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苗新强,金先龙,丁峻宏.大规模并行结构动力分析分层计算方法[J].计算力学学报,2014,31(6):702~708
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大规模并行结构动力分析分层计算方法
A hierarchical computing approach for the massively parallel structural dynamic analysis
投稿时间:2014-03-23  修订日期:2014-06-03
DOI:10.7511/jslx201406004
中文关键词:  并行计算  有限元分析  动力分析  分布式存储并行计算机
英文关键词:parallel computing  finite element analysis  dynamic analysis  distributed memory parallel computer
基金项目:国家863高技术研究发展计划(2012AA01A307);国家自然科学基金(11272214,51475287)资助项目.
作者单位E-mail
苗新强 上海交通大学 机械系统与振动国家重点实验室, 上海 200240
上海交通大学 机械与动力工程学院, 上海 200240 
 
金先龙 上海交通大学 机械系统与振动国家重点实验室, 上海 200240
上海交通大学 机械与动力工程学院, 上海 200240 
jxlong@sjtu.edu.cn 
丁峻宏 上海超级计算中心, 上海 201203  
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中文摘要:
      多核分布式存储超级计算机的兴起为大规模并行结构动力分析提供了强有力的计算工具。根据多核分布式计算环境的特点,提出了一种大规模并行结构动力分析分层计算方法。该方法在传统隐式动力分析的区域分解法的基础上,利用两级分区和两次缩聚策略进行求解。不但通过进一步缩减求解问题规模有效提高了界面方程的收敛速度,而且通过三层并行计算有效提高了通信效率。该方法并不对有限元模型引入近似,属于精确的动力子区域分层计算方法。典型数值算例表明,该方法计算精度与商业软件ANSYS完全法求解精度相当;同传统区域分解法相比,该方法能够获得较高的并行计算性能。
英文摘要:
      It provides a powerful computational tool for the massively parallel structural dynamic analysis with the rise of the multi-core distributed memory supercomputer.According to the characteristics of the distributed computing environment,a hierarchical computing approach for the massively parallel structural dynamic analysis is proposed.The proposed approach is based on the conventional domain decomposition method for implicit dynamic analysis and utilizes the strategies of two-level partitioning and twice condensation to complete the solution.It not only efficiently improves the convergence rate of interface equations by further reducing the problem size,but also significantly improves the communication efficiency with three-layer parallel computing.The proposed approach does not introduce any approximation for the finite element model.Therefore,it belongs to the exact hierarchical computing method based on domain decomposition method for dynamic analysis.Typical numerical experiments show that the computational accuracy of the proposed approach is equivalent with the full method of the commercial software ANSYS.Compared with the conventional domain decomposition method,the proposed approach is superior in the performance of parallel computing.
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