【流体】Vol.1 粒子法のおさらい

【流体】Vol.1 粒子法のおさらい

2020年03月05日

新型コロナウイルスの影響でテレワーク等で勤務をされている方も多いかと思います。
こういう時にクラウドやリモート作業、または通常時は実施できないような重たい計算を流したりと、人の代わりにPCに働いてもらえることはシミュレーションの強味と感じております。
新型コロナウイルスの流行が心配されますが、皆様におかれましても体調を崩されませんようご自愛ください。

さて、メルマガ再開にあたって、まずは粒子法のおさらいをしてみたいと思います。
粒子法といってもその計算手法は複数あります。
ナビエストークス方程式を解くことで流体挙動を解析するMPS法やSPH法、粒子の分布関数を解くことで流体挙動を解析する格子ボルツマン法、粒子の並進・回転の運動方程式を解くことで粉体挙動を解析するDEMなどが有名です。
弊社ではMPS法のParticleworksやDEMのGranuleworks、iGRAFという製品を扱っております。
このような粒子法の大きな特徴は、従来の空間に格子（メッシュ）を切って解析する手法とは異なり、流体を粒子で置き換えて計算し、流体の動きと一緒に粒子も動きながら計算することにあります。
そのため、流体挙動が大きな液体表面の解析や、液体がしぶきになって飛び散る現象の解析などを得意としています。
格子法と粒子法の違いはよく交通量調査で例えられますが、定点で交通量を監視する監視員が格子法のイメージで、実際に走っている車が粒子法のイメージになります。
このような粒子法は計算負荷が高いとよくご指摘いただきますが、最近はGPUの処理能力も向上しており計算速度も飛躍的に高速化しております。

約6年前に発売されたGPUのTesla K40と約2年前に発売されたGV100とでは、計算速度が約7倍高速化しております。
次のグラフは、ギアのオイル潤滑の事例で、粒子数460万、陰解法、1000ステップの平均値から計算時間で比較しております。
（出典：プロメテックソフトウェア株式会社）

粒子法では計算速度のほかにポスト処理が大変という声もよく聞きます。

対象となる現象が自由表面のある現象であったり、ダイナミックな流体挙動になるケースが多いため、そもそもポスト処理の項目を事前に決めにくかったりします。
ソフトウェアに搭載されている標準のポスト処理機能では評価せず、結果ファイルをテキストに変換してそのテキストデータを編集して評価している方も多いかと思います。
実際、私もテキストデータをpython等で処理していたりします。
なるべく標準機能で評価まで出来たら時間の短縮にもなりますしメリットは多いですよね。
そこで、今回は複数回に分けてParticleworksの標準的なポスト処理についてまとめていきたいと思います。
代表的なポスト処理は以下の機能になります。

上から順に私のよく使う処理を書いております。

　• プローブ
　• 流跡線
　• 物理量マッピング
　• 粒子詳細情報
　• アスキー変換
　• サーフェス
　• グリッド化
　• 流量測定
　• SDK

今後複数回に分けてこれらのポスト処理をまとめていきたいと思いますので
ゆっくりとお付き合いしていただければと思います。

[From K.Watanabe]

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