컴퓨터 성능향상과 수치해석기법의 발달로 인해 Navier-Stokes 방정식에 기초한 수치모델을 활용한 3차원 유동/파동장 해석이 증가하고 있는 추세이다. 그러나 아직까지 Navier-Stokes 방정식 모델의 계산부하를 PC에서 소화하기에는 무리가 따른다. 게다가 실험실 스케일을 벗어나, 실제 현장을 계산영역으로 설정할 경우에는 계산량이 엄청나게 증가하게 된다. 이것을 극복하기 위해서는 반듯이 병렬계산을 수행하여야 한다. 본 연구에서는 계산부하가 큰 Navier-Stokes 방정식 기반의 3차원 수치모델 LES-WASS-3D를 활용한 대용량 병렬계산체계를 구축한다. 나아가 3차원 정밀 또는 광역의 유동/파동장 해석에 있어서 병렬계산체계의 성능과 적용성을 검토한다. 현재 보급되고 있는 PC들은 모두 멀티프로세서가 장착됨으로 손쉽게 병렬계산을 수행할 수 있다. 그러나 정밀 또는 광역해석을 위해서는 대용량 병렬계산 컴퓨터가 요구된다. 따라서 본 연구에서는 보조프로세서를 장착한 공유메모리 환경의 고성능 병렬계산체계를 구축한다. 나아가 포트란 기반의 순차코드로 구축된 기존 3차원 Navier-Stokes 방정식 모델 LES-WASS- 3D를 병렬코드로 변환한다. 병렬계산 성능 및 적용성을 검토하기 위한 수치해석을 수행한다. 이상의 과정을 통해 본 연구에서 구축한 병렬계산체계의 성능 및 적용성을 확인할 수 있었다. 그리고 3차원 유동/파동장 해석에 있어서 정확도 향상뿐 아니라, 계산영역을 확장할 수 있는 계기가 마련되었다. 또한 유동/파동 해석보다 많은 계산시간이 필요한 지형변동 해석에도 충분히 적용될 수 있다고 판단된다.
본 연구는 두 원기둥의 유동에 기인한 진동에 관한 실험적 연구이다. 두 원기둥이 직렬 배열(${\alpha}=0^{\circ}$), 대각선 배열(${\alpha}=5^{\circ}$, $10^{\circ}$, $15^{\circ}$, $25^{\circ}$, $45^{\circ}$, $60^{\circ}$), 병렬 배열(${\alpha}=90^{\circ}$) 됐을 때 두 원기둥의 간격(L/D)과 유속을 변화 시켰을 때의 진동 특성을 조사했다. 그 결과 다음과 같은 결과를 얻었다. (i)직렬, 대각선, 병렬 배열된 두 원기둥에서 발생하는 유동에 기인한 진동의 패턴은 7 개 패턴이다. (ii)복수로 존재하는 두 원기둥의 유동에 기인한 진동은 서로 진동을 유발시킨다. (iii) 두 원기둥의 직렬, 대각선, 병렬 배열 중에 유동에 기인한 진동을 유발하기 가장 쉬운 배열은 병렬 배열이다. (iv) 모든 배열에서 두 원기둥의 간격변화에 따른 최대 진폭의 변화는 변동 양력 계수의 변화와 유사하다.
터보머신 태부에 존재하는 정익 - 동익의 상호작용 유동현상을 수치모사 하는 코드를 병렬화 하였다 정익 - 동익의 상호작용을 해석하는 데에 편리하도륵 Multi-Block Grid System을 도입하여 계산영역을 형성하였고, 동익의 움직임으로 인해 발생하는 Sliding Interface부분은 Patched 알고리즘을 적용하여 해석하였다. 정익과 동익의 수를 1대 1로 단순화시켜 수치모사한 결과와 정익과 동익의 수를 실제 조건과 더 비슷하게 설정한 3대 4의 비율로 맞추어 수치모사한 결과를 비교하였다. 또한, 병렬컴퓨팅으로 인해 단축된 계산시간을 다른 연구에서의 계산시간들과 서로 비교하였다. 2차원 비정상 압축성 Navier-Stokes 방정식이 이용되었고, 난류모델링에는 K-w SST 모델링이 적응되었다. Roe의 FDS 기법을 사용하여 플럭스를 계산하였고, MUSCL 기법을 적용하여 3차의 공간정확도를 갖도록 하였다. 시간적분에는 이보성의 DP-SGS를 사용하였다. 해석결과의 분석에는 Time-averaged pressure distribution과 Pressure amplitude distribution 데이터를 사용했다.
연소실 안으로 분출되는 스월 유동의 vortex breakdown mechanism에 대한 연구를 하였다. 3차원 유한 체적기법과 Runge-Kutta 시간 적분법이 적용되었으며, 난류모델은 dynamic large eddy simulation (DLES)이 적용되었다. 계산 시간의 효율성과 기억용량을 효과적으로 사용하기 위하여 message passing interface (MPI) 병렬계산 기법이 적용되었다. 스월 난류 유동에 있어서 vortex breakdown 거동을 가시적으로 표착 하였는데, 이는 스월 유동에 의한 난류 응력 증대, 난류 생성/소산율 증대 및 혼합율 증대에 대한 실험적 근거를 뒷받침하는 매우 중요한 결과이다. 또한 평균 속도와 난류 운동에너지에 대한 계산 결과도 실험 결과와 비교하였다.
스트림라인 생성은 유동해석 데이터에서 유동의 흐름을 해석하기 위한 대표적인 가시화 기법이다. 그러나 효과적인 스트림라인 배치를 위한 씨드 포인트의 위치를 결정하는 것은 매우 어려운 문제이다. 한편, 대용량의 유동해석 데이터에서 씨드 포인트 결정과 스트림라인 생성 계산은 매우 오랜 시간을 필요로 한다. 본 논문에서는 효과적인 스트림라인 배치를 위해 유동해석 데이터의 중요도를 기반으로 한 씨드 포인트 결정 방법과 분산병렬 가시화 시스템 환경에서의 병렬 처리 기법을 제안한다. 또한, GLOVE 가시화 시스템에서 실제 유동해석 데이터를 이용한 구현 결과를 소개하고 이를 통해 본 논문의 제안 방법을 검증하고자 한다.
LBM은 분자 운동을 직접 모사하지 않고 통계 역학적 원리에 기초하여 주어진 격자 구조 아래서 입자들의 단순 이동, 충돌 과정의 반복에 의해 유동을 모사하는 방법이다. 이미 다양한 열유동 현상들에 대한 응용 결과가 발표되었으며 병렬화, 단순한 프로그래밍 등의 장점으로 인해 앞으로 연소, 다상 유동, micro/nano 스케일 유동 등의 해석에 많은 가능성을 지니고 있다. 아직 국내에서는 이에 대한 소개가 제대로 이루어지지 못해 관련 분야의 연구자들이 충분한 관심을 갖고 있지 않은 것으로 생각되어 본 논문에서 LBM 방법에 대한 개략적인 소개를 시도하였다.
비정상 유동의 모사를 위한 병렬화된 비정렬 중첩격자기법을 개발하였다. 비정렬 격자계에서 효율적이고 강건하게 쓰일 수 있는 탐색방법과 병렬경계에서 유동적으로 변하는 데이터의 수를 처리할 수 있는 자료구조를 제안하였다. 격자계간의 정보전달을 위한 삽간경계면을 정의하였고, 공간상의 이차정확도를 유지하기 위한 삽간방법 및 물체내부에 위치하는 삽간점에 대한 처리방법을 제안하였다. 개발된 해석코드의 검증을 위해 Eglin/Pylon 형상에서 분리되는 스토어의 궤적을 해석하여 실험치와 비교하였고, 다 물체간의 상대운동이 있는 비정상유동의 적용을 위해 세 개의 스토어 분리에 대한 해석을 수행하였다.
비정상, 비압축성 Navier-Stokes 코드를 이용하여, 저 레이놀즈수 유동에서 flapping 운동을 하는 익형의 공력특성을 수치해석적인 방법으로 연구하였다. 비정상 유동장의 효율적인 계산을 위하여, 개발된 코드는 MPI 프로그래밍 기법을 이용하여 병렬처리 되었으며, 난류 유동장의 계산을 위해 2방정식 난류모델의 하나인 k-$\omega$ SST 모델을 적용하였다. 익형의 3가지 운동모드 즉, pitching, plunging, flapping과 주파수 및 진폭의 변화 그리고 두께와 캠버의 변화에 의한 공력특성을 살펴보았고, 이를 위해 NACA4자 계열의 익형을 이용하였다. 해석 결과는 실험치와 비교하여 보았을 때 잘 일치하였으며, 각 운동모드에서의 공기역학적 특성을 파악할 수 있었다.
초병렬처리는 컴퓨팅의 신기술로서 앞으로 유망한 수단이며 조만간에 보편화 될 전망이다. 이미 유동이나 연소 해석, 비선형 구조해석 등의 분야에서 병렬 프로 그래밍 연구가 활발해지고 있고, 상요 소프트웨어 업체들에서 parting작업을 시작 하였다. 음향해석에 관련된 학자나 연구원들이 지금부터라도 관심을 기울이면 세계 의 수퍼컴퓨팅 신기술 조류에 시작단계에서 동참할 수 있다.
본 연구에서는 GPU를 이용한 비압축성 유동장의 병렬연산을 위하여, P2P1 유한요소를 이용한 분리 알고리즘 내의 행렬 해법인 이중공액구배법(Bi-Conjugate Gradient)의 CUDA 기반 알고리즘을 개발하였다. 개발된 알고리즘을 이용해 비대칭 협착관 유동을 해석하고, 단일 CPU와의 계산시간을 비교하여 GPU 병렬 연산의 성능 향상을 측정하였다. 또한, 비대칭 협착관 유동 문제와 다른 행렬 패턴을 가지는 유체구조 상호작용 문제에 대하여 이중공액구배법 내의 희소 행렬과 벡터의 곱에 대한 GPU의 병렬성능을 확인하였다. 개발된 코드는 희소 행렬의 1개의 행과 벡터의 내적을 병렬 연산하는 커널(Kernel)로 구성되며, 최적화는 병렬 감소 연산(Parallel Reduction), 메모리 코얼레싱(Coalescing) 효과를 이용하여 구현하였다. 또한, 커널 생성 시 워프(Warp)의 크기에 따른 성능 차이를 확인하였다. 표준예제들에 대한 GPU 병렬연산속도는 CPU 대비 약 7배 이상 향상됨을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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