Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2023 |
Autor(a) principal: |
Silva, Sérgio Felipe Ferreira |
Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
Tipo de documento: |
Dissertação
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Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
Idioma: |
por |
Instituição de defesa: |
Não Informado pela instituição
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Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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Departamento: |
Não Informado pela instituição
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País: |
Não Informado pela instituição
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Palavras-chave em Português: |
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Link de acesso: |
http://app.uff.br/riuff/handle/1/29050
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Resumo: |
Os métodos multiescala são normalmente desenvolvidos para resolução de problemas elípticos de segunda ordem, nos quais os coeficientes são de natureza heterogênea multiescala. O Método Misto Multiescala (MuMM), introduzido por Francisco et al. (2014), visa a eficiência e acurácia na aproximação de problemas de escoamento em meios porosos altamente heterogêneos. Alguns dos procedimentos iterativos do código MuMM demandam maior esforço computacional. Este trabalho visa realizar a implementação paralela via OpenMP do código MuMM para o escoamento bidimensional em meio poroso, obtendo resultados numéricos em menos tempo de simulação comparado à sua versão serial. O código é preparado e adequado para sua implementação paralela e são definidos os parâmetros fixos das simulações. A partir da simulação em meio homogêneo, é escolhido o tamanho de uma malha grossa que proporciona erros globais pequenos. Com esta simulação, são identificados os laços do algoritmo que proporcionam redução no tempo de execução do código, e estão sujeitos à implementação paralela com diretivas e cláusulas OpenMP. A partir da simulação em meio heterogêneo,são verificados outros laços que podem tornar-se lentos devido à heterogeneidade. Os laços mais lentos são paralelizados por meio da melhor combinação de diretivas e cláusulas. O sucesso da implementação paralela é avaliado por meio das medidas de desempenho na simulação dos problemas em tela. Há significativa redução no esforço computacional para gerar uma solução pelo código MuMM em malha grossa, ainda apresentando boa concordância com a solução em malha fina. |