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Enregistrement W7071770381

Verlet buffer for broad phase interaction detection in Discrete Element Method

2018· article· en· W7071770381 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOpen Repository and Bibliography (University of Luxembourg) · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGranular flow and fluidized beds
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVerlet integrationDiscrete element methodComputationCollisionExtension (predicate logic)Stability (learning theory)Extended discrete element methodRange (aeronautics)Particle (ecology)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Extended Discrete Element Method (XDEM) is a novel and innovative numerical simulation technique that extends the dynamics of granular materials or particles as described through the classical discrete element method (DEM) by additional properties such as the thermodynamic state, stress/strain for each particle. Such DEM simulations used by industries to set up their experimental processes are complexes and heavy in computation time. Therefore, simulations have to be precise, efficient and fast in order to be able to process hundreds of millions of particles. To tackle this issue, such DEM simulations are usually parallelized with MPI. One of the most expensive computation parts of a DEM simulation is the collision detection of particles. It is classically divided into two steps: the broad phase and the narrow phase. The broad phase uses simplified bounding volumes to perform an approximated but fast collision detection. It returns a list of particle pairs that could interact. The narrow phase is applied to the result of the broad phase and returns the exact list of colliding particles. The goal of this research is to apply a Verlet buffer method to (X)DEM simulations regardless of which broad phase algorithm is used. We rely on the fact that such DEM simulations are temporal coherent: the neighborhood only changes slightly from the last time-step to the current time-step. We use the Verlet buffer method to extend the list of pairs returned by the broad phase by stretching the particles bounding volume with an extension range. This allows re-using the result of the broad phase for several time-steps before an update is required once again and thereby its reduce the number of times the broad phase is executed. We have implemented a condition based on particles displacements to ensure the validity of the broad phase: a new one is executed to update the list of colliding particles only when necessary. This guarantees identical results because approximations introduced in the broad phase by our approach are corrected in the narrow phase which is executed at every time-steps anyway. We perform an extensive study to evaluate the influence of the Verlet extension range on the performance of the execution in terms of computation time and memory consumption. We consider different test-cases, partitioners (ORB, Zoltan, METIS, SCOTCH, ...), broad phase algorithms (Link cell, Sweep and prune, ...) and grid configurations (fine, coarse), sequential and parallel (up to 280 cores). While a larger Verlet buffer increases the cost of the broad phase and narrow phase, it also allows skipping a significant number of broad phase execution (> 99 \%). As a consequence, our first results show that this approach can speeds up the total .execution time up to a factor of 5 for sequential executions, and up to a factor of 3 parallel executions on 280 cores while maintaining a reasonable memory consumption.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,002

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,260 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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