Fizik/Kimya

MOOSE: Karmaşık Çoklu Fiziksel Simülasyonları Oluşturmak İçin Bir Platform

Idaho Ulusal Laboratuvarı ve Austin'deki Teksas Üniversitesi'ndeki araştırmacılar; Çoklu Fiziksel Nesne Yönelimli Simülasyon Ortamı (MOOSE) olarak adlandırılan çoklu fiziksel simülasyonların üretimini kolaylaştırmak için tasarlanmış yeni bir platform geliştirdi.  MOOSE; fizik tanımlarını veya yapılarını, malzeme özelliklerini ve işlem sonrası işlemleri büyük ölçüde kolaylaştıran bir eklenti altyapısı sunmaktadır.

Son yıllarda, teknolojik gelişmeler; fizik de dahil olmak üzere çeşitli alanlarda araştırma için heyecan verici yeni olanaklar yarattı.  Bununla birlikte, bilgisayar kaynaklarını kullanarak çoklu-fiziksel problemleri temsil etmek veya çözmek için karmaşık simülasyonlar oluşturmak hala çok zor olabilir.

 Multifizik problemleri; tipik olarak farklı teorik yapılara ve bilgilere dayanan farklı fizik alt alanlarının konularını birbirine bağlar.  Bu nedenle; bir Çoklu Fizik Simülasyonu oluşturmak, çoğu zaman (farklı fizik alt alanlarında uzman olan araştırmacılar tarafından geliştirilen) çeşitli simülasyon araçlarını gerektirir.

 Bu araçları birleştirmek hem zor hem de zaman alıcı olabilir.  Ek olarak, ortaya çıkan çoklu-fizik simülasyonları, tamamen farklı platformlar kullanılarak yaratılan unsurları bir araya getirmeleri gerekeceğinden, kaçınılmaz olarak hatalara daha açık olacaktır.

 Bu zorlukların farkında olan Idaho Ulusal Laboratuvarı ve Austin’deki Teksas Üniversitesi’ndeki araştırmacılar; Çoklu Fiziksel Nesne Yönelimli Simülasyon Ortamı (MOOSE) olarak adlandırılan çoklu fiziksel simülasyonların üretimini kolaylaştırmak için tasarlanmış yeni bir platform geliştirdi.  MOOSE; fizik tanımlarını veya yapılarını, malzeme özelliklerini ve işlem sonrası işlemleri büyük ölçüde kolaylaştıran bir eklenti altyapısı sunmaktadır.

 Araştırmacı Cody J. Permann: “MOOSE’u yazılım mimarisindeki uzmanlığımızı hesaplamalı araştırmacılar ve bilim insanları için güçlü olan, kullanımı kolay bir araç oluşturmak için uygulamak istedik. Güçlü Paralel Çözücüler (PETSc) ve esnek bir Sonlu Elemanlar Kütüphanesi’nin (libMesh) geliştirilmesinden sorumlu diğer saygın araştırmacıların çalışmalarına dayanarak, bir sonraki mantıklı adımı atma fırsatının olduğunu hissettik.”

MOOSE, mühendislerin ve bilim insanlarının, paralel programlama teknikleri hakkında çok az bilgi sahibi olsalar da veya hiç bilmeseler de, (karmaşık gerçek dünyayla ilgili problemleri çözmeye çalışırken) büyük süper bilgisayarların gücünden yararlanmalarını sağlayan, üst düzey bir takılabilir yapıdır.  2014 yılında piyasaya sürüldüğünden beri, popülerliği sürekli artmıştır ve şu anda dünya çapında çeşitli araştırma ekipleri tarafından kullanılmaktadır.

 Araştırmacı Permann:  “Benzer amaçlara sahip başka açık kaynaklı paketler olsa da, MOOSE, birçok sorunu çözmek için  bir çerçeve haline getiren benzersiz bazı yetenekler içeriyor. MOOSE, geliştiricilere; bireysel ihtiyaçlar için özelleştirebilecekleri gerçek bir C ++ uygulaması vererek güçlendiriyor.”

 Diğer şeylerin yanı sıra, Permann ve meslektaşları tarafından geliştirilen benzersiz platform; araştırmacıların birden fazla fizik uygulamasını birbirine bağlayarak birlikte simülasyonlar yaratmalarına izin veriyor.  Ayrıca, oldukça karmaşık çoklu fizik simülasyonları üretmek için yapı taşları olarak kullanılabilecek bir dizi ücretsiz, topluluk tarafından oluşturulmuş ve bakımı yapılmış fizik modülünü içerir.

 MOOSE; nükleer fizik, jeotermal bilim, sismik olaylar, sıvı akışı ve üretim süreçleri gibi çeşitli konuları araştıran çalışmalar yürüten araştırma ekipleri tarafından zaten kullanılıyor.  Platform; büyük süper bilgisayarlarda yüksek doğrulukta simülasyonlar üretmek için ölçeklendirilebilir. Ancak aynı zamanda sadece lisansüstü öğrenciler tarafından dizüstü bilgisayarlarındaki çalışma sonuçlarını özetleyen kaliteli simülasyonlar oluşturmak için de kullanılabilir.  MOOSE ücretsiz olduğu ve çeşitli bilgisayarlarda erişilebilir olduğu için, sonuçta farklı uzmanlık düzeylerinde ve farklı kurumlardaki araştırmacıların daha az zamanda ve daha küçük bütçelerle yayın kalitesinde sonuçlar üretmelerine izin verir.

Araştırmacı Permann: “Paralel verimliliği artırmak ve bellek kullanımını azaltmak için planlanan birkaç iyileştirme var. Mevcut modüllere yönelik geliştirmelerin yanı sıra birkaç yeni fizik modülü geliştiriyoruz.“

Kaynak:
TechXplore
Etiketler
1 Oy2 Oy3 Oy4 Oy5 Oy (1 oy verildi, Ortalama: 5 üzerinden 5,00 oy )
Loading...

Benzer Makaleler

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

Close