ansys計算效率的案例
Ansys Workbench利用超單元子結構技術，提升大模型計算效率 ￥10
問題：
對于復雜模型進行仿真計算時，網格規模巨大、計算難度驟增。Ansys針對這類工程問題提供模態綜合法（CMS）利用超單元，將非關鍵部件進行縮減計算。
本文根據查閱到的網絡資料，對超單元縮減計算如何在Ansys Workbench 中實現，進行了介紹。
示例：
工業設計產品需要模擬工作環境進行振動試驗，產品本身結構已經很復雜，再加上工裝往往是一個更大的結構。因此這類仿真計算非常適合適用子結構技術，將工裝等大模型進行超單元縮減計算，可以顯著提升計算效率。
如下圖所示，產品+工裝進行振動模擬仿真，仿真產品結構模態和端點的振動響應加速度曲線。
結果展示：
使用超單元縮減計算，可以有效完成復雜模型的計算需求。且計算結果基本一致。
詳細步驟：
模型說明：
? 產品由PartA和PartB兩個部分構成，其中PartA兩端夾持部位做了共面處理（驗證連接關系，可以忽略）；
? 各個零件的連接面有一定間隙，使用Bonded MPC Radius 3mm 連接；
? 約束工裝底面 fix；
一：產品+工裝完整模型計算
產品+工裝一起進行模態和5-2000Hz的諧響應仿真，提取前6階模態和軸端點的加速度響應，作為驗證結果與子結構方法進行對比。
1、模態計算
模態計算結果如下所示。
2、模態疊加法，諧響應掃頻計算
諧響應掃頻提取端點加速度響應以及688Hz、1620Hz處的應力云圖如下所示。
二：子結構，超單元縮減工裝進行簡化計算
1、 工裝模型進行超單元縮減
? 首先，由工裝+產品的模態計算模塊，復制一個新的模態計算模塊；
? 在新模態計算模塊中只保留需要縮減為超單元的工裝模型，其余模型均做supress抑制。
展開 一文讀懂Fluent并行計算，三大技術提升計算效率新境界！
隨著技術的不斷進步，Ansys工程師們致力于優化底層的并行算法，以提升其計算性能，使用戶體驗飛一般的計算速度。
在Ansys Fluent中，盡管工程師已經針對并行算法進行了充分優化，但在實際應用中，還有其他方法可以進一步提高計算性能。本文闡述了Fluent并行計算的基本原理，同時探討通過AVX2指令集加速、GPU加速以及超線程等技術手段來提高計算效率。
01 什么是Fluent并行計算
Fluent的并行求解器通過協同運作多個進程來計算大型問題，這些進程既可以在同一臺機器上運行，也可以在網絡中的不同設備上運行。
并行求解器將計算域分為多個區域（圖1），將各數據分區分配至不同的計算進程（稱為計算節點，圖2），每個計算節點都在其專屬數據集上同步執行同一程序。主進程（或稱為主機）不包含網格單元、面或節點（除非使用 DPM 共享內存模型），其主要職責是解析 Cortex（負責用戶界面和圖形相關功能的 Fluent 進程）發送的指令，并將這些指令（及數據）傳遞給某一計算進程，再由該計算進程將其分發至其他計算進程。
圖1:計算區域分區
圖2：分區網格邊界
計算節點負責存儲并執行部分網格的計算任務，而位于分區邊界的單層重疊單元格層則負責跨分區邊界的通信（圖2）。盡管單元格和面被分割，但網格中的所有域和線程在每個計算節點上均存在鏡像（圖3）。線程以鏈接列表的形式存儲，和串行求解器保持一致。計算節點可在大規模并行計算機、多CPU 工作站或具備相同或多工作站組成的網絡 上實現。 [1]
圖3：分布式網格中的域和線程鏡像
命令傳輸和通信
在Flunet并行計算會話中，進程涉及的主體包括 Cortex（主機進程）和一組 n 個計算節點進程，這些計算節點由 0 到 n-1 進行標記（圖4）。
展開 『分享』MSC/Nastran有限元計算效率和計算精度分析
摘 要 本文通過一個簡單的計算例子說明在使用有限元分析軟件MSC/Nastran進行實際工程計算時，計算精度、計算機時與有限元規模之間的關系，通過比較，可以看出，在工程實際計算中，應合理地對計算問題進行有限元網格的劃分，以較高的計算效率獲得較高的計算精度。
LS-DYNA參與計算的CPU數目與求解效率詳解 ￥1.99
開始前幾個問題：
問題1：計算機上只有1個8核16線程的CPU，在計算LS-DYNA SMP版本的算例時，CPU數目分別使用4、8、16,求解的效率會是線性增長嗎？
問題2：計算機上只有1個32核64線程的CPU，在計算LS-DYNA SMP版本的算例時，CPU數目分別使用8、16、32、64, 求解的效率會是線性增長嗎？
問題3：計算機上只有1個8核16線程的CPU，在計算LS-DYNA MPP版本的算例時，CPU數目分別使用4、8、16,求解的效率會是線性增長嗎？
問題4：計算機上有2個32核64線程的CPU，在計算LS-DYNA MPP版本的算例時，CPU數目分別使用8、16、32、64、128, 求解的效率會是線性增長嗎？
問題5：是不是計算時CPU利用率越高，計算效率越高？
在Windows平臺上，可能這幾個問題的答案超出你的想象！
問題1答案：
計算機上只有1個8核16線程的CPU，在計算LS-DYNA SMP版本的算例時，CPU數目分別使用4、8、16,求解的效率會是線性增長嗎？
在單顆8核16線程的CPU計算機上，SMP求解器建議在2、4、8時效率會提升，但是不建議超過8（不要超過物理核數，建議關閉超線程），超過物理核數8后，效率沒有任何提升！
問題2答案：
計算機上只有1個32核64線程的CPU，在計算LS-DYNA SMP版本的算例時，CPU數目分別使用8、16、32、64, 求解的效率會是線性增長嗎？
在單顆32核64線程的CPU計算機上，SMP求解器使用CPU數目分別為8、16、32、64時效率會提升，但是不建議超過16（極限不超過單顆CPU物理核數32），超過物理核數16后，效率幾乎沒有任何提升！
展開 
ADAMS仿真過程中如何提高計算效率，縮短計算時間，相應其他軟件也可以類似操作。（原創）
大家再用軟件做仿真計算時，總是感覺很費時間，有時候一算幾十個小時還沒有正確結果。個人總結了一下ADAMS中設置仿真計算節約時間的一些小規律，請采納，其他的軟件類似也是如此。
1、ADAMS中 end time和steps設置
endtime是仿真時長,step是仿真步數
顧名思義，仿真時長就是運動終止時間，如果是周期運動，一般計算幾個周期就行了，周期重復得到的結果就是一樣的，得到的曲線在一個周期時候系統已經平衡，所以你的仿真時長不管改多大，曲線都會是同樣的。比如圓周運動和往復運動，計算兩三個周期的時間就夠了；
再說仿真步數，步數越多，仿真越詳細，計算量越大，但是精度也就越高，因為迭代的次數多，在你整個兒系統的驅動和約束已經確定的情況下，對你仿真的結果不會產生太明顯的影響，所以這里適當即可，幾百到小幾千已經很好了，別大幾千上萬，那就是浪費了。
2、默認算法設置
系統中默認的算法采用的采用的GSTIFF算法，雖然不太懂什么意思，但是改成HHT算法計算效率能提高30%以上的，結果并沒有什么影響的，本人已經通過算例驗算過。具體操作改正如下:
ADAMS view--settings--solver--dynamics--integrator--HHT
3、計算機多核設置
一般默認計算機只設置了單核計算，效率很低，大家都不會去修改，如果計算機是雙核，四核八核呢，是不是快很多。操作如下：
-ADAMS view--settings--solver--executable--左下角more--把1直接改成2、4、8
現在就這么多，后期發現還有再給補上吧。
展開 模擬流體中的粒子運動時，選擇合適的公式以提升計算效率
其主要思想是，在初始時間 t=0 時，給定初始粒子位置 q_0 和速度 v_0，我們可以使用數值時間長算法來計算一組離散的時步 t_1，t_2，t_3，……的解。為此，設計了各種各樣不同的時間步長算法，其中有許多是在 COMSOL Multiphysics? 軟件中可用的。
用數值方法求解一組微分方程會引入一定量的誤差,即實際粒子運動與計算得到的數值解之間的差異。雖然通常不能指望從數值仿真中獲得一個完美的解，但更現實的目標是，當時間間隔（t_1，t_2–t_1，t_3–t_2等）減小時，模擬的粒子運動應變得更加精確。
需要權衡的是，如果時間步較小，則需要花更多的時間步才能達到相同的輸出時間。最終，這可能會導致實際運行時間顯著增加，這是仿真完成的時間。進行數值仿真的工程師必須始終在解精度和執行時間之間尋求合理的平衡。
COMSOL Multiphysics?中的粒子追蹤模塊提供了一個流體流動顆粒跟蹤接口，該接口通過數值求解牛頓第二定律來模擬周圍流體中單個粒子的運動。基本上，此接口可求解方程1，同時允許我們向方程右側添加各種不同的力。它還包括用于設置初始粒子位置和速度以及檢測和處理粒子與周圍幾何中的表面的碰撞的各種選項。
處理小粒子和長時間尺度
在許多實際應用中，粒子追蹤模型的需要求解時間的范圍遠大于拉格朗日時間尺度 τ_p。例如，假設我們要在 1s 的總仿真時間內追蹤水中直徑約 20μm 的石英玻璃顆粒的運動。從上述表格我們可知，水中這樣的小粒子的拉格朗日響應時間約為 5×10^-5 s，所以總仿真時間約為 2000τ_p。如果我們想在幾分鐘或幾小時的跨度內追蹤更小的粒子，那么我們的總仿真時間可能比 τp 大幾百萬倍。
展開 考慮流動損失的螺桿壓縮機容積效率計算研究
吳霞俊
（神鋼無錫壓縮機股份有限公司，江蘇無錫２１４１４５）
［摘 要］：容積效率的準確計算是螺桿壓縮機熱力計算的重要組成部分?，F有的半經驗法根據低馬赫數工況下的實驗數據提出了考慮泄漏、進氣溫度修正和充氣修正的方法。隨著螺桿壓縮機設計和制造技術的進步，螺桿壓縮機趨向大型化和高速化，原有的計算方法在高馬赫數的工況下，不能很好的吻合實驗數據。
作者基于Ｌ林德的半經驗容積效率計算方法提出了考慮流動損失的容積效率計算方法，取得了較好的效果。
［關鍵詞］：螺桿壓縮機；容積效率；流動損失；馬赫數；修正
１ 引言
螺桿壓縮機因兼顧活塞式壓縮機和離心式壓縮機的優點，其使用領域不斷擴大。容積流量作為螺桿壓縮機最重要的指標之一，其計算的準確性直接關系到螺桿壓縮機的正常使用以及系統的能耗。容積效率的正確計算是螺桿壓縮機熱力學計算的重要組成部分。
目前有關螺桿壓縮機容積效率的計算，主要有經驗法、半經驗法和數值模擬法。數值模擬法主要應用于理論研究中，經驗法和半經驗法主要用于工程實際中。經驗法需要計算者擁有豐富的螺桿壓縮機設計經驗和歷史數據積累。理論和經驗相結合的半經驗法則對計算者的經驗要求可以大大降低。邢子文［１］、彭學院［２］、Ｎ.Ｓｔｏｓｉｃ［３］等對噴油螺桿壓縮機的工作過程進行了大量的研究，在容器效率方面的研究重點為轉子內部的壓縮過程中的泄漏研究，深入研究了潤滑油的分布和對間隙泄漏的影響。邢子文［１］分析了影響螺桿壓縮機容積效率的因素和基于經驗的容積效率取值范圍和取值方法。國內黃忠［４］等基于制冷噴油螺桿壓縮機的研究，提出了考慮泄漏和進氣溫度影響的容積效率的半經驗法的計算方法（Ｈ法），李慶剛［５］等基于實驗數據對Ｈ法進行了修正，得到了比較理想的計算制冷螺桿壓縮機螺桿效率的方法。
展開 通過設置FDTD邊界條件提高三維結構計算效率
在平板薄膜或無線周期性平面結構的仿真計算中，往往不需要計算太大的區域就可以對整個模型進行等效計算。本篇以AZO-Ag-AZO三層平面薄膜為例，在計算該結構的透射率、吸收率或反射率等參數過程中，通過不同的邊界條件設置實現了計算時間和內存的縮減，提高仿真效率。
1. 結構布置
2. 模型三維示意圖：中間為Ag層，上下兩層為AZO層
3. 三維FDTD仿真區域設定
4. 最常見的構造二維周期無限大結構的方方法是設置兩對周期性邊界條件：x min，x max，y min，y max均為periodic。
5. 常見FDTD區域俯視圖
6. 特殊的，若結構在X或Y方向對稱分布，可選擇該方向上的symmetric條件
7. 結構在X方向對稱分布的FDTD區域，只計算其中一半區域的電磁場特征
8. 若結構平面在X和Y方向上均對稱分布，可選其中一組為Anti-symmetric條件
9. 在對稱-反對稱邊界條件的設置下，僅計算模型FDTD區域的1/4
10. 三種情況下分別對應的計算內存要求，依次遞減。
11. 上下AZO層厚度不同時在550 nm波長下的透射率譜
總結：周期性邊界條件的設定可為特殊結構制定合適的計算策略，可大大降低模型仿真對計算機內存的要求，縮減計算時間，提高計算效率，尤其是對需要大量參數化掃描結構計算的情形。
最后,有相關需求,歡迎通過公眾號聯系我.
公眾號:320科技工作室.
展開 OpTaliX | 使用單模和多模光纖計算耦合效率
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[經驗分享]如何借助云調度軟件提升CST計算效率？
對中大模型，給計算任務分配的合理節點數，也參考中小模型思路，以分配的計算節點GPU利用率都達到70%以上為最優，避免超額分配。
綜合上面2個方面，借助云調度軟件與DC的結合使用可以為用戶帶來20%以上的利用率提升，也就是如果當前計算平臺每天完成20個任務，通過優化方案可以每天完成24個以上的任務，加速CST仿真工作。
凌云仿真信息技術有限公司，有多年的高性能計算與調度軟件經驗，可以為用戶提供結合DC功能的云調度平臺，用戶通過凌云網頁提交CST計算任務，能夠實現中小模型以非DC方式，細粒度的在指定GPU運行；以及中大模型動態部署DC后高效運行，DC任務運行結束后即刻釋放資源，調度平臺進行數據回傳，大幅提升了計算平臺的使用效率。
若您在使用cst過程中有計算加速或者調度管理的相關需求，可以隨時聯系：support@espbs.cn。
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展開 optistruct-結構動力學 提高計算效率設置
取經技術鄰公開課-os計算性能調優
將軟件與標準規范結合，顯著提高計算效率
這些功能一般都是工程人員通過手工處理或編制自研程序進行應用，但即使是自研程序，也存在數據間接口及可視化等問題，如下一個案例是針對ASME規范某一節在ANSYS經典界面按照ASME規范要求的步驟，將應力結果數據自動進行疲勞使用系數的計算，并輸出結果報表，整個應力疲勞分析過程的工作量降低90%。因此對特定功能與通用軟件結合在一起進行功能開發將提高研發效率。
圖4 疲勞使用數據的計算及結果輸出
經過十余年的積累，安世亞太與企業充分合作，將通用軟件與標準規范結合，將標準規范與工程應用結合，集中優勢資源形成合力，提高企業研發效率，促進企業研發能力建設。
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