In de afgelopen decennia, technologische vooruitgang heeft opwindende nieuwe mogelijkheden geopend voor onderzoek op verschillende gebieden, inclusief natuurkunde. Niettemin, het maken van geavanceerde simulaties om multifysische problemen met behulp van computerbronnen weer te geven of aan te pakken, kan nog steeds een hele uitdaging zijn.

Multifysische problemen verbinden onderwerpen uit verschillende deelgebieden van de natuurkunde, die doorgaans gebaseerd zijn op verschillende theoretische constructies en kennis. Daarom, het creëren van een multifysica-simulatie vereist vaak een verscheidenheid aan simulatietools die zijn ontwikkeld door onderzoekers die experts zijn in verschillende deelgebieden van de fysica.

Het combineren van deze tools kan zowel uitdagend als tijdrovend zijn. In aanvulling, de resulterende multifysica-simulaties zullen onvermijdelijk meer vatbaar zijn voor fouten, omdat ze elementen moeten opnemen die zijn gemaakt met behulp van totaal verschillende platforms.

Zich bewust van deze uitdagingen, onderzoekers van het Idaho National Laboratory en de University of Texas in Austin hebben een nieuw platform ontwikkeld dat is ontworpen om de productie van multifysische simulaties te vergemakkelijken, genaamd de multiphysics objectgeoriënteerde simulatieomgeving (MOOSE). ELAND, gepresenteerd in een paper dat vooraf is gepubliceerd op arXiv, biedt een plug-in-infrastructuur die natuurkundige definities of constructies aanzienlijk vereenvoudigt, materiaaleigenschappen en nabewerking.

"MOOSE is ontstaan ​​omdat we onze expertise in software-architectuur wilden inzetten om een ​​krachtig, maar gebruiksvriendelijke tool voor computationele onderzoekers en wetenschappers, "Cody J. Permann, een van de onderzoekers die het onderzoek heeft uitgevoerd, vertelde TechXplore. "We voelden dat er een kans was om de volgende logische stap te zetten, voortbouwend op het werk van vele andere zeer gerespecteerde onderzoekers die verantwoordelijk zijn voor de ontwikkeling van krachtige parallelle solvers (PETSc) en een flexibele eindige-elementenbibliotheek (libMesh)."

MOOSE is een pluggable architectuur op hoog niveau waarmee ingenieurs en wetenschappers de kracht van grote supercomputers kunnen benutten bij het oplossen van complexe problemen uit de echte wereld, zelfs als ze weinig of geen kennis hebben van parallelle programmeertechnieken. Sinds de release in 2014, het is constant in populariteit gegroeid, en het wordt nu gebruikt door verschillende onderzoeksteams over de hele wereld.

"Hoewel er andere open-sourcepakketten zijn die vergelijkbare doelen hebben, MOOSE bevat verschillende unieke mogelijkheden die het een aantrekkelijk raamwerk maken voor het oplossen van vele soorten problemen, " legde Permann uit. "MOOSE stelt ontwikkelaars in staat door ze een echte C++-toepassing te geven die ze kunnen aanpassen aan individuele behoeften."

Onder andere, het unieke platform dat is ontwikkeld door Permann en zijn collega's stelt onderzoekers in staat om gekoppelde simulaties te maken door meerdere natuurkundige toepassingen aan elkaar te koppelen. Het bevat ook een set gratis, community-gebouwde en onderhouden physics-modules die kunnen worden gebruikt als bouwstenen om zeer complexe multiphysics-simulaties te produceren.

"MOOSE is gebruikt om een ​​breed scala aan simulaties te creëren, variërend van microscopische simulaties van brandstof in een kernreactor tot grootschalige omgevingssimulaties die de effecten van mijnbouwactiviteiten bestuderen, ' zei Permann.

MOOSE is al gebruikt door onderzoeksteams die onderzoeken hebben uitgevoerd naar verschillende onderwerpen, inclusief kernfysica, geothermische wetenschap, seismische gebeurtenissen, vloeistofstroom en productieprocessen. Het platform kan worden opgeschaald om high-fidelity-simulaties te produceren op grote supercomputers, maar het kan ook gewoon door afgestudeerde studenten worden gebruikt om kwaliteitssimulaties te maken die studieresultaten samenvatten op hun laptop. Aangezien MOOSE gratis is en toegankelijk is op verschillende computers, uiteindelijk kunnen onderzoekers met verschillende expertiseniveaus en bij verschillende instellingen resultaten van publicatiekwaliteit produceren in minder tijd en met kleinere budgetten.

"We hebben verschillende verbeteringen gepland om de parallelle efficiëntie te verbeteren en het geheugengebruik te verminderen. We ontwikkelen verschillende nieuwe physics-modules, samen met verbeteringen aan de bestaande modules, Permann zei. "MOOSE wordt veel gebruikt door onderzoekers van verschillende universiteiten, en we moedigen onderzoekers aan om algemene capaciteiten terug te brengen naar het raamwerk, zodat de hele modellerings- en simulatiegemeenschap hiervan profiteert."

© 2019 Wetenschap X Netwerk