Мультимасштабное моделирование - Википедия - Multiscale modeling

Мультимасштабное моделирование или же многомасштабная математика это поле решения проблем, которые имеют важные особенности в различных масштабах времени и / или пространства. Важные проблемы включают многомасштабное моделирование жидкостей,[1][2] твердые вещества[2][3] полимеры,[4][5] белки,[6][7][8][9] нуклеиновые кислоты[10] а также различные физические и химические явления (например, адсорбция, химические реакции, распространение ).[8][11][12]

История

Хорстемейер 2009,[13] 2012[14] представил исторический обзор различных дисциплин (математика, физика и материаловедение) для твердых материалов, связанных с многомасштабным моделированием материалов.

Недавний всплеск многомасштабного моделирования от мельчайших масштабов (атомов) до уровня всей системы (например, автомобилей), связанный с механикой твердого тела, который теперь превратился в международную междисциплинарную деятельность, был рожден из неожиданного источника. С тех пор, как национальные лаборатории Министерства энергетики США начали сокращать ядерные подземные испытания в середине 1980-х годов, последняя из которых была проведена в 1992 году, родилась идея концепций проектирования и анализа на основе моделирования. Мультимасштабное моделирование стало ключом к получению более точных инструментов прогнозирования. По сути, количество крупномасштабных тестов системного уровня, которые ранее использовались для подтверждения проекта, было сведено к нулю, что гарантирует увеличение результатов моделирования сложных систем для целей верификации и валидации проекта.

По сути, идея заполнения пространства «тестов» системного уровня была затем предложена для заполнения результатами моделирования. После Договора о всеобъемлющем запрещении испытаний 1996 года, в котором многие страны обязались прекратить ядерные испытания на уровне всей системы, в Министерстве энергетики (DOE) были созданы такие программы, как Advanced Strategic Computing Initiative (ASCI), и управлялись национальными лабораториями в США. . В рамках ASCI основной признанной предпосылкой было обеспечение более точных и точных инструментов проектирования и анализа на основе моделирования. Из-за требований к большей сложности моделирования параллельные вычисления и многомасштабное моделирование стали основными проблемами, которые необходимо было решить. С этой точки зрения идея экспериментов перешла от крупномасштабных комплексных испытаний к многомасштабным экспериментам, которые обеспечивали модели материалов с проверкой на различных масштабах длины. Если бы моделирование и имитация были физически обоснованными и менее эмпирическими, то возможность прогнозирования могла бы быть реализована для других условий. Таким образом, различные методологии многомасштабного моделирования независимо друг от друга создавались в национальных лабораториях Министерства энергетики: Лос-Аламосской национальной лаборатории (LANL), Ливерморской национальной лаборатории Лоуренса (LLNL), Sandia National Laboratories (SNL) и Oak Ridge National Laboratory (ORNL). Кроме того, сотрудники этих национальных лабораторий поощряли, финансировали и управляли академическими исследованиями, связанными с многомасштабным моделированием. Следовательно, создание различных методологий и вычислительных алгоритмов для параллельных сред привело к появлению разных акцентов в отношении многомасштабного моделирования и связанных с ним многомасштабных экспериментов.

Появление параллельных вычислений также способствовало развитию многомасштабного моделирования. Поскольку параллельные вычислительные среды могут обеспечить большее количество степеней свободы, можно допустить более точные алгоритмические формулировки. Эта мысль также побудила политических лидеров поощрять концепции дизайна, основанные на моделировании.

В LANL, LLNL и ORNL усилия по многомасштабному моделированию исходили от сообществ физиков и материаловедов с использованием восходящего подхода. У каждого были разные программы, которые пытались объединить вычислительные усилия, информацию о материалах и алгоритмы прикладной механики с разным уровнем успеха. Было написано множество научных статей, и разномасштабные мероприятия забрали разные жизни. В SNL усилия по многомасштабному моделированию представляли собой инженерный подход «сверху вниз», начиная с точки зрения механики сплошных сред, которая уже была насыщена вычислительной парадигмой. SNL попыталась объединить сообщество материаловедов с сообществом механиков сплошных сред, чтобы решить проблемы с меньшим масштабом длины, которые могли бы помочь решить инженерные проблемы на практике.

Как только эта управленческая инфраструктура и соответствующее финансирование были созданы в различных учреждениях Министерства энергетики, начались различные академические исследовательские проекты, инициирующие различные спутниковые сети исследований в области многомасштабного моделирования. Передача технологий также возникла в другие лаборатории Министерства обороны и промышленные исследовательские сообщества.

Рост многомасштабного моделирования в промышленном секторе был обусловлен, прежде всего, финансовыми мотивами. С точки зрения национальных лабораторий Министерства энергетики, переход от мышления к крупномасштабным системным экспериментам произошел из-за Договора о запрещении ядерного оружия 1996 года. Как только отрасль осознала, что понятия многомасштабного моделирования и проектирования на основе моделирования инвариантны к типу продукта и что эффективное многомасштабное моделирование может фактически привести к оптимизации дизайна, в различных отраслях промышленности начал происходить смена парадигмы в виде экономии затрат. и точность оценки гарантии на продукцию были рационализированы.

Марк Хорстемейер, Интегрированная вычислительная инженерия материалов (ICME) для металлов, Глава 1, Раздел 1.3.

Вышеупомянутые усилия по многомасштабному моделированию DOE носили иерархический характер. Первая параллельная многомасштабная модель возникла, когда Майкл Ортис (Калифорнийский технологический институт) взял код молекулярной динамики Dynamo (разработанный Майком Баскесом из Sandia National Labs) и впервые со своими учениками встроил его в код конечных элементов.[15] Мартин Карплюс, Майкл Левитт, Арие Варшел В 2013 году были удостоены Нобелевской премии по химии за разработку метода многомасштабных моделей с использованием классической и квантово-механической теории, которые использовались для моделирования больших сложных химических систем и реакций.[7][8][9]

Направления исследований

В физике и химии многомасштабное моделирование направлено на расчет свойств материала или поведения системы на одном уровне с использованием информации или моделей с разных уровней. На каждом уровне используются определенные подходы к описанию системы. Обычно выделяют следующие уровни: уровень квантово-механические модели (информация об электронах включена), уровень молекулярная динамика модели (включена информация об отдельных атомах), крупнозернистые модели (включена информация об атомах и / или группах атомов), мезоуровень или наноуровень (включена информация о больших группах атомов и / или положениях молекул), уровень моделей континуума, уровень моделей устройств. Каждый уровень обращается к явлению в течение определенного промежутка времени и длины. Мультимасштабное моделирование особенно важно в комплексная вычислительная инженерия материалов поскольку он позволяет прогнозировать свойства материала или поведение системы на основе знания взаимосвязей между процессом, структурой и свойствами.[нужна цитата ]

В исследование операций, многомасштабное моделирование решает проблемы для лиц, принимающих решения, которые возникают из-за многомасштабных явлений в организационном, временном и пространственном масштабах. Эта теория плавится теория принятия решений и многомасштабной математики и называется многомасштабное принятие решений. Принятие многомасштабных решений основывается на аналогиях между физическими системами и сложными искусственными системами.[нужна цитата ]

В метеорологии многомасштабное моделирование - это моделирование взаимодействия между метеорологическими системами различных пространственных и временных масштабов, которые создают ту погоду, которую мы испытываем. Самая сложная задача - смоделировать способ взаимодействия погодных систем, поскольку модели не могут видеть за пределами размера сетки модели. Другими словами, для запуска модели атмосферы с размером сетки (очень маленьким ~ 500 м), который может увидеть каждую возможную облачную структуру для всего земного шара, требует больших вычислительных затрат. С другой стороны, вычислительно выполнимая Глобальная климатическая модель (GCM) с размером сетки ~ 100 км, не может видеть меньшие облачные системы. Таким образом, нам нужно прийти к точке баланса, чтобы модель стала вычислительно возможной и в то же время мы не теряли много информации с помощью некоторых рациональных предположений, процесса, называемого параметризацией.[нужна цитата ]

Помимо множества конкретных приложений, одной областью исследований являются методы точного и эффективного решения задач многомасштабного моделирования. Основные области математического и алгоритмического развития включают:

Смотрите также

Рекомендации

  1. ^ Чен, Шии; Дулен, Гэри Д. (1 января 1998 г.). «Решеточный метод Больцмана для потоков жидкости». Ежегодный обзор гидромеханики. 30 (1): 329–364. Bibcode:1998AnRFM..30..329C. Дои:10.1146 / annurev.fluid.30.1.329.
  2. ^ а б Штайнхаузер, М. О. (2017). Многомасштабное моделирование жидкостей и твердых тел - теория и приложения. ISBN  978-3662532225.
  3. ^ Оден, Дж. Тинсли; Вемаганти, Кумар; Моэс, Николас (1999-04-16). «Иерархическое моделирование неоднородных тел». Компьютерные методы в прикладной механике и технике. 172 (1): 3–25. Bibcode:1999CMAME.172 .... 3O. Дои:10.1016 / S0045-7825 (98) 00224-2.
  4. ^ Zeng, Q.H .; Ю., А. Б .; Лу, Г.К. (1 февраля 2008 г.). «Многомасштабное моделирование и моделирование полимерных нанокомпозитов». Прогресс в науке о полимерах. 33 (2): 191–269. Дои:10.1016 / j.progpolymsci.2007.09.002.
  5. ^ Баерле, С. А. (2008). «Многомасштабное моделирование полимерных материалов с использованием теоретико-полевых методологий: обзор последних разработок». Журнал математической химии. 46 (2): 363–426. Дои:10.1007 / s10910-008-9467-3.
  6. ^ Кмесик, Себастьян; Гронт, Доминик; Колинский, Михал; Ветеска, Лукаш; Давид, Александра Эльжбета; Колинский, Анджей (22.06.2016). «Крупнозернистые модели белков и их применение». Химические обзоры. 116 (14): 7898–936. Дои:10.1021 / acs.chemrev.6b00163. ISSN  0009-2665. PMID  27333362.
  7. ^ а б Левитт, Майкл (2014-09-15). «Рождение и будущее многомасштабного моделирования макромолекулярных систем (Нобелевская лекция)». Angewandte Chemie International Edition. 53 (38): 10006–10018. Дои:10.1002 / anie.201403691. ISSN  1521-3773. PMID  25100216.
  8. ^ а б c Карплюс, Мартин (15.09.2014). «Разработка многомасштабных моделей сложных химических систем: от H + H2 до биомолекул (Нобелевская лекция)». Angewandte Chemie International Edition. 53 (38): 9992–10005. Дои:10.1002 / anie.201403924. ISSN  1521-3773. PMID  25066036.
  9. ^ а б Варшел, Ари (2014-09-15). «Многомасштабное моделирование биологических функций: от ферментов до молекулярных машин (Нобелевская лекция)». Angewandte Chemie International Edition. 53 (38): 10020–10031. Дои:10.1002 / anie.201403689. ISSN  1521-3773. ЧВК  4948593. PMID  25060243.
  10. ^ Де Пабло, Хуан Дж. (2011). «Крупнозернистое моделирование макромолекул: от ДНК к нанокомпозитам». Ежегодный обзор физической химии. 62: 555–74. Bibcode:2011ARPC ... 62..555D. Дои:10.1146 / annurev-physchem-032210-103458. PMID  21219152.
  11. ^ Книжник, А.А .; Багатурянц, А.А .; Белов, И.В .; Потапкин, Б.В .; Коркин, А.А. (2002). «Интегрированный кинетический метод молекулярной динамики Монте-Карло для моделирования и моделирования роста пленки: осаждение ZrO2 на поверхность Si». Вычислительное материаловедение. 24 (1–2): 128–132. Дои:10.1016 / S0927-0256 (02) 00174-X.
  12. ^ Adamson, S .; Астапенко, В .; Чернышева, И .; Чорков, В .; Деминский, М .; Демченко, Г .; Demura, A .; Демьянов, А .; и другие. (2007). «Многомасштабный мультифизический неэмпирический подход к расчету светоизлучающих свойств химически активной неравновесной плазмы: приложение к системе Ar GaI3». Журнал физики D: Прикладная физика. 40 (13): 3857–3881. Bibcode:2007JPhD ... 40.3857A. Дои:10.1088 / 0022-3727 / 40/13 / S06.
  13. ^ Хорстемейер, М. Ф. (2009). «Мультимасштабное моделирование: обзор». В Лещинском, Ежи; Шукла, Манодж К. (ред.). Практические аспекты вычислительной химии: методы, концепции и приложения. С. 87–135. ISBN  978-90-481-2687-3.
  14. ^ Хорстемейер, М. Ф. (2012). Комплексная инженерия вычислительных материалов (ICME) для металлов. ISBN  978-1-118-02252-8.
  15. ^ Tadmore, E.B .; Ортис, М .; Филлипс, Р. (1996-09-27). «Квазиконтинуумный анализ дефектов в твердых телах». Философский журнал А. 73 (6): 1529–1563. Bibcode:1996PMagA..73.1529T. Дои:10.1080/01418619608243000.

дальнейшее чтение

  • Hosseini, SA; Шах, Н. (2009). «Мультимасштабное моделирование предварительной обработки гидротермальной биомассы для оптимизации размера щепы». Биоресурсные технологии. 100 (9): 2621–8. Дои:10.1016 / j.biortech.2008.11.030. PMID  19136256.
  • Тао, Вэй-Куо; Черн, Джиун-Дар; Атлас, Роберт; Рэндалл, Дэвид; Хайрутдинов, Марат; Ли, Жуй-Линь; Вализер, Дуэйн Э .; Хоу, Артур; и другие. (2009). «Система многомасштабного моделирования: разработки, приложения и критические вопросы». Бюллетень Американского метеорологического общества. 90 (4): 515–534. Bibcode:2009БАМС ... 90..515Т. Дои:10.1175 / 2008BAMS2542.1. HDL:2060/20080039624.

внешняя ссылка