Высокопроизводительный программный комплекс моделирования экстремальной динамики морских плавучих объектов Безгодов А.А., Иванов С.В., Косухин С.С.

Презентация:



Advertisements
Похожие презентации
Высокопроизводительный программный комплекс моделирования экстремальной динамики морских плавучих объектов Безгодов А.А., Иванов С.В., Косухин С.С.
Advertisements

Высокопроизводительный программный комплекс моделирования экстремальной динамики морских плавучих объектов Безгодов А.А., Иванов С.В., Косухин С.С.
Высокопроизводительный программный комплекс моделирования экстремальной динамики морских плавучих объектов Ship X- DS Безгодов А.А., Иванов С.В.
Высокопроизводительный программный комплекс моделирования экстремальной динамики морских плавучих объектов Безгодов А.А., Иванов С.В., Косухин С.С.
1 Виртуальный полигон для исследования морских объектов в экстремальных условиях эксплуатации Безгодов А.А. Диссертация на соискание ученой степени кандидата.
1 Виртуальный полигон для исследования морских объектов в экстремальных условиях эксплуатации Безгодов А.А. Диссертация на соискание ученой степени кандидата.
1 Виртуальный полигон для исследования морских объектов в экстремальных условиях эксплуатации Безгодов А.А. Диссертация на соискание ученой степени кандидата.
1 Виртуальный полигон для исследования морских объектов в экстремальных условиях эксплуатации Безгодов А.А. СПбГУ ИТМО.
1 Виртуальный полигон для исследования морских объектов в экстремальных условиях эксплуатации Безгодов А.А. Диссертация на соискание ученой степени кандидата.
1 Виртуальный полигон для исследования морских объектов в экстремальных условиях эксплуатации Безгодов А.А. Диссертация на соискание ученой степени кандидата.
1 Виртуальный полигон для исследования морских объектов в экстремальных условиях эксплуатации Безгодов А.А. Диссертация на соискание ученой степени кандидата.
1 Виртуальный полигон для исследования морских объектов в экстремальных условиях эксплуатации Безгодов А.А. СПбГУ ИТМО.
Обратные задачи динамики корабля для визуализации экстремальных ситуаций в бортовых системах поддержки принятия решений Безгодов А.А., Иванов С.В., Бухановский.
УТКИН Денис Михайлович ЗОЛЬНИКОВ Владимир Константинович УТКИН Денис Михайлович МОДЕРНИЗИРОВАННАЯ МЕТОДИКА ПРОЕКТИРОВАНИЯ СЛОЖНЫХ БЛОКОВ ПРОГРАММНО-ТЕХНИЧЕСКИХ.
2006 Методы и параллельные алгоритмы идентификации моделей сложных систем. Санкт-Петербургский Государственный университет информационных технологий, механики.
Виртуальный полигон для исследования динамики четырехроторных БПЛА Александр Загарских, студент СПб НИУ ИТМО.
LOGO Автоматизированная система диагностического экологического мониторинга«Регион»
Методы оценки времени отклика задач в двухъядерных системах реального времени СоискательГуцалов Н.В. Научный руководитель д.т.н., профессор Никифоров В.В.
Математическое моделирование информационных процессов Санкт-Петербургский государственный университет Факультет прикладной математики - процессов управления.
Мортиков Е.В. 2 4 апреля 2014 г. НИВЦ МГУ М. В. Ломоносова Лаборатория суперкомпьютерного моделирования природно - климатических процессов ЧИСЛЕННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ.
Транксрипт:

Высокопроизводительный программный комплекс моделирования экстремальной динамики морских плавучих объектов Безгодов А.А., Иванов С.В., Косухин С.С.

2 Особенности постановки задачи: моделирование динамики судна в экстремальных ситуациях -Реалистичное воспроизведение внешних воздействий (нерегулярное волнение, а не «расчетная синусоида») -Учет нелинейных эффектов, в т.ч. обусловленных взаимодействием различных видов колебаний -Выполнение расчетов в реальном масштабе времени (для использования в бортовых СППР)

3 Схема системы имитационного моделирования динамики судна Интерфейс пользователя Управляющая Система (Lua) Модель внешних воздействий Модель судна Визуализатор Анализатор экстремальных ситуаций Датчики

4 Моделирование внешних воздействий: концепция климатических спектров Климатические Спектры (Японское море) ВВ (45%) ВВ+З (55%)

5 Модель Лонге-Хиггинса: u, v ω Моделирование внешних воздействий: генерация случайной поверхности моря Ветровое волнение Зыбь

6 Подходы к моделированию динамики судна Механический: 6DOF-тв. тело + коэффициенты - Грубый метод, позволяет отражать только отдельные классы экстремальных ситуаций - Адекватность моделей – только для регулярного волнения - Является эталоном для расчета качки в оперативном (не экстремальном) режиме эксплуатации (В. Фруд – 1861, А.Н. Крылов – 1891, опыт судостроения) Гидродинамический: 3D задача + заданные гран. усл. - Крайне ресурсоемкий расчет - Специфические требования к сеточной области - Адекватность «бассейну» (воспроизводимость модельного эксперимента) Комбинированный: - Точный ГС-расчет - Прибл. ГД-расчет - Менее точный, чем гидродинамический (10-15 %). - Не требует настройки структуры уравнений под конкретный класс экстремального явления - Вычислительно эффективен

7 Силы, действующие на судно

8 Использование нерегулярных сеток для интегрирования сил и моментов по корпусу N/m 2

9 Анализ накопления вычислительной ошибки в процессе интегрирования (характеристики дрейфа судна длиной L=120 м) 3 минуты:< 20 см < 1 ° точка/м точки/м точек/м точек/м 2

10 Имитационная модель vs. Уравнения движения (1): Виртуальное кренование Уравнение бортовой качки: ν, η - ?

11 Имитационная модель vs. Уравнения движения (2): Интерпретация абстракции редукционного коэффициента Редукционный коэффициент: κ(ω) - ?

13 Применение программного комплекса (2): Прогноз развития экстремальных ситуаций в бортовых системах поддержки принятия решений

14 Способы распараллеливания расчетов Распараллеливание вычисления интегралов по корпусу –Дисбаланс нагрузки процессоров: нагрузка изменяется во времени (количество погруженных точек сетки вследствие качки) Распараллеливание вычисления динамики судна во времени (с учетом стохастичности волнения) –Зависимость от предыстории: нужен «перехлест» на 3-5 минут по времени Распараллеливание по отдельным сценариям (например, сочетанием скорости и курсового угла) - Существенный дисбаланс нагрузки –Разное время для сбора статистики (заданное число колебаний) –Разное время выявления экстремальных ситуаций –Потеря масштабируемости (количество сценариев ограничено)

15 Пример: распараллеливание интегрирования по корпусу судна (дисбаланс нагрузки) 4 CPU Каждый CPU - интегрирует свой участок корпуса Качка вызывает дисбаланс нагрузки (до 200%) Перемешивание (shuffle)

16 Распараллеливание прогноза экстремальных ситуаций O = A * V * T A = V = 3..5 T = Необходимость оценки времени прогноза на основе –Текущей ситуации –Использования экспертных знаний

17 Выводы Использование комбинированного (ГС+ГД) подхода позволяет в реальном времени осуществлять моделирование судна, при этом учитывать ряд явлений, учет которых недостижим при использовании механического подхода. Использование нерегулярных сеток позволяет эффективно решать задачу интегрирования сил по корпусу и балансировать нагрузку на CPU. Необходимо осуществлять предварительную оценку времени прогнозирования экстремальных ситуаций на основе текущей ситуации и экспертных знаний для обеспечения баланса нагрузки на вычислительных узлах.

Вопросы?