云中的CAE

优步云展示了其2019年CAE案例研究纲要。

优步云展示了其2019年CAE案例研究纲要。

来源盖蒂图片社


在过去的两年中,我们看到了工程界对云计算的极大兴趣。根据Hyperion(IDC以前的HPC高性能计算小组)的数据,如今,超过70%的HPC站点在公共云中运行一些模拟工作,而2011年为13%,现在,所有HPC工作中有10%以上在云,例如Microsoft Azure,Amazon AWS和Google Cloud。虽然云“on-boarding”众所周知,过程仍然存在。障碍包括针对云的按需独立软件供应商软件许可,数千兆字节的数据传输,安全问题,缺乏云专业知识以及可能失去对基于云的资产的控制权。

2015年,基于我们从之前的100多个云实验中获得的经验,当我们引入基于Docker容器的新颖软件容器技术并将其应用于复杂的工程CAE工作流程时,我们达到了一个重要的里程碑。我们的云实验团队使用这些HPC容器可以将云实验时间从几个月缩短到几天。如今,人们已经很好地理解了主要的云障碍,并且大多数障碍已得到解决,并且访问和使用云资源变得像使用内部桌面系统一样容易。

现在,我们的新 优步云 2019年度 概要 描述了云中的13种技术计算应用程序。像它的前辈一样,今年’该版本选自UberCloud实验的一部分精选项目,该项目再次由惠普企业,英特尔和《数字工程》杂志赞助。简编是与更广泛的工程界共享我们的云经验的一种方式。该纲要刚刚发布,现在可以免费使用 下载.

这些新的案例研究包括:

  • 建立稀疏生物反应器的设计空间;
  • 住宅公寓大楼内的水分和水分传递;
  • 9 平地机在ANSYS Discovery Live中设计飞船;
  • 3D机翼的CFX空气动力学;
  • 赛车气流模拟;
  • 用于流体流量预测的深度学习;
  • 用于预测性维护的机器学习模型;
  • 差价合约中的深度学习; 
  • 主动脉心脏瓣膜的流体-结构相互作用;
  • 使用活体心脏模型的心房附件封堵器;
  • 迁移FLSmidth A / S的工程工作量;和,
  • 预防性维护中的架空电力线。

在下文中,我们简要总结了这四个CAE UberCloud实验,以演示云在工程和科学应用中的强大功能。

在Azure上建立分散式生物反应器的设计空间

生物反应器是每个药物生产过程的核心。生物反应器的一个目标是在能为悬浮细胞提供足够氧气的工艺条件下运行。生物反应器的设计空间定义了细胞培养过程的输入和输出参数之间的关系。该知识用于建立和维持一致的过程(以及产品)质量。设计空间通常依赖于实验设计(DOE)方法来表征储罐设计和工艺操作条件之间的相互依赖性。

在实验室中进行这可能是一项昂贵,耗时的练习,尤其是在制造规模上。因此,制药行业已采用计算流体动力学(CFD)建模作为节省成本的选择,它还可以减少与扩大规模和日常运营相关的风险。但是,探索各种过程参数之间的关系所需的仿真时间和计算资源可能会非常广泛。

比较不同芯数和不同网格密度的解决方案速度放大。所有图片均由UberCloud提供。

因此,ANSYS的高级应用工程师Sravan Kumar Nallamothu和医疗技术负责人Marc Horner博士探索了使用HPC来建立大规模生产的喷射式生物反应器的设计空间。 他们在运行来自UberCloud的ANSYS Fluent容器的Azure云资源上开发并执行了仿真框架。在图1中,气泡在叶轮叶片附近破裂,并在湍流耗散率低的循环区域中聚结。这导致整个罐中的气泡尺寸变化。由于界面面积取决于气泡大小,因此气泡大小分布在氧气质量传递中起关键作用。

气泡在叶轮叶片附近破裂。

    

 

 

 

 

Advania数据中心云中的人造主动脉瓣的流固耦合。

这项云端实验是由Deepanshu Sodhani,R &enmodes GmbH公司工程,建模和设计项目的D项目经理,该公司是医疗技术领域的全球服务提供商,在医疗器械的概念,研究和开发领域具有特殊的专业知识。在此项目中,Dassault Syst支持enmodesèmes SIMULIA,Capvidia / FlowVision,Advania数据中心和UberCloud,由惠普企业和英特尔赞助。它基于达索的发展’的“活体心脏模型”应用于人造主动脉心脏瓣膜的流固耦合。

FSI仿真模型是在UberCloud提供的云计算服务上计算的,使用Simulia的Abaqus作为结构求解器,Capvidia的FlowVision作为流体求解器。随着内核数量的增加,已经研究了多达64个CPU内核的应用程序可扩展性。

工程瓣膜缝合在可自扩张的镍钛合金支架上(左)。速度通过半开阀的计算域流线化(右)。

通过对三种流体域网格密度进行网格收敛研究,进一步评估该模型以预测风险参数,以了解保真度水平与所得准确性之间的相关性。该阀使用大约90,000个有限元建模,而流体域使用大约300,000(网格1),900,000(网格2)和2,700,000(网格3)有限体积单元建模。

将工程工作负载迁移到Azure云—FLSmidth案例研究

FLSmidth是为采矿和水泥行业客户提供工程,设备和服务解决方案的领先供应商。 2018年9月,来自FLSmidth的Sam Zakrzewski与UberCloud进行了广泛的概念验证,以评估将工程仿真工作负载移至Cloud的时机是否合适。项目团队设计并配置了FLSmidth’的Azure云环境和基准测试应用程序,以了解Cloud HPC资源和相关工作流的工程仿真用法。当使用多个计算节点进行大型仿真时,多节点运行表现出出色的可伸缩性。扩展到大量资源的能力使FLSmidth可以同时运行多个作业,从而减少了多个作业的持续时间,并显着提高了工程师的HPC吞吐量。

FLSmidth工程团队分布在哥本哈根,印度,南非和巴西的不同地点,起草了使用ANSYS CFX和ESSS Rocky迁移到Azure迁移不同模拟方案的要求清单。 FLSmidth当前拥有自己的本地基于Intel Haswell的HPE集群,该集群具有512个内核,并为其20个惯常用户提供Infiniband FDR。下一步,它希望通过使用ANSYS CFX和Fluent,STAR CCM +和ANSYS Mechanical(静态,静态,静态)的CFD(多相,燃烧)中的关键任务应用,通过云爆发增加用户群并升级内部部署环境。热,模态,疲劳)。此外,该公司还应用离散元素方法(DEM)通过ESSS Rocky模拟颗粒状和不连续的材料。

FLSmidth JETFLEX窑炉。仿真显示了多相拉格朗日CFD计算,包括固体燃料燃烧。

 

 

 

 

Advania数据中心云中预防性维护中的架空电力线寿命评估

Réseau de Transport d'Électricité(RTE)是法国高压输电网络的运营商。该网络拥有超过100,000公里的高压架空线,是欧洲最大的网络。这些实物资产的管理是重中之重。在架空导线领域,挑战尤为严峻,因为在未来几年中,更换导线的费用每年将达数亿欧元。预防性维护在提供不间断服务,减少设备疲劳和故障引起的停机和成本方面起着重要作用。

在该项目中,RTE研究了架空电力线的涡激振动现象。为了更好地估计架空线的使用寿命,必须预测线的振动。我们分析了低风速产生的升力和阻力,以及由于循环应力导致电线疲劳失效的线路振动。研究人员使用CFD Code_Saturne开发了一种流固耦合过程,以模拟架空管线周围的气流以及内部固体求解器(FEM)捕获的总体管线动态。代码耦合用于确定风和电力线之间的相互作用。该解决方案使用Quasi-3D方法简化了耦合问题,对架空管线(流体求解器)的一系列部分分别执行了CFD,由FEM求解器构造了整个管线动力学, 流体求解器和固体求解器之间的消息传递MPI通信。

最终模拟在Advania数据中心云上的1,000核32节点群集上运行。为了在大约55,000个计算时间步长之后达到近乎稳定的振动,模拟需要431小时或18天的时间。 55,000个计算时间步长对应55秒的物理时间。那时,振动变得稳定,即,振动大小变得恒定。当前的1,000芯运行模拟了由1,000个气缸代表的325 m架空线。

 

架空电力传输线的2D部分周围的涡流脱落.  

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Wolfgang Gentzsch是UberCloud的联合创始人兼总裁,UberCloud是社区,市场和软件提供商,工程师和科学家可以在云中发现,尝试和购买完整的硬件/软件解决方案。沃尔夫冈(Wolfgang)是一位热情的工程师和高性能工程计算的资深人士,作为研究人员,大学教授和连续企业家已有40年的经验。可以通过以下方式联系到他 [电子邮件 protected]. 这些示例的扩展案例研究可以从以下网站下载: 优步云网站.

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