On floating point precision in computational fluid dynamics using OpenFOAM
由于现代集群机器的计算能力，数值模拟可以提供前所未有的细节水平，对流体力学的新见解。然而，充分利用这种硬件仍然具有挑战性，因为数据通信仍然是达到峰值性能的重要瓶颈。降低浮点精度是减少数据移动和提高大多数应用程序计算速度的一种简单有效的方法。然而，需要特别注意确保计算解的质量和收敛性，特别是在处理复杂的流体模拟时。在这项工作中，我们分析的影响，减少（单和混合相比，双）精度的计算性能和准确性的计算流体动力学。使用开源库OpenFOAM，我们认为不可压缩，可压缩，和多相流体求解器的测试在层流和湍流的制度，并在存在冲击波的流动的相关基准。计算增益和变化的可扩展性的应用程序在降低精度进行了讨论。特别是，一个特设的理论模型的强缩放允许我们解释和理解所观察到的行为，作为浮点精度和硬件细节的函数。最后，我们展示了如何降低精度可以显着加快混合CPU-GPU实现，最近提供给OpenFOAM最终用户，这仅仅依赖于硬件供应商开发的GPU线性代数求解器。
2022-09-13 physics.comp-ph physics.flu-dyn
Computational Fluid Dynamics In GARUDA Grid Environment
GARUDA网格由高级计算开发中心（C-DAC）在NKN（国家知识网络）网络上开发，该中心的高性能计算（HPC）集群在地理上分散在印度各地。自1988年成立以来，C-DAC一直与HPC基础设施的开发有关。网格基础设施为异构资源的访问提供了一种安全有效的方式。在网格上启用科学应用已经研究了一段时间。在这方面，我们已经成功地使计算流体动力学（CFD）的应用程序，可以帮助CFD社区作为一个整体，以有效的方式进行计算研究，需要巨大的计算资源超出了一次在内部的能力。这项工作是目前正在进行的项目网格GARUDA由信息技术部资助的一部分。
2011-07-07 physics.comp-ph physics.flu-dyn
Fluid Simulation System Based on Graph Neural Network
传统的计算流体动力学通过求解偏微分方程来计算流场的物理信息，计算时间长，消耗大量的计算资源。基于图神经网络结构，建立了一个流体模拟仿真器。该模拟器具有计算速度快、占用计算资源少的特点。我们把计算域看作一个结构图，结构图中的计算节点通过自适应采样确定邻居节点。使用注意力图神经网络构建深度学习架构。根据不同雷诺数下圆柱绕流场的模拟结果对流体模拟仿真器进行训练。经过训练的流体仿真模拟器不仅对训练集中的流场预测具有很高的精度，而且可以外推训练集之外的流场。与传统的CFD求解器相比，流体模拟模拟器实现了2-3个数量级的加速。流体仿真模拟器为流体力学模型的快速优化设计和智能流体机构的实时控制提供了新的思路。
2022-02-25 physics.comp-ph physics.flu-dyn
Enhanced computational performance of the lattice Boltzmann model for simulating micron- and submicron-size particle flows and non-Newtonian fluid flows
格子玻尔兹曼（LB）模型，在FORTRAN 90编码的计算性能的显着改善，通过应用增强技术实现。应用的技术包括阵列存储器布局的优化、数据结构简化、模拟线程外的随机数生成、通过OpenMP的代码并行化以及时间步内和时间步间任务流水线。这些优化技术的有效性进行了测量上的三个基准问题：（i）瞬态流动的多个粒子在牛顿流体中的非均质裂缝多孔域，（ii）在亚微米尺度的流体的热波动和所产生的布朗运动的颗粒，和（iii）非牛顿流体流动的光滑壁通道。上述优化技术的应用导致平均21的性能改进，这可以显着提高LB模型在不同应用中的实际用途，重点关注非牛顿流体中纳米尺寸或微米尺寸颗粒的命运和运输。
2020-06-23 physics.comp-ph physics.flu-dyn
Two Computational Models for Simulating the Tumbling Motion of Elongated Particles in Fluids
悬浮液与纤维状颗粒在低雷诺数制度的建模由两种不同的方法，都使用拉格朗日表示的单个颗粒。第一种方法是基于Stokes流的完善的公式，其被公式化为积分方程。它使用一个细长体近似的纤维，以代表它们之间的相互作用，而不显式计算流场直接。第二种是在并行超级计算机上使用3D格子玻尔兹曼方法的新技术。在这里，流计算耦合到一个计算模型的动力学的刚体使用流体-结构相互作用技术。这两种方法都可以应用于模拟流体中的纤维。它们经过仔细验证并相互比较，系统地揭示了它们在准确性，计算成本和可能的模型扩展方面的优势和劣势。
2015-03-23 cs.CE physics.comp-ph physics.flu-dyn
An Introduction to Adjoints and Output Error Estimation in Computational Fluid Dynamics
近年来，伴随矢量在计算流体力学（CFD）中的应用急剧增加。它们在许多应用中的实用性，包括设计优化，数据同化和网格自适应，引起了研究人员和从业人员的兴趣。在许多这些领域中，伴随的概念有不同的解释，使用各种符号和动机。更复杂的问题是存在两种看似不同类型的伴随-“连续”和“离散”-以及线性代数和泛函分析中使用的伴随算子的更正式定义。这些问题使得伴随的基本概念难以确定。在这些笔记中，我们希望澄清一些关于伴随向量的想法，并为连续和离散伴随向量提供有用的参考。特别是，我们专注于使用的背景下，基于输出的网格自适应的伴随，其目标是通过执行有针对性的适应计算网格，以实现在特定数量（或“输出”）的兴趣的准确性。虽然这是我们感兴趣的应用，但这里讨论的思想直接适用于设计优化，数据同化和许多其他使用伴随的领域。
2017-12-03 cs.CE cs.NA math.NA
Computational framework for monolithic coupling for thin fluid flow in contact interfaces
我们开发了一个计算框架，用于模拟薄流体在接触固体之间的窄界面流动，这是相关的一系列工程，生物和地球物理应用。这个问题的处理需要流体和固体力学方程之间的耦合，进一步复杂的接触约束和潜在的复杂的几何特征的接触表面。我们开发了一个整体的有限元框架处理机械接触，薄不可压缩粘性流和流体引起的牵引力的表面上的固体，适合于单向和双向耦合的方法。此外，我们考虑的可能性，流体截留在“池”界定的接触补丁和加压后的非线性压缩性本构关系。此外，图像分析算法适用于识别牛顿-拉夫逊回路内每个界面元素的局部状态。首先，应用所提出的框架与模型的几何形状的问题，并证明了鲁棒性的剩余明智和状态明智的收敛。开发的双向耦合框架的全部能力被证明在具有代表性的粗糙表面的固体和刚性平板之间的接触界面的流体流动的问题。显示了接触压力、流体流动模式和捕获流体区的形态直到界面完全密封的演化。此外，我们证明了一个几乎网格独立的结果，一个完善的后处理方法，真正的接触面积计算。开发的框架允许不仅要研究的有效性能的接触界面的演变，但也突出了单向和双向耦合方法之间的差异，并量化耦合问题上的多个被困流体“池”的效果。
2021-03-21 cs.CE cs.NA math.NA
Parameter-Conditioned Sequential Generative Modeling of Fluid Flows
Stanford University（斯坦福大学）；Texas A & M University（德克萨斯农工大学）
与模拟流体流动相关联的计算成本可能使得在多个流动条件下运行许多模拟是不可行的。基于生成式建模的概念，我们引入了一种新的方法来学习神经网络模型，能够对流体流动进行有效的参数化模拟。评估其模拟二维和三维流体流动的能力，训练的模型被证明可以在各种流动条件下捕获流场的局部和全局特性。此外，由训练模型生成的流动模拟被示出为比相应的计算流体动力学模拟快几个数量级。
2019-12-14 cs.LG physics.comp-ph stat.ML
The computational complexity of traditional Lattice-Boltzmann methods for incompressible fluids
众所周知，在流体动力学中，所谓的\emph{particle simulation methods}提供了对常规直接求解方法（基于流场的离散化）的替代。粒子模拟方法典型地依赖于用于流体方程的适当的\emph{kinetic models}，其允许根据动力学分布函数$f(\mathbf{r,v},t),$的适当期望值（或\emph{momenta}）来评估流体场，所述动力学分布函数分别是$\mathbf{r}$和\textbf {\} $\mathbf{v}$是具有概率密度$f(\mathbf{r,v},t)$的测试粒子的位置和速度。这些动力学模型在相空间中可以是连续的或离散的，分别产生流体的\emph{continuous}或\emph{discrete kinetic models}。然而，粒子模拟方法也可能由于不期望的计算复杂性而有偏差。特别是，一个基本问题是估计基于传统LBM的数值模拟的算法复杂性（格子玻尔兹曼方法;综述参见Suci，2001 \cite{Succi}）。这些方法，基于离散动力学的方法，目前是一个有趣的替代直接解决方案的方法。在这里，我们打算证明，对于不可压缩的流体流体LBM的可能会提出一个高的复杂性。调查的目的是提出一个详细的说明，在习惯LBM的出现的各种复杂性来源的起源。研究结果对提高现有数值方法的数值效率具有一定的指导意义。
2008-06-30 physics.comp-ph physics.flu-dyn
Optimized Runge-Kutta Methods with Automatic Step Size Control for Compressible Computational Fluid Dynamics
我们开发了基于误差控制的时间积分算法可压缩流体动力学（CFD）的应用，并表明它们是有效的和强大的精度有限和稳定性有限的制度。针对不连续谱元半离散化问题，我们为现有方法和一些新的嵌入式龙格-库塔对设计了新的控制器。我们证明了选择适当的控制器参数的重要性，并提供了一种方法来获得这些在实践中。我们比较了各种基于误差控制的方法，以及常见的方法，其中步长控制是基于Courant-Friedrichs-Lewy（CFL）数。优化的方法提供了改进的性能，并且自然地采用接近于在宽松公差下的最大稳定CFL数的步长，同时另外提供在更严格公差下的时间误差的控制。数值示例包括具有挑战性的工业CFD应用。
2021-07-24 cs.NA math.NA physics.comp-ph
A Numerical Approach to Solving Nonlinear Differential Equations on a Grid with Potential Applicability to Computational Fluid Dynamics
开发并测试了一种在网格上求解非线性微分方程的有限元方法，该方法可能适用于计算流体动力学（CFD）。目前的方法有利于计算解决方案的高多项式次数的网格。通过对连续分布的未知变量的值和导数的值进行插值直到给定阶数，来实现高多项式次数。二维盖驱动腔，一个常见的基准问题的CFD方法，被用作测试用例。结果表明，增加多项式的次数有一定的优势，相比增加网格点的数量，当使用当前的方法解决给定的基准问题。目前的方法产生的结果，同意与以前公布的结果，这个测试用例。
2014-09-03 physics.comp-ph physics.flu-dyn
High-Order Computational Fluid Dynamics Simulations of a Spinning Golf Ball
本文介绍了第一次高阶计算流体动力学（CFD）模拟的静态和旋转高尔夫球在现实的流动条件。目前的结果表明，捕获复杂的流体动力学内的酒窝，导致减阻与光滑的球体，以及比较以前的实验和计算研究。高阶通量重建方法已与人工边界重叠方法配对，以简化网格生成和网格运动。采用无亚网格的尺度分辨大涡模拟（LES）方法模拟可压缩纳维-斯托克斯方程.实现这些方法的代码已在NVIDIA图形处理单元（GPU）上实现，从而实现了比传统计算机硬件更大的加速。新方法允许模拟高尔夫球和其他类似中等雷诺数的物体，在大型计算集群上模拟几天。CFD用于高尔夫球和其他运动球等物体的设计现在已经触手可及。
2018-05-29 physics.comp-ph physics.flu-dyn
Computational Fluid Dynamics on 3D Point Set Surfaces
计算流体动力学（CFD）在许多情况下需要手动设计3D模型，这是一项繁琐的任务，需要特定的技能。在本文中，我们提出了一种新的方法进行计算流体力学直接扫描三维点云。所提出的方法建立一个各向异性的体积四面体网格周围的点采样表面适应，没有显式的表面重建步骤。该表面是由一个新的扩展的隐式移动最小二乘（EIMLS）标量表示，扩展的功能的定义到整个计算域，这使得它可以用于浸没边界流模拟。我们提出的工作流程允许我们自动计算点采样几何周围的流。它还提供了一个更好的控制精度的表面与有限数量的计算节点，这是一个关键问题，在CFD。
2018-12-17 cs.CE cs.CG cs.GR
Complete quantum-inspired framework for computational fluid dynamics
本文提出基于矩阵乘积态的量子启发全栈框架，以多重对数级复杂度求解任意几何边界下不可压缩流体问题，并直接从压缩编码恢复解，为高效流体求解器奠定基础。
2023-09-22 physics.chem-ph physics.comp-ph physics.flu-dyn
Lily Pad: Towards Real-time Interactive Computational Fluid Dynamics
尽管计算流体动力学（CFD）软件现在（相对）快速且免费，但它仍然难以使用。无法访问的软件对学生和初级工程师施加了很大的进入障碍，即使是高级研究人员也会花更少的时间来开发见解，而把更多的时间花在软件问题上。Lily Pad的开发是为了解决其中一些问题的初步尝试。Lily Pad的目标是通过采用简单的高速方法，利用现代编程功能和环境，并向用户提供即时的视觉反馈，降低CFD的障碍。由此产生的软件侧重于流体动力学，而不是计算，使其有用的教育和研究。LilyPad是开源的，可以在https://github.com/weymouth/lily-pad上在线获得，所有使用都遵循MIT许可证。
2015-10-23 physics.comp-ph
Path integral molecular dynamics approximations of quantum canonical observables
本文提出一种基于布朗桥行列式的费米子路径积分算法，将平均场哈密顿量近似的计算复杂度从指数级降至 $\mathcal O(n^3)$，并给出偏差分析与误差指示器。
2023-11-29 cs.NA math.NA physics.comp-ph
Quantum Finite Volume Method for Computational Fluid Dynamics with Classical Input and Output
计算流体动力学（CFD）是流体力学的一个分支，它使用数值方法来求解流体流动。有限体积法（FVM）是一种重要的数值方法。在有限体积法中，空间被离散成许多网格单元。随着网格单元数量的增加，相应地需要大量的计算资源。最近，量子计算已被证明在特定计算任务上优于经典计算机。然而，量子CFD（QCFD）求解器仍然是一个挑战，因为经典和量子数据之间的转换将成为时间复杂度的瓶颈。在这里，我们提出了一个QCFD求解器与经典的同行指数加速，并专注于量子计算机如何处理经典的输入和输出。该算法利用量子随机存储器实现了每次迭代的次线性时间。QCFD求解器可以通过允许更精细的网格和更快的计算来允许CFD领域的新边界。
2021-02-06 physics.comp-ph quant-ph
Data recovery in computational fluid dynamics through deep image priors
在艾级的计算模拟所遇到的挑战之一是在面对硬件和软件故障的模拟的可靠性。这些故障，预计将增加与计算系统的复杂性，将导致模拟数据的丢失和模拟失败，目前通过检查点重新启动范例来解决。这项工作特别关注计算流体动力学模拟，提出了一种使用深度卷积神经网络来恢复模拟数据的方法。这种数据恢复方法（i）与流配置和几何形状无关，（ii）不需要大量的训练数据，并且（iii）对于非常不同的物理流是准确的。结果表明，使用深度图像先验进行数据恢复比标准恢复技术（例如高斯过程回归，也称为克里格）更准确。数据恢复进行了两个典型的流体流动：绕圆柱的层流和均匀各向同性湍流。对于圆柱体周围的层流的数据恢复，结果表明，所提出的方法和高斯过程回归在很宽的掩模尺寸范围内具有相似的性能。对于均匀各向同性湍流，通过深度卷积神经网络进行的数据恢复显示出相关湍流量的误差约为高斯过程回归的三分之一。使用恢复的数据进行的正向模拟表明，使用深度卷积神经网络方法可以在10%以内捕获涡度拟能衰减。虽然专门证明了流体流动的数据恢复，这种技术可以用于广泛的应用，包括粒子图像测速，可视化，和计算模拟的物理过程以外的纳维-斯托克斯方程。
2019-02-17 physics.comp-ph physics.flu-dyn
A New Computational Fluid Dynamics Code I: Fyris Alpha
已经开发了一个新的用于天体物理学应用的流体力学代码。新的代码和算法以及一套全面的测试问题，在一个，两个和三个维度。新的代码被证明是强大的和准确的，等于或改进后的一组比较代码。Fyris Alpha将免费提供给科学界。
2010-03-03 astro-ph.IM physics.comp-ph
Recent progress and challenges in exploiting graphics processors in computational fluid dynamics
在加速使用GPU的流体流动的模拟所取得的进展，以及仍然存在的挑战，调查。本文首先介绍了GPU计算和编程，并讨论了提高性能的各种考虑因素。比较拉普拉斯和不可压缩纳维-斯托克斯方程的基于CPU和GPU的求解器的性能的案例研究进行，以证明即使是简单的代码的潜在改进。最近的努力，以加速计算流体力学模拟使用GPU的层流，湍流和反应流求解器进行审查。此外，GPU实现的格子玻尔兹曼方法进行审查。最后，给出了在GPU上实现CFD代码的建议，并讨论了剩余的挑战，例如需要开发新的策略和重新设计算法以实现GPU加速。
2013-09-12 physics.comp-ph physics.flu-dyn
Using sparse matrices and splines-based interpolation in computational fluid dynamics simulations
本文提出一种基于稀疏矩阵和三次样条插值的粒子轨迹平滑与渲染方法，实现三维点的高效插值，并利用并行集群加速，用于工业燃烧器模型设计。
2004-09-29 cs.CE cs.NA math.NA
Computational fluid dynamics approach for understanding oscillating and interacting convective flows
一个二维数值流体力学方法被认为是模拟最近的实验结果的振荡和对流的集体行为。我们的模拟考虑了加热流体柱在引力场中的上升动力学。模拟是在两个完全不同的长度尺度上进行的，也显示了所研究现象的一般性。对于单个加热流体柱的流动，研究了流入量和喷嘴直径的影响。与实验结果相一致，当喷嘴直径一定时，振荡频率随流量的增加近似线性增加，当流量一定时，振荡频率随喷嘴直径的增加呈幂律下降。对于两个相邻流的集体行为，我们发现两个流的振荡存在反相同步，并且当两个流之间的距离减小时，共同振荡频率有增大的趋势。这些结果再次与实验结果一致。
2022-07-06 nlin.PS physics.comp-ph physics.flu-dyn
Comprehensive computational model for coupled fluid flow, mass transfer and light supply in tubular photobioreactors equipped with glass sponges
光生物反应器（PBR）的设计和优化可以受益于强大的，但定量准确的计算模型的发展，包括复杂的相互作用的基本现象。至少，模拟模型需要至少三个子模型的流体动力学，光供应和生物质动力学所指出的各种评论文章的计算流体流动模型的PBR设计。通过建立流体动力学模型，可以检测到光暗循环，并分析了流动的混合特性及其质量输运。根据光的波长和培养物的散射特性，采用辐射传输模型预测局部光强。第三个子模型通过耦合局部光照强度和CO2浓度的水动力学信息实现生物量生长动力学，预测藻类生长。将所开发的介观模拟模型应用于具有透明壁和内部海绵结构的管状PBR。复杂的流体动力学和均匀的照明在这样的反应器是非常有前途的CFD为基础的优化。
2021-07-26 physics.comp-ph physics.flu-dyn physics.optics
Simplified TPLS as a learning tool for high-performance computational fluid dynamics
我们介绍了一个修改和简化版本的预先存在的完全并行化的三维Navier-Stokes流求解器称为TPLS。我们演示了如何简化的版本可以被用来作为计算流体动力学和并行计算的研究教学工具。TPLS的核心是一个两相流求解器，并使用对一系列外部库的调用来加速其性能。然而，在目前的情况下，我们缩小了研究的重点，基本的流体力学和并行计算技术，因此，代码被简化和修改，以模拟压力驱动的单相流在通道中，只使用相对简单的Fortran 90代码与MPI并行化，但没有调用任何其他外部库。修改后的代码进行了分析，以验证其准确性，并调查其可扩展性高达1000个CPU核心。在压力驱动的通道流中，对几种基准情况进行了模拟，包括湍流模拟，其中通过大涡模拟技术将湍流纳入。这项工作可能是使用先进的本科生和研究生作为计算流体动力学的入门研究，同时也为那些有兴趣在更一般的高性能计算方面的见解。
2015-11-24 physics.comp-ph physics.ed-ph physics.flu-dyn
A gradient-based framework for maximizing mixing in binary fluids
提出了一种基于非线性直接伴随循环的二元流体混合策略优化计算框架。控制方程为非线性纳维-斯托克斯方程，通过被动标量的演化方程进行增广，并通过基于谱傅立叶的方法进行求解。搅拌器嵌入在计算域中的Brinkman惩罚技术，和搅拌器的形状和路径梯度计算从伴随的解决方案。四种情况下，增加的复杂性被认为是，这表明计算方法和算法的效率和有效性。在所有情况下，在外部施加的范围内，混合效率都得到了显著的改善。
2020-01-23 math.OC physics.comp-ph physics.flu-dyn
An Overview of Computational Fluid Structure Interaction: Methods and Applications
在过去的几十年里，计算能力和模拟现实世界现象的技术都有了快速的提高，这使我们能够理解物理学并开发出优于现有系统的新系统。在多物理场问题中，流体与结构的相互作用得到了广泛的研究，各种数值方法被引入到多物理场问题的求解中。本文对求解流固耦合问题的常用数值方法进行了综述。理解每种方法的适用性也变得至关重要，因此提供了使用不同方法的关键推理。应用领域的范围从能量采集过程，以模拟人类声带和运动的食团（食物）内食道。还讨论了适用于每种应用的数值方法。迄今为止开发的数值方法根据离散化、耦合执行的方式和网格划分（将整个域划分为小块，在小块内近似变量的变化）分为特定的组。目前可用的数值方法所带来的挑战和不稳定性进行了讨论，并列出了潜在的应用程序，其中有可能是由于这些方法的错误。在文章的最后还讨论了一些尚未从流固耦合的角度探讨的应用领域。
2020-06-07 physics.comp-ph physics.flu-dyn
Numerical simulations of complex fluid-fluid interface dynamics
两种流体之间的界面是普遍存在的，并且对于工业应用特别重要，例如，乳液的稳定化。流体-流体界面的动力学很难研究，因为这些界面通常是可变形的，并且它们的形状事先不知道。由于实验不能提供所有感兴趣的观测量，计算机模拟提出了有吸引力的替代方案，以深入了解界面的物理。在这篇文章中，我们限制自己的系统与横向接口扩展的尺寸相当。我们提供了一个关键的讨论三个数值方案耦合到格子玻尔兹曼方法作为一个解决方案的流体动力学的问题：（a）用于模拟囊泡和胶囊的浸没边界方法，多组分流体Shan-Chen赝势方法结合（b）表面活性剂模拟的附加对流-扩散分量和（c）一个分子动力学算法模拟纳米粒子作为乳化剂。
2013-03-28 cond-mat.soft physics.comp-ph physics.flu-dyn
PolyPIC: the Polymorphic-Particle-in-Cell Method for Fluid-Kinetic Coupling
粒子网格（PIC）方法是流体和动力学等离子体建模中广泛使用的计算工具。虽然流体和动力学PIC方法都已成功地用于针对动力学或流体模拟，但在同一PIC框架下结合流体和动力学粒子的工作很少。这项工作解决了这个问题，提出了一个新的PIC方法，PolyPIC，使用多态计算粒子。在这个数值方案中，粒子可以是动力学的或流体的，并且流体粒子可以在必要时变成动力学的，例如经历强加速度的粒子。我们设计并实现了PolyPIC方法，并对朗缪尔和离子声波的朗道阻尼，双流不稳定性和鞘层形成进行了测试。我们统一的流体和动力PIC方法在一个共同的框架下，包括流体和动力粒子，提供了一个工具，自适应流体动力学耦合等离子体模拟。
2018-07-13 physics.comp-ph physics.flu-dyn physics.plasm-ph
The Piecewise Cubic Method (PCM) for Computational Fluid Dynamics
提出了一种新的求解双曲型守恒律方程的高阶有限体积重构方法。该方法是基于一个分段三次多项式，它提供了其解决方案的五阶精度的空间。空间重构的解决方案是演变的时间与四阶精度通过跟踪的三次多项式的特性。因此，我们的时间更新方案提供了一个显着更简单，计算更有效的方法，在实现四阶精度的时间，相对于可比的四阶龙格库塔法。我们证明了PCM的解决方案在五阶收敛在解决一维光滑流描述的双曲守恒律。我们测试的新方案在一系列的数值实验，包括气体动力学和磁流体力学应用在多个空间维度。
2016-10-19 physics.comp-ph
An FPGA cached sparse matrix vector product (SpMV) for unstructured computational fluid dynamics simulations
现场可编程门阵列生成算法特定的架构，提高代码的FLOP每瓦比。由于促进其编程的新工具（例如OmpSs）的兴起，此类装置重新获得兴趣。计算流体动力学社区一直在研究新的架构，可以提高其算法的性能。通常，这些算法具有较低的运算强度，并且仅达到峰值性能的一小部分。稀疏矩阵向量相乘是非结构化仿真中最耗时的运算之一。矩阵的稀疏模式决定了乘法向量的间接内存访问。这种数据路径很难预测，使得传统的实现失败。在这项工作中，我们提出了一个FPGA架构，最大限度地提高了向量的可重用性，通过引入一个类似缓存的架构。高速缓存被实现为在需要时维护BRAM向量分量的循环列表。在这种策略下，与算法的简单实现相比，获得了高达16倍的加速。
2021-07-24 cs.DC physics.comp-ph
Reproducible Workflow on a Public Cloud for Computational Fluid Dynamics
为了使我们的研究透明并可由其他人复制，我们开发了一个工作流程，在公共云Microsoft Azure上运行和共享计算研究。它使用Docker容器来创建应用软件堆栈的镜像。我们还采用了几种工具，便于在计算节点上创建和管理虚拟机，并将作业提交给这些节点。这些工具的配置文件是扩展的“再现性包”的一部分，除了输入文件和指令外，该包还包括云计算的工作流定义。这有助于重新创建云环境以在相同条件下重新运行计算。尽管云计算提供商已经改进了他们的产品，但许多使用高性能计算（HPC）的研究人员仍然对云计算持怀疑态度。因此，我们运行了紧密耦合应用程序的基准测试，以确认Microsoft Azure的最新HPC节点确实是传统现场HPC集群的可行替代方案。我们还表明，云产品现在足以完成计算流体动力学研究与内部研究软件，使用并行计算与GPU。最后，我们与社区分享了近两年来使用Azure云来提高计算模拟的透明度和可重复性的经验。
2019-09-25 cs.CE physics.comp-ph
Gauss-Newton Natural Gradient Descent for Physics-Informed Computational Fluid Dynamics
提出函数空间中的Gauss-Newton方法在PINN框架下求解Navier-Stokes方程，离散化后形成自然梯度法，在多个基准问题上达到接近单精度的相对$L^2$误差，并支持无矩阵高效扩展。
2024-02-16 math.OC physics.comp-ph
A hybrid quantum-classical framework for computational fluid dynamics
本文提出一种经典CFD求解器与量子线性代数库弱耦合的混合计算框架，以实现高精度、可扩展且可无缝集成的量子加速线性系统求解，并通过典型算例验证了其可行性与正确性。
2024-06-24 physics.comp-ph quant-ph
Steering in computational science: mesoscale modelling and simulation
本文概述了高性能计算应用程序的计算转向的好处。格子玻尔兹曼介观尺度流体模拟的二元和三元两亲性流体在二维和三维被用来说明计算转向提供的资源效率和时间方面的实质性改进，以发现新的物理。我们讨论了我们目前的转向实现的细节，并描述了他们的未来前景与计算网格的出现。
2003-07-11 cond-mat.mes-hall physics.comp-ph
Non-invasive hemodynamic analysis for aortic regurgitation using computational fluid dynamics and deep learning
University of Auckland（奥克兰大学）；Auckland Bioengineering Institute（奥克兰生物工程研究所）；Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院）；Karolinska Institutet（卡罗林斯卡学院）；King’s College London（伦敦国王学院）
心血管血流动力学的改变与主动脉瓣反流（一种心脏瓣膜病）的发生密切相关。从血流中获得的血流信号用于指示主动脉瓣返流的发生并评估其严重程度。这些度量可以使用四维（4D）流动磁共振成像（MRI）非侵入性地获得，其中准确性主要取决于空间分辨率。然而，分辨率不足往往是由于4D流动MRI的局限性和复杂的主动脉瓣返流血流动力学。为了解决这个问题，计算流体动力学模拟被转换成合成的4D流动MRI数据，并用于训练各种神经网络。这些网络生成了超分辨率、全场相位图像，上采样因子为4。结果表明，降低速度错误，高结构相似性得分，并提高学习能力，从以前的工作。对两组体内4D血流MRI数据进行了进一步验证，并证明了去噪血流图像的成功。这种方法提供了一个机会，以全面分析主动脉瓣返流血流动力学的非侵入性方式。
2022-04-06 cs.CV physics.comp-ph
