HPC云平台上的汽车碰撞仿真:LS-DYNA应用

本文将介绍动态条件下的车辆碰撞行为,在HPC云平台中使用ANSYS仿真软件对汽车碰撞行为进行仿真分析,以提高结果预测的准确性、减少分析时间以及节省资源利用。


流程概述

基于HPC云平台上的LS-DYNA汽车碰撞仿真的图1

图1:车辆碰撞分析的几何模型




基于HPC云平台上的LS-DYNA汽车碰撞仿真的图2

图2:车辆碰撞分析的几何和网格模型

  1. 使用2D四边形网格元素对汽车模型进行网格划分。定义了汽车组件中不同部件之间的接触和相互作用。
  2. 设置汽车不同部件的材料特性。其中包含装配中不同零部件的厚度设置。
  3. 下一步是定义模型边界条件和分配负载曲线。工程师们将刚性壁用于汽车组件的冲击,负载曲线定义为汽车的冲击速度。
  4. 设置求解算法和收敛准则。为后处理编写的输出参数和结果。
  5. 该模型在ANSYS LS-DYNA中并行求解,一旦解决方案收敛,最终结果用于可视化仿真结果的输出,并使用ANSYS中的后处理软件工具捕获相应的结果组件。


基于HPC云平台上的LS-DYNA汽车碰撞仿真的图3

图3:汽车组件的变形图和撞击刚性墙时的渐进损坏



汽车撞击刚性墙,汽车受损过程是渐进的,损坏程度取决于车辆撞击墙壁的速度和速度。撞击汽车部件造成的损坏如图4所示,损坏率可通过视觉比较:


基于HPC云平台上的LS-DYNA汽车碰撞仿真的图4

图4:汽车正面撞击墙壁造成的损坏情况


利用HPC云平台进行仿真模拟

本次测试选择的是256核心系统。主要评估车辆模型的撞击行为,并确定具体损坏率和汽车组件上产生的应力。

通过开发细网格和粗网格来设置不同的有限元模型。然后预估解决具有不同网格强度的模型所需的时间,以便在分析高密度网格模型时对HPC性能进行基准测试。所有开发的模型的边界条件、求解算法、求解器设置和收敛准则保持不变。

图5和图6展示了并行处理与否的情况下不同网格密度模型所需的求解时间比较图。分析所需时间分别在单核处理器和128核处理器的比较表明,核心数多的处理器所需的解决方案时间要少得多。


基于HPC云平台上的LS-DYNA汽车碰撞仿真的图5

图5:不同网格密度下,单CPU核心分析处理所需时间


基于HPC云平台上的LS-DYNA汽车碰撞仿真的图6

图6:不同网格密度下,128个CPU核心分析处理所需时间


图7展示了同样的高密度模型在不同的核心数处理器下所需的求解时间比较图。图8提供了使用不同CPU核心提交的不同精度网格模型的解决时间比较图。

基于HPC云平台上的LS-DYNA汽车碰撞仿真的图7

图7:使用不同HPC Core配置处理高网格模型的所需求解时间



基于HPC云平台上的LS-DYNA汽车碰撞仿真的图8

图8:不同HPC核心配置处理不同网格密度模型的求解时间比较


HPC云平台的几大优势

由上图分析可得使用HPC的几大好处:

  1. 针对不同的细胞数生成网格模型,其中使用从粗到细到高度精细的网格模型进行实验。HPC计算资源有助于模拟运行的更顺利完成,而无需重新跟踪或重新提交相同的模拟运行,同时能够提供高度精确的模拟结果。
  2. 相当精细的网格的计算时间要求很高,这在普通工作站上几乎不可能实现。HPC云平台提供了解决高精细网格模型的可行性,并且大大减少了模拟时间,增加了产品设计生产的优势。
  3. HPC云平台预先安装了不同的仿真软件,工程师可直接在上面操作所需软件,节省了软件购买的成本和安装所需时间。
  4. 访问HPC云平台过程简单易用,类似于打开浏览器上网,同时仿真数据能够安全且快速地传输到本地系统。

网格越精细的模型,模拟结果精度越高,同时模拟运行时间要求越高。HPC云平台系统的并行计算提供了求解高精细网格模型的优势,尤其在复杂的、大规模类型的仿真,如汽车正面碰撞测试等,求解时间会大幅度缩短,帮助企业或者工程师在产品设计生产中取得巨大优势。



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