Aztec在混凝土细观模拟中的高效预条件方法研究
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更新于2024-09-06
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本文主要探讨了Aztec在混凝土细观(meso-scale)数值模拟中的应用研究。混凝土细观模拟是一种重要的性能研究工具,它在分析材料微观结构对整体性能的影响时发挥关键作用。然而,这些模拟过程中往往涉及大量的稀疏线性方程组求解,这占据了整体模拟时间的大部分。由于问题的三维性质和规模庞大,高效的求解算法显得至关重要。
Aztec是一个专为解决稀疏线性方程组而设计的开源软件包,特别适用于大规模问题。它利用了预条件Krylov子空间迭代方法,这种方法对于对称正定矩阵问题表现出良好的性能。在论文中,研究者吴建平、赵军、宋君强和张卫民针对Aztec中的几种预条件选项进行了实验,包括基于区域分解的并行不完全Cholesky分解、无重叠对称化广义共轭梯度(Symmetric Generalized Minimal Residual, SGMRES)迭代以及最小二乘预条件技术。
实验结果显示,基于区域分解的并行不完全Cholesky分解在效率上表现最优,特别是在重叠度为0、填充层次为0的情况下,其求解效果最为显著。此外,研究还指出,对某些情况下采用RCM排序可能导致求解时间增加,因此在该特定应用中,可能并不推荐这种排序策略。
这篇发表于《计算机工程与应用》(Computer Engineering and Applications)2014年第13期的文章,详细阐述了Aztec在混凝土细观模拟中的实际应用和性能优化策略,为研究人员提供了有效处理大型稀疏线性系统的方法,有助于提升混凝土性能模拟的计算效率和准确性。通过这些研究成果,可以为未来的混凝土材料设计和工程模拟提供理论支持和技术指导。
2021-05-21 上传
2024-10-19 上传
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