Utilização de computação de alto desempenho em problemas industriais complexos

Com a evolução da motorização dos veículos automóveis, e em particular no caso dos motores elétricos, os ruídos relacionados com o funcionamento do motor foram reduzidos de forma significativa. Consequentemente, fontes de ruído anteriormente classificadas como menores, apresentam agora uma relevância acrescida. Em particular, o sistema de Aquecimento, Ventilação e Ar Condicionado (AVAC) têm um impacto significativo na perceção de conforto dos utilizadores.

Utilizando a Dinâmica de Fluidos Computacional (CFD do inglês Computacional Fluid Dynamics), é analisado o ruído devido ao escoamento do ar e efeitos de turbulência com recurso a um modelo aero-acústico. No entanto, este modelo requer o uso de formulações como o Detached-Eddy Simulation (DES), malhas com elevado grau de refinamento e incrementos de tempo reduzidos. Todos estes fatores resultam em modelos numéricos complexos que necessitam de várias semanas de execução. Por essa razão, é pretendido com este estudo demonstrar as vantagens da utilização de recursos de Computação de Alto Desempenho (HPC, do inglês High-Performance Computing) para a resolução de problemas industriais complexos. Para tal é utilizado o HPC Cluster Navigator do Centro de Computação Avançada (LCA) da Universidade de Coimbra.

Este trabalho foi realizado no âmbito do SHAPE (SME HPC Adoption Programme in Europe), uma iniciativa europeia com o apoio do projeto PRACE (Partnership for Advanced Computing in Europe) que pretende demonstrar às Pequenas e Médias Empresas (PME) as vantagens da utilização de HPC.

DESCRIÇÃO DO MODELO

A geometria analisada corresponde a uma conduta de um sistema de Aquecimento, Ventilação e Ar Condicionado (AVAC) de um automóvel. A geometria, representada na Figura 1, é composta por uma conduta e dois conjuntos de lamelas que são utilizadas para direcionar o fluxo de ar. Portanto, o modelo numérico corresponde ao interior do ventilador e a uma porção do habitáculo dos passageiros (Figura 2). De forma a reduzir o custo computacional, foram consideradas condições de simetria. O fluxo do ar à entrada foi definido como 400m3/h. A simulação numérica foi realizada utilizando o software Ansys® Fluent.

Foi também criado um protótipo físico da geometria com recurso à tecnologia de fabrico aditivo SLS. Os diversos componentes foram polidos e pintados de forma a obter um acabamento superficial equivalente ao que seria obtido através do processo de moldação por injeção. O protótipo foi, posteriormente, utilizado para obtenção de dados experimentais para validação do modelo numérico.

DESEMPENHO DO NAVIGATOR E WORKSTATION

A primeira etapa do estudo consiste em comparar os desempenhos de uma workstation disponível no CENTIMFE e ncom Cluster Navigator do Laboratório de Computação Avançada da Universidade de Coimbra.

A workstation do CENTIMFE é composta por um Intel Xeon Gold 6128 CPU @ 3.4GHz com 64GB de RAM. Devido a limitações do software, apenas podem ser utilizados 4 cores para a simulação.

Já o Cluster Navigator encontra-se dividido em dois módulos. O primeiro módulo contém 164 nós com 2 x Intel Xeon E5-2697v2 (12-core) @ 2.70 GHz e 96 GB de memória, num total de 3936 cores. O módulo mais recente, e que é utilizado neste estudo, é constituído por 28 nós, em que cada nó é constituído por 2x Intel Xeon Gold 6148 (20-cores) @ 2.40 GHz e 96GB de memória, perfazendo um total de 1280 cores disponíveis. Devido a restrições na licença do software utilizado, o número máximo de cores disponíveis para a simulação é de 64.

Em relação ao modelo numérico, os efeitos de turbulência são descritos pelo modelo k-epsilon com Scalable Wall Functions. O acoplamento pressão-velocidade é realizado através do esquema SIMPLE. A malha é composta por 1.7 milhões de células. Uma vez que se trata de um modelo 3D, um total de seis equações (uma para pressão, três para as velocidades segundo os eixos x, y e z e duas para descrição da turbulência) são resolvidas para cada célula em cada iteração. A malha considerada é apresentada na Figura 3.

O processo de simulação encontra-se dividido em três etapas: i) leitura do ficheiro contento toda a informação acerca do problema (malha, condições fronteira, modelos, etc.), ii) processo iterativo até obtenção de convergência e iii) escrita dos resultados para ficheiro de output. O ficheiro de entrada é previamente gerado na workstation e carregado para o Navigator.

Na Figura 4, o tempo de execução para a workstation e para o Cluster Navigator é apresentado. Para facilitar a comparação, o tempo de execução é normalizado através do tempo de execução da workstation com 1 core. É possível observar que o desempenho do Navigator é superior ao da workstation, sendo obtida uma redução de tempo de execução de cerca de 6% utilizando 4 cores.

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