大規模計算

近年、「解析精度の向上」や「作業の効率化」を実現するため、様々な非線形性を考慮に入れたり、設計現場が作成したアセンブリモデルをそのまま解析することが一般的になってきています。

しかし、これらの手法では解析規模も増大しがちなもの。ANSYSでは、最先端のハードウェア(計算クラスタ、GPGPU等)や、ANSYSの機能(モデルの縮小、計算手法による高速化)を活用して、これらの問題を効率よく解くことができます。

  • もっと詳細な解析を行ないたいが、規模が大きくなりすぎるので困っている。
  • 担当者の工数を減らすため、アセンブリモデルを丸ごと解析したい。
  • 解析時間をとにかく短縮したいので、どんな方法があるか知りたい。
  • 並列計算はすでに行なっているが、さらに効率を上げる方法が知りたい。

ハードウェアによる高速化(並列計算)

  • 解析モデルを修正することなく、計算時間を短縮可能
  • マルチコアCPU、計算クラスタに対応
  • FEMでは業界に先駆けてGPGPUに対応
  • 種類豊富な並列計算ソルバー
  • パラメータスタディや最適化検討に最適な、分散計算モジュールが利用可能

General-purpose computing on graphics processing units:GPUの演算資源を画像処理以外に応用する技術


分散計算オプション「ANSYS HPC Parametric」
本製品のライセンス1つにつき、4つの設計ポイントを同時に計算可能。ANSYSの並列計算オプション「ANSYS HPC」と併せてお使いいただくことで、全ての設計ポイントでの並列処理が行えます。パラメータスタディや最適化検討に最適です。

ベンチマーク例:並列計算

ANSYS Mechanical+並列計算オプション


ANSYS Mechanical+並列計算オプションにて、10M自由度モデルを解析した例(PCGソルバーを利用)。128コアで68倍のスピードを実現しています。

ANSYS Mechanical+並列計算オプションにて、7種類のベンチマークモデル(BMD)を解析した例。
4コアで最大8.83倍のスピードを実現しています。

ANSYS Fluent+並列計算オプション


ANSYS Fluent+並列計算オプションで解析した例。1000以上のコア数でも、線形に近いスケーラビリティが確認できています。

ベンチマーク例:GPGPU

ソフトウェアによる効率化(モデルの縮小、計算手法による高速化)

  • 低コスト(大規模解析の環境なしに高速化が可能)
  • 解析モデルによっては並列計算以上の効果

サブモデリング

全体モデルは、荒いモデルで素早く解析し、注目部(サブモデル)は、細かいメッシュで詳細に解析する手法です。

サブストラクチャリング

複数の要素を、1つの要素(スーパーエレメント)に置き換えることで解析規模を縮小する手法です。

VTアクセラレータ

1セクタ分のみを取出して解析することで、解析規模を大幅に削減する手法です。

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