An Approach to the Implementation of the Multigrid Method with Full Approximation for CFD Problems

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Подход к реализации многосеточного метода c полной аппроксимацией для задач газовой динамики. Статья посвящена использованию многосеточного метода для ускорения расчетов сжимаемых течений в стационарной постановке на неструктурированных сетках. Используется многосеточный метод с построением полной аппроксимации для каждого сеточного уровня (FAS MG – Full Approximation Scheme Multigrid). Такой метод в случае неструктурированной сетки может вызывать сложности, связанные как с построением сеточных уровней и операторов перехода между ними, так и с программной реализацией в существующем расчетном коде. В программе требуется иметь дело сразу с несколькими разными дискретизациями. Если изначально вся структура данных, включающая массивы с сеточными данными, топологию, данные интегрирования по времени, спроектирована для работы на одной сетке, то внедрение FAS MG может превратиться в катастрофу, сопряженную с переписыванием всего кода. Целью данной работы является получение многократного ускорения расчета ценой минимальных усилий. Решается проблема реализации многосеточного метода на базе существующего программного комплекса, не предназначенного для работы с несколькими сеточными уровнями. Внедрение многосеточного метода в MPI-параллельный код осуществляется таким образом, что вообще не нужно переделывать программу для работы с несколькими сетками. Также избегаются сложности с построением сеточных уровней для неструктурированной сетки, не используется агломерация ячеек, не увеличивается количество граней у ячеек на грубых уровнях. В данной статье описывается, как даже в устаревшем с точки зрения программной архитектуры коде развернуть FAS MG в кратчайшие сроки.

Об авторах

A. V. Gorobets

Keldysh Institute of Applied Mathematics of Russian Academy of Sciences

Автор, ответственный за переписку.
Email: gorobets@keldysh.ru
Russia, Moscow

Список литературы

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© A.V. Gorobets, 2023

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».