Più le cose cambiano e più rimangono uguali
Come conseguenza involontaria del percorrere molti chilometri del Sentiero del Tamigi durante l’allenamento per la maratona, ho scoperto che proprio sulla porta di casa mia c’era un pezzo di storia di Siemens. I fratelli Siemens Co. Ltd. di Woolwich, Londra, aveva un grande sito nell’area del Woolwich Dockyard, nel sud-est di Londra. Ancora più interessante per me è che negli anni ’20, tra le tante cose, questa fabbrica produceva batterie a secco! Queste batterie erano utilizzate soprattutto per le radio e nelle automobili.
Perché lo trovo così interessante? Beh, se andiamo avanti di 100 anni, le batterie nel settore automobilistico sono l’argomento di interesse. Naturalmente, non per la radio o la candela, come le vecchie batterie dei fratelli Siemens, ma per guidare la propulsione del veicolo stesso – e c’è ancora almeno un rappresentante di Siemens nel Royal Borough di Greenwich (e altre centinaia in tutto il mondo) che vuole aiutare!
Progettazione di batterie con Simcenter STAR-CCM+
Con Simcenter STAR-CCM+, i progettisti di gruppi propulsori elettrici possono approfondire la progettazione dettagliata delle celle, Fuga termica e Gestione termica dei pacchi batteria con un unico strumento, accelerando tutti gli aspetti della progettazione dei propulsori dei veicoli elettrici.
Allo stesso tempo, la domanda degli ingegneri continua a crescere, con la necessità di aumentare il throughput delle simulazioni in tempi stretti. L’hardware delle GPU è un pezzo sempre più importante del puzzle per raggiungere tale obiettivo. Per interesse, ho esaminato il numero di pubblicazioni che fanno riferimento alla “GPU accelerated CFD” su ScienceDirect. Forse non si tratta di un vero approccio scientifico, ma i risultati indicano che l’interesse per lo spazio delle simulazioni CFD con le GPU sta crescendo a un ritmo accelerato.
Quindi, quali sono le novità?
GPU e CFD – Più hardware e più fisica
In Simcenter STAR-CCM+ 2402, abbiamo fatto ancora più passi avanti sia nella gamma di hardware GPU che possono essere utilizzati, sia nella fisica che può essere modellata in modo nativo sulle GPU, fino alla gestione termica dettagliata! Ecco un aggiornamento su alcune delle applicazioni che possono essere eseguite in modo nativo sulle GPU con Simcenter STAR-CCM+:
Introduzione alle funzionalità delle GPU AMD
Partiamo prima dall’hardware e andiamo dal sud-est di Londra alla Silicon Valley e alla sede centrale di AMD. Perché? Perché Simcenter STAR-CCM+ 2402 ora supporta l’uso delle GPU AMD per i calcoli GPU-nativi! Questo rappresenta un cambio di passo nell’ampliamento dell’ambito dell’hardware GPU disponibile che può essere sfruttato. In particolare, raccomandiamo la serie AMD Instinct™ MI200 (MI210, MI250 e MI250X). Sono supportati anche Instinct MI100, Radeon™ PRO W6800 e Radeon PRO V620. Con questa introduzione, Simcenter STAR-CCM+ si trova nella posizione unica di essere l’unico codice CFD multiuso che può essere eseguito su una suite completa di CPU (x86 e ARM) e GPU (AMD e NVIDIA). Ho parlato in precedenza di come l’architettura delle GPU stia ridefinendo le pratiche di progettazione CFD tradizionali.E questa è un’altra tappa di questo percorso. Siamo entusiasti di continuare a collaborare con AMD per espandere ulteriormente le opzioni hardware nelle versioni future (come la serie Instinct MI300) e continuare a cercare un’ottimizzazione ancora maggiore delle prestazioni delle simulazioni CFD con le GPU.
Simulazioni CFD di gestione termica con le GPU
Armato di alcune GPU AMD MI210 e della mia pepita storia locale di Siemens, ho deciso di simulare il comportamento termico di un pacco batterie sfruttando una metodologia di trasferimento del calore coniugato (CHT). Fortunatamente per me, una serie di funzionalità recentemente aggiunte e native per le GPU hanno reso possibile questo risultato in Simcenter STAR-CCM+ 2402.
Modello solido multicomponente per CHT su GPU
In primo luogo, il modello solido multicomponente. Questo permette di applicare facilmente proprietà di materiale diverse a complessi assemblaggi di parti diverse. In questo esempio, posso definire facilmente materiali diversi per i connettori dei terminali positivi e negativi e per le sbarre collettrici in un unico continuum fisico. Anche se in questo esempio di batteria stiamo usando solo due materiali (alluminio e rame), le simulazioni termiche di veicoli completi possono avere molti più materiali diversi da specificare, e la capacità multicomponente dei solidi nativa della GPU è un altro passo avanti per poter sfruttare i vantaggi in termini di velocità, costi e prestazioni rispetto alle architetture CPU tradizionali.
Interfacce di contatto mappate per CHT su GPU
La seconda funzionalità nativa per GPU aggiunta in Simcenter STAR-CCM+ 2402 è la possibilità di sfruttare le interfacce di contatto mappate (sia implicite che esplicite) nelle simulazioni CFD con le GPU. Anche in questo caso, si tratta di un fattore chiave per la modellazione della gestione termica, soprattutto quando si tratta di tempi diversi.
[As a reminder, multi-timescale refers to thermal analysis where different components or domains have significantly different response times. For modelling the thermal behaviour of the battery pack, it specifically refers to the difference in response times between the fluid / coolant channel (reaches a steady state within milliseconds) and the solid components / battery stacks (reaches a steady state in order of seconds)].Utilizzando un’interfaccia di contatto mappata esplicita, il trasferimento di calore dal canale del refrigerante viene mappato sui domini solidi. La generazione di calore dovuta alla carica/scarica della batteria viene qui modellata come una fonte di calore volumetrica. Grazie alla mappatura tra fluido e solido a intervalli fissi, possiamo modellare l’impatto del refrigerante sulla temperatura del pacco batteria in modo efficiente dal punto di vista computazionale.