High Performance Computing in Multiscale Problems of Gas Dynamics


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

The work is devoted to the organization of high performance computing in the solution of multiscale problems of gas dynamics relevant for the implementation of modern nanotechnologies. The base of the presented computing technology is a multiscale two-level approach that combines calculations at macro- and microlevels. The approach makes it possible to study micro- and nanoflows of a gaseous medium under conditions of complex geometry of technical systems used in the production cycle in order to obtain new nanomaterials and nanocoatings. Within the framework of the approach a system of the quasigasdynamic (QGD) equations and a system of the molecular dynamics (MD) equations are considered as two basic mathematical models. These models are aggregated using the method of splitting by physical processes and scales. The QGD system is solved by the finite volume method on grids of arbitrary type. The MD equations are solved according to the Verlet integration. In view of the complexity of the problem a high performance computing is used for realization of the approach. Parallel implementation of the approach is based on the methods of domain decomposition and functional parallelism and is oriented towards the use of computer systems with hybrid architecture. The implementation uses MPI, OpenMP and CUDA technologies. Testing of the developed approach and parallel tool was performed using the example of the problem of spraying the nanoparticles on a substrate. Numerical experiments confirm the effectiveness of the developed computing technology.

Об авторах

S. Polyakov

Keldysh Institute of Applied Mathematics; National Research Nuclear University MEPhI; Moscow Institute of Physics and Technology (State University)

Автор, ответственный за переписку.
Email: polyakov@imamod.ru
Россия, Miusskaya pl. 4, Moscow, 125047; Kashirskoe sh. 31, Moscow, 115409; Institutskii per. 9, Dolgoprudnyi, Moscow oblast, 141701

V. Podryga

Keldysh Institute of Applied Mathematics; National Research Center “Kurchatov Institute,”

Email: polyakov@imamod.ru
Россия, Miusskaya pl. 4, Moscow, 125047; pl. Akademika Kurchatova 1, Moscow, 123182

D. Puzyrkov

Keldysh Institute of Applied Mathematics

Email: polyakov@imamod.ru
Россия, Miusskaya pl. 4, Moscow, 125047

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Pleiades Publishing, Ltd., 2018

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».