktionsraums mit stückweisen Polynomen approximiert. Bei hp-adaptiven Verfahren können die Polynomgrade dieser Basisfunktionen auf lokal verfeinerten Gittern variieren. In dieser Dissertation werden Algorithmen und Datenstrukturen vorgestellt, die für generische hp-adaptive Finite-Elemente-Software benötigt werden und sowohl für kontinuierliche als auch diskontinuierliche Galerkin-Verfahren auf Systemen mit verteiltem Speicher anwendbar sind. Sowohl der Funktionsraum als auch das Gitter können während des Lösungsprozesses dynamisch angepasst werden. Im Besonderen erläutert werden die eindeutige Nummerierung von Freiheitsgraden mit kontinuierlichen Galerkin-Verfahren, die Kommunikation von Daten variabler Größe und die Lastenverteilung. Außerdem werden Strategien zur Bestimmung des Adaptierungstyps auf der Grundlage von Fehlerschätzungen und -prognosen sowie Glattheitsschätzungen vorgestellt, die über die Zerfallsrate von Koeffizienten aus Reihenentwicklungen nach Fourier und Legendre bestimmt werden. Dabei werden sowohl Verfeinerung als auch Vergröberung berücksichtigt. Eine Referenzimplementierung erfolgt in der Open-Source-Bibliothek deal.II und wird auf das Laplace-Problem auf einem Gebiet mit einer einschneidenden Ecke angewandt, die eine Singularität aufweist. Anhand dieses Beispiels werden die Vorteile der hp-adaptiven Methoden hinsichtlich der Fehlerkonvergenz und die Skalierbarkeit der präsentierten Algorithmen auf bis zu 49.152 MPI-Prozessen demonstriert

    Modular FEM framework "ModFem" for generic scientific parallel simulations

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    We present the design and its' implementation for a flexible and robust parallel modular finite element (FEM) framework, called ModFem. The design is based on reusable modules which use narrow and well-defined interfaces to cooperate. At the top of the architecture there are problem dependent modules. Problem dependent modules can be additionally grouped together by "super-modules". This structure allows for applying the sequential codes to parallel environments and also support solving multi-physics and multi-scale problems

    Virtual testing of advanced composites, cellular materials and biomaterials: A review

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    This paper documents the emergence of virtual testing frameworks for prediction of the constitutive responses of engineering materials. A detailed study is presented, of the philosophy underpinning virtual testing schemes: highlighting the structure, challenges and opportunities posed by a virtual testing strategy compared with traditional laboratory experiments. The virtual testing process has been discussed from atomistic to macrostructural length scales of analyses. Several implementations of virtual testing frameworks for diverse categories of materials are also presented, with particular emphasis on composites, cellular materials and biomaterials (collectively described as heterogeneous systems, in this context). The robustness of virtual frameworks for prediction of the constitutive behaviour of these materials is discussed. The paper also considers the current thinking on developing virtual laboratories in relation to availability of computational resources as well as the development of multi-scale material model algorithms. In conclusion, the paper highlights the challenges facing developments of future virtual testing frameworks. This review represents a comprehensive documentation of the state of knowledge on virtual testing from microscale to macroscale length scales for heterogeneous materials across constitutive responses from elastic to damage regimes

    Multi-Fidelity Modeling of Dynamic Systems for Operation-Parallel Simulation

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