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FLOW 3D并行版(SMP)
目前為了提高運算求解的時間,需要使用共享式內存(SMP,即對稱多處理)和分布式內存(MPI)。SMP采用多路多核而組成的PC電腦,也可以稱為PC工作站;MPI是使用分布式,將一群處理器以高速網絡連接起來的(集群)。
SMP和MPI差異較大:SMP擴展性較差,達到8顆處理器以上,求解速度就不會有提高(可能會稍小的提高),當然SMP版的電腦較為簡單且成本較低;MPI擴展性較好,但投入成本巨大,幾十萬,甚至上百萬。
FLOW3D從7.7版本就開發SMP并行版,從8.2版本開發MPI并行版,目前較為常用且能接受就是SMP并行版(畢竟電腦配置不需要太多的錢,差不多兩萬左右就可以的)。
對于SMP并行版,當使用2路和4路的多處理系統時,速度可以相應地翻倍地提升,而使用6路和8路的多處理系統時,速度就不會相應的翻倍提升,但還是會較大地提升,達到8路以上就意義不大。而且FLOW3D的SMP并行版,最大支持8路多處理器,多余就沒用。
對于FLOW-3D并行版的使用,需要操作系統的支持、軟件安裝程序的支持和許可證相結合,才能夠使用并行版。
展開 LS-DYNA學習筆記-LS-DYAN分類及SMP&MPP&HYB簡介
,能夠最大化利用計算機資源,縮短大模型的計算時間,WINDOWS和LINUX系統都支持;</p><p>HYB:將參與計算的CPU分成兩部分,乘積關系,一部分為問題的分割域數目(啟用的ls-dyna線程數),二部分為每個分割域參與計算的CPU數目,相當于 smp和mpp的混合體;</p><p class="ql-align-center"><img src="https://img.jishulink.com/msimage/202510/ea7fab4b94223039b1aaf16df2420329.emf"></p><p> HYB版本,其本質就是SMP和MPP的合體,對于一些中小模型,可以更有效利用計算機資源;但是貌似只能使用在LINUX環境,雖然windows在R16也有版本流出,但是還沒有研究清楚怎么使用。
展開 Moldex3D 2023教程之在Moldex3D中安裝和執行SMP或DMP
單機平行SMP (Shared Memory Parallelism),另一為跨平臺平行 DMP (Distributed Memory Parallelism),即所謂的計算機叢集平行,只要取得平行授權,即可在 Moldex3D 執行這二種并行計算模式。以下說明 Moldex3D 并行計算功能組件的安裝信息。
SMP
SMP主要組件為Intel MPI。Intel MPI (2019) 會隨著使用者安裝Moldex3D主程序時,一并由系統自動安裝。
DMP
必須安裝Master Node在主機上和Computing Node在計算器器上,才能使用DMP執行并行計算。以下說明DMP的設定。
主機上的Master Node
Moldex3D Cluster Computing Component,此組件將會自動執行跨平臺平行所需的設定,包括:
?建立新賬號:為了儲存或取用并行計算的數據,安裝程序在安裝并行計算組件時,即自動建立一個名為"MDXParallelComputing"的受限賬號。
?分享網絡文件夾:建立分享程序文件夾 "Moldex3D_20xx" 和專案分享文件夾 "MDX_WorkingFolder"。
?變更防火墻設定:自動在微軟防火墻增加例外,經由此步驟,叢集網絡中,所有計算機之間的聯機即可保持暢通。
?安裝必要組件:VC++2015~2019 Redistributable 和 Intel MPI。
注:以下為Moldex3D 2022為范例說明。
步驟1:從Moldex3D安裝DVD中,開啟Moldex3D安裝精靈。選擇 [我接受許可協議的條款] I accept the terms of the license agreement,并點擊下一步(Next)。
展開 Moldex3D模流分析之安裝和執行SMP或DMP
單機平行SMP (Shared Memory Parallelism),另一為跨平臺平行 DMP (Distributed Memory Parallelism),即所謂的計算機叢集平行,只要取得平行授權,即可在 Moldex3D 執行這二種并行計算模式。以下說明 Moldex3D 并行計算功能組件的安裝信息。
SMP
SMP主要組件為Intel MPI。Intel MPI (2019) 會隨著使用者安裝Moldex3D主程序時,一并由系統自動安裝。
DMP
必須安裝Master Node在主機上和Computing Node在計算器器上,才能使用DMP執行并行計算。以下說明DMP的設定。
? 主機上的Master Node
Moldex3D Cluster Computing Component,此組件將會自動執行跨平臺平行所需的設定,包括:
?建立新賬號:為了儲存或取用并行計算的數據,安裝程序在安裝并行計算組件時,即自動建立一個名為"MDXParallelComputing"的受限賬號。
?分享網絡文件夾:建立分享程序文件夾 "Moldex3D_20xx" 和專案分享文件夾 "MDX_WorkingFolder"。
?變更防火墻設定:自動在微軟防火墻增加例外,經由此步驟,叢集網絡中,所有計算機之間的聯機即可保持暢通。
?安裝必要組件:VC++2015~2019 Redistributable 和 Intel MPI。
注:以下為Moldex3D 2022為范例說明。
步驟1:從Moldex3D安裝DVD中,開啟Moldex3D安裝精靈。選擇 [我接受許可協議的條款] I accept the terms of the license agreement,并點擊下一步(Next)。
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多核CPU使用率和并行版(SMP)
但如果使用并行版(SMP)的FLOW3D,那么CPU使用就一下子達到100%,跟MAGMASOFT軟件是一樣的。使用并行版能夠有效地提高CPU使用率,同時也能夠大幅度地提高使用的運算求解速度。
可以如圖所示,使用并行版(SMP)后,CPU使用率就達到100%(本人電腦是雙核CPU):
LS-DYNA SMP R11
LS-DYNA SMP R11.1.0 for Win64安裝破解教程 附:注冊機 破解補丁 激活碼
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smp的umat子程序
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斷裂應變超過1240%!光固化4D打印超高力學性能形狀記憶高分子材料
圖 3. tBA-AUD SMP體系的熱力學性能
如圖3所示,通過熱力學性能測試標定了tBA-AUD SMP體系的大變形、形狀記憶和耐疲勞性能。tBA-AUD SMP體系在編輯溫度(80 °C)下具有較低的彈性模量和超高的斷裂伸長率。tBA-AUD SMP 體系具有近乎100%的形狀固定率和良好的形狀恢復率(~90%)。此外,這種SMP材料可以承受超過10000次大變形循環加載(循環應變150%-250%)。
圖 4. tBA-AUD SMP體系的大變形機理
如圖4所示,通過紅外光譜測試、應力松弛實驗和單軸拉伸試驗對比新鮮試樣和10000次疲勞后試樣,以闡釋tBA-AUD-SMP體系的大變形和抗疲勞機理。AUD交聯劑的高分子量和氫鍵的綜合作用賦予了tBA-AUD SMP體系大變形性和抗疲勞性。
圖 5. tBA-AUD SMP三維構件的高度變形能力及其在智能家具中的工程應用
圖 6. tBA-AUD SMP在航空航天中的應用
如圖5和圖6所示,3D打印的 tBA-AUD SMP三維構件具有高度變形能力,在智能家居和航空航天等工程應用中潛力巨大。tBA-AUD SMP的斷裂伸長率遠高于先前報道的各種可3D打印SMP。使用tBA-AUD SMP打印的三維結構具有大變形能力和高承載能力,使其成為制造帶有SMP鉸鏈的智能家具的理想材料。利用tBA-AUD SMP的快速熱響應能力,可以制作用于展開太陽能電池板的智能鉸鏈。通過穿過鉸鏈微孔的電阻絲的加熱,折疊編輯的鉸鏈可在1分鐘之內恢復到筆直狀態,完成太陽能電池板的快速部署。
展開 南方科技大學葛锜《AM》強機械,UV固化的形狀記憶高分子聚合物,用于4D打印數字光處理
b)3D打印之前的tBA–AUD SMP前體解決方案。c)3D打印后的tBA–AUD SMP網絡結構。d)交聯的tBA-AUD SMP的詳細化學結構。e)tBA-AUD SMP前體溶液的粘度與AUD含量的關系。f)相對于AUD含量,tBA-AUD SMP變化的平衡凝膠分數。g)在不同的AUD含量下,tBA-AUD SMP的固化時間與紫外線強度的關系。
圖3
tBA–AUD SMP系統的熱機械性能。
a)從DMA測試中提取的玻璃化轉變溫度(T
g
)和橡膠模量與AUD含量的關系。b)不同AUD含量的tBA-AUD SMP的應力-應變行為。c)楊氏模量和斷裂伸長率與AUD含量的關系。d)具有30 wt%AUD含量的tBA-AUD SMP樣品的代表性形狀記憶行為。e)形狀固定率Rf和形狀恢復率Rr與AUD含量的關系。f)含10 wt%AUD的tBA-AUD SMP樣品的疲勞試驗。
圖
4 tBA-AUD SMP系統可拉伸性的變形機制。
a)變形機理圖。b)GPC測試結果。c,d)FTIR光譜分別在1800-1650 cm
-1
和3500-3200 cm
-1
范圍內。e)應力松弛測試結果。f)比較不同處理后的一個樣品的標距長度。g)新的tBA-AUD SMP樣品與萬次疲勞試驗后的單軸拉伸試驗的比較。
圖5
高度變形的
tBA-AUD SMP及其在智能家具中的工程應用。
a)總結適用于不同3D打印技術的SMP斷裂伸長率的圖表,以比較tBA-AUD SMP與先前報道的3D可打印SMP的機械性能。b)演示顯示了由tBA-AUD SMP制成的厚“ L”形光束的大變形。c)(b)中情況的相應有限元模擬。d)印刷后的形狀的印刷SMP晶格鉸鏈快照。
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b)3D打印之前的tBA–AUD SMP前體解決方案。c)3D打印后的tBA–AUD SMP網絡結構。d)交聯的tBA-AUD SMP的詳細化學結構。e)tBA-AUD SMP前體溶液的粘度與AUD含量的關系。f)相對于AUD含量,tBA-AUD SMP變化的平衡凝膠分數。g)在不同的AUD含量下,tBA-AUD SMP的固化時間與紫外線強度的關系。
圖3
tBA–AUD SMP系統的熱機械性能。
a)從DMA測試中提取的玻璃化轉變溫度(T
g
)和橡膠模量與AUD含量的關系。b)不同AUD含量的tBA-AUD SMP的應力-應變行為。c)楊氏模量和斷裂伸長率與AUD含量的關系。d)具有30 wt%AUD含量的tBA-AUD SMP樣品的代表性形狀記憶行為。e)形狀固定率Rf和形狀恢復率Rr與AUD含量的關系。f)含10 wt%AUD的tBA-AUD SMP樣品的疲勞試驗。
圖
4 tBA-AUD SMP系統可拉伸性的變形機制。
a)變形機理圖。b)GPC測試結果。c,d)FTIR光譜分別在1800-1650 cm
-1
和3500-3200 cm
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范圍內。e)應力松弛測試結果。f)比較不同處理后的一個樣品的標距長度。g)新的tBA-AUD SMP樣品與萬次疲勞試驗后的單軸拉伸試驗的比較。
圖5
高度變形的
tBA-AUD SMP及其在智能家具中的工程應用。
a)總結適用于不同3D打印技術的SMP斷裂伸長率的圖表,以比較tBA-AUD SMP與先前報道的3D可打印SMP的機械性能。b)演示顯示了由tBA-AUD SMP制成的厚“ L”形光束的大變形。c)(b)中情況的相應有限元模擬。d)印刷后的形狀的印刷SMP晶格鉸鏈快照。
展開 《AFM》英屬哥倫比亞大學:來自纖維素納米晶體的形狀記憶光子熱塑性塑料
簡而言之,i) 將 CNC-SMP 加熱到其玻璃化轉變溫度(T
g
)以上,軟化 SMP 基質;ii) 壓制軟化的 CNC-SMP 會降低嵌入的手性向列型 CNC 的螺距,改變材料的結構顏色;iii) 將材料冷卻至其 T
g
以下,同時在壓力下,將 CNC-SMP 鎖定在其新構象中并捕獲著色狀態;iv) 根據需要,CNC-SMP 可以通過加熱 (T>T
g
) 恢復,這允許 SMP 恢復其原始形狀和顏色。
圖2
手性向列型
CNC-SMP 的4步制備示意圖。
通過水蒸發制備手性向列 g-CNC 薄膜,然后用 DMSO (SOAK1) 溶脹薄膜,單體滲透 (SOAK2),然后熱聚合以產生手性向列型 CNC-SMP。SOAK1 = 25 mg mL
-1
AIBN/DMSO 溶液,SOAK2 = 甲基丙烯酸甲酯、丙烯酸甲酯、DMSO、N,N'-亞甲基雙丙烯酰胺、UPyMA、AIBN(1:0.4:0.3:0.007:0.004:0.001 摩爾比)。
圖1
具有可逆可見顏色的手性向列型
CNC-SMP 的表征
。a) 施加機械應力時 CNC-SMP 發生的情況的示意圖。b-e) 在 b) 0 N、c) 140 N、d) 180 N 和 e) 230 N 處壓制的 CNC-SMP 的照片。f) 壓制的 CNC-SMP 的歸一化 UV-vis 吸收光譜
?
;λ
max
= 493、576 和 719 nm(從左到右)。g) 壓制的 CNC-SMP 的歸一化圓二色光譜
?
;λ
max
= 458、567 和 705 nm(從左到右)。比例尺 = 1 厘米。
圖2
CNC-SMP 在 200 N 壓力下的循環性能。
展開 
南科大頂刊:光固化4D打印超高力學性能形狀記憶高分子材料!
圖 3. tBA-AUD SMP體系的熱力學性能
如圖3所示,通過熱力學性能測試標定了tBA-AUD SMP體系的大變形、形狀記憶和耐疲勞性能。tBA-AUD SMP體系在編輯溫度(80 °C)下具有較低的彈性模量和超高的斷裂伸長率。tBA-AUD SMP 體系具有近乎100%的形狀固定率和良好的形狀恢復率(~90%)。此外,這種SMP材料可以承受超過10000次大變形循環加載(循環應變150%-250%)。
圖 4. tBA-AUD SMP體系的大變形機理
如圖4所示,通過紅外光譜測試、應力松弛實驗和單軸拉伸試驗對比新鮮試樣和10000次疲勞后試樣,以闡釋tBA-AUD-SMP體系的大變形和抗疲勞機理。AUD交聯劑的高分子量和氫鍵的綜合作用賦予了tBA-AUD SMP體系大變形性和抗疲勞性。
圖 5. tBA-AUD SMP三維構件的高度變形能力及其在智能家具中的工程應用
圖 6. tBA-AUD SMP在航空航天中的應用
如圖5和圖6所示,3D打印的 tBA-AUD SMP三維構件具有高度變形能力,在智能家居和航空航天等工程應用中潛力巨大。tBA-AUD SMP的斷裂伸長率遠高于先前報道的各種可3D打印SMP。使用tBA-AUD SMP打印的三維結構具有大變形能力和高承載能力,使其成為制造帶有SMP鉸鏈的智能家具的理想材料。利用tBA-AUD SMP的快速熱響應能力,可以制作用于展開太陽能電池板的智能鉸鏈。通過穿過鉸鏈微孔的電阻絲的加熱,折疊編輯的鉸鏈可在1分鐘之內恢復到筆直狀態,完成太陽能電池板的快速部署。
展開 南京大學李承輝教授課題組CEJ:粘性可調的變剛度復合材料
為了解決上述問題,南京大學李承輝教授課題組以含有多氫鍵作用的超分子聚合物(SMP)為基體再與石墨烯納米片(GNs)共混制備出具有可調粘合性質的變剛度復合材料(SMP/GNs)。得益于體系中大量的羧基與氨基,SMP/GNs復合材料對多種表面(如鋼、鐵等)均表現出卓越且可重復的粘合作用,對玻璃表面具有可達6.48 MPa的剪切粘接強度。與此同時,所設計的SMP/GNs復合材料還表現出優異的變剛度性、導電性、修復性和可回收性等。通過施加不同大小的電壓,可以實現對復合材料粘合力大小與有無的調控。相關工作近期以題為“A Variable Stiffness Adhesive Enabled by Joule Heating Effect”發表在了《Chemical Engineering Journal》上(DOI:10.1016/j.cej.2021.133840),該復合材料有望在可穿戴設備、軟體機器人和驅動器等領域上得到廣泛應用。南京大學博士生張敏浩為論文第一作者,通訊作者為南京大學化學化工學院李承輝教授。
在制備過程中,首先以1,12-二氨基十二烷和丙烯酸為原料合成出含有大量羧基與氨基存在的超分子聚合物(SMP)體系。再將所得超分子聚合物與石墨烯納米片共混加工,得到具有熱塑性質的SMP/GNs復合材料(圖1)。
圖1 SMP的合成與氫鍵作用以及SMP/GNs復合材料的制備
對材料進行拉伸測試與流變學測試可知,復合材料的機械強度對溫度具有高度敏感性,其模量大小隨溫度升高而減小,說明材料具有優良的變剛度性質。同時溫度循環流變測試表明材料的變剛度性具有可循環性和高重復性的特征(圖2)。
展開 abaqus形狀記憶聚合物結構的熱-力學有限元模擬
此時SMP板處于高溫橡膠態。
(2) 高溫變形階段:在RP-1和RP-2的UR2上分別施加90°和-90°的角位移,在ABAQUS中需要換算成弧度制的1.6和-1.6,溫度場保持。此時SMP板被正向折疊。
(3) 應力凍結階段:將SMP板的溫度均勻降低到,初始的約束和所施加的角位移均不改變。此時SMP板形狀被固定。
(4) 低溫卸載階段:溫度場保持不變,將施加在RP-1和RP-2上的角位移卸去,其他約束不變。
(5) 升溫恢復階段:將溫度均勻升高到,SMP板形狀將恢復到初始狀態。
3.3 模擬結果
通過ABAQUS有限元計算可以得到SMP板的完整形狀記憶過程模擬結果,如圖2所示,動態圖展示了SMP板的變形以及應力場變化情況。
圖2 SMP板折疊形狀記憶過程
從上面這組圖中可以看出本文所描述的有限元分析方法同樣可以模擬出SMP板結構的形狀記憶過程,圖為SMP板邊界上某一點轉角與溫度的關系曲線。
圖3 SMP板轉角與溫度的關系
最后,有需要歡迎通過微信公眾號聯系我們。
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展開 南科大葛锜/西工大張彪AM:一種用于光固化4D打印的超高力學性能形狀記憶高分子材料
與用于4D打印的其他主動軟材料(Soft Active Materials -SAMs)相比,形狀記憶高分子(Shape Memory Polymers - SMPs)具有更高的剛度,并且能與各種3D打印技術兼容。其中,采用DLP 3D打印技術打印可光固化SMP,可以制造具有復雜幾何形狀和高分辨率的4D打印結構。然而,現有可光固化SMP在力學性能方面具有局限性(伸長率偏低、抗疲勞性能差等),這極大地限制了它們的應用范圍。因此,亟需發展可承受大變形且具備抗疲勞能力的光固化SMP,以滿足工程應用中對4D打印智能材料力學性能的高要求。
圖 1. 超高力學性能的tBA AUD SMP用于基于DLP 3D打印技術的4D打印
聯合研究團隊合作開發出了一種超高力學性能可光固化SMP體系。該材料體系主要由丙烯酸叔丁酯(tBA)和脂肪族聚氨酯二丙烯酸酯(AUD)組成,故稱為tBA-AUD SMP體系。如圖1所示,該SMP體系極易光固化,與基于DLP的3D打印技術兼容,可以制造出高分辨率-高度復雜的3D結構。研究團隊開展了大量實驗,研究tBA-AUD SMP體系的大變形機理和探索其在高承載-大變形結構中的工程應用。
圖 2. tBA-AUD SMP前驅體溶液的相關特性
如圖2所示,通過流變測量、凝膠分數試驗和固化時間測試表征了tBA-AUD SMP前驅體溶液的3D打印性能。
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