मैं परिमित तत्व विश्लेषण की आकर्षक दुनिया में गोता लगा रहा हूं और एक बड़ी थर्मो-मैकेनिकल समस्या (केवल थर्मल) को हल करना चाहूंगा यांत्रिक, कोई प्रतिक्रिया नहीं)।
यांत्रिक समस्या के लिए, मैं पहले से ही ज्योफ के जवाब से समझ गया , कि मुझे अपने जाल के आकार के कारण पुनरावृत्त सॉल्वर का उपयोग करना होगा। मैं मैट के जवाब में आगे पढ़ता हूं , कि सही पुनरावृत्ति एल्गोरिथ्म का चुनाव एक कठिन काम है।
मैं यहां पूछ रहा हूं कि क्या बड़ी 3-डी रैखिक-लोचदार समस्याओं पर कोई अनुभव मौजूद है जो मुझे सर्वश्रेष्ठ प्रदर्शन के लिए मेरी खोज को कम करने में मदद करेगा? मेरे मामले में, यह पतली, पैटर्न वाली फिल्मों और अनियमित रूप से रखी गई सामग्रियों के साथ एक संरचना है (उच्च-सीटीई और कम-सीटीई दोनों) के । इस थर्मो-मैकेनिकल विश्लेषण में कोई बड़ी विकृति नहीं है। मैं अपने विश्वविद्यालय के HPC [1.314 नोड्स का उपयोग कर सकता हूं, जिसमें 2 AMD Opteron प्रोसेसर (प्रत्येक 2.2 GHz / 8 कोर)] हैं।
मुझे लगता है कि PETScकुछ दिलचस्प हो सकता है, विशेष रूप से एल्गोरिदम जो कुछ प्रकार के डोमेन अपघटन (FETI, मल्टीग्रिड) करते हैं, लेकिन मैं विकल्पों से थोड़ा अभिभूत हूं और कोई अनुभव नहीं है। मुझे यह भी पसंद है " वाक्यांश " ज्यामितीय रूप से सूचित पूर्ववर्तियों " , लेकिन अनिश्चित है अगर यह मेरी मदद करता है। मुझे अभी तक रैखिक निरंतरता यांत्रिकी पर कुछ ध्यान केंद्रित नहीं मिला है।
मेरे आवेदन में मजबूत स्केलिंग (Amdahl) बहुत महत्वपूर्ण है क्योंकि मेरे औद्योगिक भागीदार सिमुलेशन परिणामों के लिए लंबे समय तक इंतजार नहीं कर सकते हैं। मैं निश्चित रूप से न केवल उत्तरों की सराहना करता हूं, बल्कि टिप्पणियों में आगे पढ़ने की सिफारिश भी करता हूं।