Computação de alto desempenho para problemas de interação solo-estrutura de grande porte

• Processo: 23/16399-1
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de janeiro de 2024
• Data de Término da vigência: 30 de abril de 2025
• Área de conhecimento: Engenharias - Engenharia Mecânica - Mecânica dos Sólidos
• Pesquisador responsável: Josué Labaki Silva
• Beneficiário: Leonardo Santiago Benta dos Santos
• Instituição Sede: Faculdade de Engenharia Mecânica (FEM). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 22/02753-5 - Otimização e aplicações em interação dinâmica solo-estrutura, AP.PNGP.PI
• Bolsa(s) vinculada(s): 24/05277-5 - Integração numérica de alto desempenho usando DeepONets, BE.EP.IC
• Assunto(s): Aprendizagem profunda Computação de alto desempenho
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Deep Learning | General-Purpose Graphics Hardware (GPGPU) | High-Performance Computing | Numerical Integration Methods | Computação de alto desempenho

Resumo

Os modelos de interação dinâmica solo-estrutura (IDSE) que implementamos até agora estão em um ponto em que podem realizar um estudo de caso em escala completa do Projeto Sirius. Como a maioria dos aceleradores de partículas desse tipo, o Sirius é construído sobre uma base de concreto em camadas apoiada em um grande grupo de estacas. Nossos modelos já são capazes de considerar estruturas 3D de geometria arbitrária apoiadas em grupos de estacas, que por sua vez podem estar instaladas em solos estratificados transversalmente isotrópicos. O perfil de solo do Sirius foi extensivamente estudado e é bem conhecido. Assim, temos tanto a capacidade de modelagem quanto os dados necessários para conduzir este estudo de caso. No entanto, ainda precisamos superar uma barreira de custo computacional para que isso seja possível. Devido ao framework de elemento de contorno na qual nosso modelo de grupo de estacas é baseado, o tempo de computação estimado necessário para esta análise não é viável com nossas implementações atuais. Este projeto de Iniciação Científica é dedicado a investigar estratégias de software e hardware para obter melhorias significativas na eficiência computacional de modelos de IDSE em grande escala.