Un solucionador de división de dirección altamente escalable en una cuadrícula cartesiana regular para calcular flujos en geometrías complejas descritas por archivos STL
Autores: Morente, Antoine; Goyal, Aashish; Wachs, Anthony
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
Un solucionador de división de dirección altamente escalable en una cuadrícula cartesiana regular para calcular flujos en geometrías complejas descritas por archivos STL
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Mecánica
Palabras clave
Implementar
Solucionador de división de dirección
Geometrías complejas
Triangulación
Intersecciones
Escalabilidad
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 1
Citaciones: Sin citaciones
Implementamos el solucionador de División de Dirección propuesto originalmente por Keating y Minev en 2013 y permitimos que geometrías complejas se describan mediante una triangulación definida en archivos STL. Desarrollamos un algoritmo que calcula intersecciones y distancias entre la cuadrícula cartesiana regular y la triangulación de la superficie utilizando un método de trazado de rayos. Validamos exhaustivamente la implementación en diversas configuraciones de flujo. Finalmente, ilustramos la escalabilidad de nuestra implementación en un caso de prueba de un flujo constante a través de 144,327 obstáculos esféricos distribuidos aleatoriamente en una caja tri-periódica a Re=19.2. La cuadrícula comprende 6.8 mil millones de celdas y la computación se ejecuta en 6800 núcleos de un superordenador en menos de 48 horas.
Descripción
Implementamos el solucionador de División de Dirección propuesto originalmente por Keating y Minev en 2013 y permitimos que geometrías complejas se describan mediante una triangulación definida en archivos STL. Desarrollamos un algoritmo que calcula intersecciones y distancias entre la cuadrícula cartesiana regular y la triangulación de la superficie utilizando un método de trazado de rayos. Validamos exhaustivamente la implementación en diversas configuraciones de flujo. Finalmente, ilustramos la escalabilidad de nuestra implementación en un caso de prueba de un flujo constante a través de 144,327 obstáculos esféricos distribuidos aleatoriamente en una caja tri-periódica a Re=19.2. La cuadrícula comprende 6.8 mil millones de celdas y la computación se ejecuta en 6800 núcleos de un superordenador en menos de 48 horas.