Preview

Вестник Донского государственного технического университета

Расширенный поиск

Разработка и применение системы распределенных вычислений в решении обратных задач механики разрушений

https://doi.org/10.23947/1992-5980-2017-17-4-89-96

Полный текст:

Аннотация

Введение. При решении задач, требующих обработки большого объема данных, возникает проблема получения решения за приемлемое время. Одним из способов выполнения ограничения на временной ресурс является разделение всего объема вычислений между несколькими центрами обработки данных. Следовательно, задача разработки методов повышения быстродействия вычислительных систем и эффективности их использования является актуальной. В настоящей работе рассматривается разработка системы распределенных вычислений для обеспечения решения обратных задач в области механики разрушений. Целями работы являются проектирование и расчетно-экспериментальное обоснование системы для решения узко специализированного типа задач. В работе применяются такие программные комплексы как ANSYS , COMSOL и FlexPDE . Методология. Предложена методология, позволяющая использовать в качестве центров обработки обычные ПК, а не специализированные машины с предустановленным аппаратным обеспечением. Система не накладывает особых требований к аппаратной части компьютеров. Для функционирования системы необходима связь между ПК. Наличие качественной высокоскоростной сети является желательным, так как это упрощает процесс развертывания системы и увеличивает производительность вычислительного процесса. Проведен расчет конечно-элементной модели с большим набором параметров. Результаты исследования . Разработано новое программное обеспечение для обеспечения решения обратных задач в области механики разрушений. Реализована возможность использования системы для решения более широкого спектра задач. Были учтены особенности аналогичного ПО с целью повышения отказоустойчивости и уменьшения издержек, не связанных с решением задачи. Исполняющий модуль системы проводит вычисления в многопоточном режиме, поэтому аппаратные возможности вычислительных средств используются максимально рационально. Простота организации формата хранения данных и передачи их по сети позволила достигнуть наиболее оптимального использования доступных ресурсов. Обсуждение и заключения . Разработанная система распределенных вычислений применена при проведении конечно-элементного моделирования распространения ультразвуковой волны в стенке трубы с тонким внешним покрытием. В системе предусмотрено резервное копирование данных, что позволило сократить возможные потери расчетных данных при отказе некоторых компонентов системы.

Об авторах

Аркадий Николаевич Соловьев
Донской государственный технический университет
Россия


Павел Владимирович Васильев
Донской государственный технический университет
Россия


Любовь Александровна Подколзина
Донской государственный технический университет
Россия


Список литературы

1. Chih-Fong Tsai, Wei-Chao Lin, Shih-Wen Ke. Big data mining with parallel computing: A comparison of distributed and MapReduce methodologies. Journal of Systems and Software, 2016, vol. 122, pp. 83-92.

2. Gantz, J. The digital universe in 2020: Big data, bigger digital shadows, and biggest growth in the Far East. IDC iView: IDC Analyze the Future, 2012, vol. 2007, pp. 1-16.

3. Shvachko, K., Kuang, H., Sanjay, R., Chansler, R. The Hadoop distributed file system. Mass Storage Systems and Technologies (MSST), 2010 IEEE 26th Symposium on, IEEE, 2010, pp. 1-10.

4. Lakshman, A., Malik, P. Cassandra - A decentralized structured storage system. ACM SIGOPS Oper. Syst. Rev., 2010, vol. 44, no. 2, pp. 35-40.

5. Thusoo, A., Sarma, J.S., Jain, N., Shao, Z., Chakka, P., Anthony, S., Liu, H., Wyckoff, P., Murthy, R. Hive-A warehousing solution over a Map-Reduce framework. Proc. VLDB Endowment, 2009, vol. 2 no. 2, pp. 1626-1629.

6. Foster, I., Kesselman C., Tuecke, S. The Anatomy of the Grid: Enabling Scalable Virtual Organizations. International Journal of Supercomputer Applications and High-Performance Computing, 2001, vol. 15, no 3, pp. 200-222.

7. Frank J. Seinstra, Jason Maassen, Rob V. van Nieuwpoort, Niels Drost, Timo van Kessel, Ben van Werkhoven, Jacopo Urbani, Ceriel Jacobs, Thilo Kielmann, Henri E. Bal. Jungle computing: Distributed supercomputing beyond clusters, grids, and clouds. Grids, Clouds and Virtualization, London: Springer, 2011, pp. 167-197.

8. Таненбаум, Э. Распределенные системы: принципы и парадигмы / Э. Таненбаум. - Санкт-Петербург : Питер, 2003. - 877 с.

9. Soloviev, A.N., Sobol, B.V., Vasiliev, P.V. Ultrasonic Location of Inner Crack Defects in a Compound Elastic Cylinder Using an Artificial Neural-Network Apparatus. Russian Journal of Nondestructive Testing, 2016, vol. 52, no. 3, pp. 119-124.

10. Ватульян, А. О. Обратные задачи в механике деформируемого твёрдого тела / А. О. Ватульян. - Москва : Физматлит, 2007. - 224 с.

11. Willcox, M.A. A Brief Description of NDT Techniques. Toronto: NDT Equipment Limited, 2003. 54 p.


Для цитирования:


Соловьев А.Н., Васильев П.В., Подколзина Л.А. Разработка и применение системы распределенных вычислений в решении обратных задач механики разрушений. Вестник Донского государственного технического университета. 2017;17(4):89-96. https://doi.org/10.23947/1992-5980-2017-17-4-89-96

For citation:


Soloviev A.N., Vasiliev P.V., Podkolzina L.A. Development and application of distributed computing system in inverse problems of fracture mechanics. Vestnik of Don State Technical University. 2017;17(4):89-96. (In Russ.) https://doi.org/10.23947/1992-5980-2017-17-4-89-96

Просмотров: 68


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 1992-5980 (Print)
ISSN 1992-6006 (Online)