cvmetИзвестия вузов. Цветная металлургияIzvestiya. Non-Ferrous Metallurgy0021-34382412-8783НИТУ МИСИС10.17073/0021-3438-2023-3-38-53cvmet-1507Research ArticleЛитейное производствоFoundryЭффективность многопоточных вычислений в системах компьютерного моделирования литейных процессовThe efficiency of multithreaded computing in casting simulation softwarehttps://orcid.org/0000-0003-3214-1935БаженовВ. Е.BazhenovV. E.

Вячеслав Евгеньевич Баженов – к.т.н., доцент кафедры литейных технологий и художественной обработки материалов

119049, г. Москва, Ленинский пр-т, 4, стр. 1

Viacheslav E. Bazhenov – Cand. Sci. (Eng.), Assistant Prof.,Department of Foundry Technologies and Material ArtWorking

4 Leninskiy Prosp., Moscow, 119049

V.E.Bagenov@gmail.comhttps://orcid.org/0000-0002-8376-0480КолтыгинА. В.KoltyginA. V.

Андрей Вадимович Колтыгин – к.т.н., доцент кафедры

119049, г. Москва, Ленинский пр-т, 4, стр. 1

Andrei V. Koltygin – Cand. Sci. (Eng.), Assistant Prof., Department of FT&MAW

4 Leninskiy Prosp., Moscow, 119049

misistlp@mail.ruhttps://orcid.org/0000-0002-5399-0330НикитинаА. А.NikitinaA. A.

Анна Андреевна Никитина – учебный мастер кафедры

119049, г. Москва, Ленинский пр-т, 4, стр. 1

Anna A. Nikitina – Educat. Master, Department of FT&MAW

4 Leninskiy Prosp., Moscow, 119049

nikitina.misis@gmail.comhttps://orcid.org/0000-0003-3607-8144БеловВ. Д.BelovV. D.

Владимир Дмитриевич Белов – д.т.н., заведующий кафедрой

119049, г. Москва, Ленинский пр-т, 4, стр. 1

Vladimir D. Belov – Dr. Sci. (Eng.), Head of the Department of FT&MAW

4 Leninskiy Prosp., Moscow, 119049

vdbelov@mail.ruЛазаревЕ. А.LazarevE. A.

Евгений Алексеевич Лазарев – главный металлург

443009, г. Самара, ул. Заводское шоссе, 29

Evgenii A. Lazarev – Head Metallurgist

29 Zavodskoe Shosse, Samara, 443009

ea.lazarev@uec-kuznetsov.ruНациональный исследовательский технологический университет «МИСИС»РоссияNational University of Science and Technology «MISIS»Russian FederationПАО «ОДК-Кузнецов»РоссияPJSC «UEC-Kuznetsov»Russian Federation2023170620232933853Copyright © Баженов В.Е., Колтыгин А.В., Никитина А.А., Белов В.Д., Лазарев Е.А., 20232023Баженов В.Е., Колтыгин А.В., Никитина А.А., Белов В.Д., Лазарев Е.А.Bazhenov V.E., Koltygin A.V., Nikitina A.A., Belov V.D., Lazarev E.A.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://cvmet.misis.ru/jour/article/view/1507

Применение систем компьютерного моделирования литейных процессов (СКМ ЛП) становится обязательным при разработке литейной технологии в авиации и других наукоемких областях техники. В связи с увеличением числа расчетных ядер в современных процессорах актуальным становится осуществление многопоточных вычислений. В работе оценивалась эффективность многопоточных вычислений при моделировании литейных процессов с помощью конечно-элементных СКМ ЛП «ProCast» и «ПолигонСофт», использующих архитектуры параллельных расчетов с распределенной (DMP) и общей (SMP) памятью соответственно. Для вычислений применяли компьютеры на базе платформ от компаний «Intel» и «AMD». Число расчетных потоков варьировали от 4 до 32. Эффективность оценивали по приросту скорости расчета заполнения и затвердевания отливки «ГП25» из сплава МЛ10, а также решения сложной задачи моделирования заполнения и затвердевания корпусных отливок из никелевого жаропрочного сплава с учетом радиационного теплообмена. Показано, что минимальное время расчета в СКМ ЛП «ProCast» наблюдается при использовании 16 вычислительных потоков. Причем это характерно для обеих вычислительных систем (на процессорах «Intel» и «AMD»), и увеличение числа потоков выше этого предела не имеет практического смысла. Снижение производительности в данном случае может быть связано с наличием малопроизводительных энергоэффективных ядер в случае применения системы на процессоре «Intel», а также полной загрузки физических ядер и уменьшением частоты ядер для системы на процессоре от «AMD». Распараллеливание задачи моделирования в СКМ ЛП «ПолигонСофт» менее эффективно, чем в СКМ ЛП «ProCast», вследствие реализации архитектуры с общей памятью. В то же время, несмотря на значительную разницу в эффективности распараллеливания, задача затвердевания отливки «ГП25» в СКМ ЛП «ПолигонСофт» и «ProCast» решается за достаточно близкое время.

The utilization of computer simulation software for casting process simulation is becoming essential in the advancement of casting technology in aviation and other high-tech engineering fields. With the increase in the number of computational cores in modern CPUs, the use of multi-threaded computations is becoming increasingly relevant. In this study, the efficiency of multi-threaded computations in modeling casting processes was evaluated using finite element method casting simulation software ProCast and PoligonSoft, which utilize parallel computing architectures with distributed (DMP) and shared (SMP) memory, respectively. Computations were performed on Intel and AMD-based computers, varying the number of computational threads from 4 to 32. The calculation efficiency was evaluated by measuring the calculation speed increase in the filling and solidification of GP25 castings made of ML10 alloy, as well as the complex task of filling and solidification modeling nickel superalloy casing castings with radiation heat transfer simulation. The results indicate that the minimum computation time in ProCast software is observed when using 16 computational threads. This pattern holds true for both computing systems (Intel and AMD processors), and increasing the number of threads beyond this point does not make a practical difference. The performance decrease in this scenario can be attributed to the low-performance energy-efficient cores in systems based on Intel processors or the decrease in core frequency and full loading of physical cores in systems based on AMD processors. Multi-threading the modeling task in PoligonSoft software is less efficient than in ProCast, which is a result of the shared-memory architecture used in PoligonSoft. Despite the significant difference in parallel efficiency, the task of GP25 casting solidification in both PoligonSoft and ProCast is solved in a time close enough to be considered sufficient.

компьютерное моделирование литейных процессовмногопоточные вычисленияProCastПолигонСофтSMPDMPcasting simulationmultithreaded computingProCastPoligonSoftSMPDMPРабота выполнена при финансовой поддержке Министерства науки и высшего образования Российской Федерации в рамках постановления Правительства № 218 по соглашению о предоставлении субсидии № 075-11-2022-023 от 06.04.2022 г. «Создание технологии изготовления уникальных крупногабаритных отливок из жаропрочных сплавов для газотурбинных двигателей, ориентированной на использование отечественного оборудования и организацию современного ресурсоэффективного, компьютероориентированного литейного производства».This research received financial support from the Ministry of Science and Higher Education in the Russian Federation (Agreement No. 075-11-2022-023 from 06 April 2022) under the program «Scientific and technological development of the Russian Federation» according to governmental decree № 218 dated 9 April 2010.ReferencesSchwiegelshohn U., Badia R.M., Bubak M., Danelutto M., Dustdar S., Gagliardi F., Geiger A., Hluchy L., Kranzlmüller D., Laure E., Priol T., Reinefeld A., Resch M., Reuter A., Rienhoff O., Rüter T., Sloot P., Talia D., Ullmann K., Yahyapour R., von Voigt G. Perspectives on grid computing. Future Generation Computer Systems. 2010;26:1104—1115. https://doi.org/10.1016/j.future.2010.05.010Schwiegelshohn U., Badia R.M., Bubak M., Danelutto M., Dustdar S., Gagliardi F., Geiger A., Hluchy L., Kranzlmüller D., Laure E., Priol T., Reinefeld A., Resch M., Reuter A., Rienhoff O., Rüter T., Sloot P., Talia D., Ullmann K., Yahyapour R., von Voigt G. Perspectives on grid computing. Future Generation Computer Systems. 2010;26:1104—1115. https://doi.org/10.1016/j.future.2010.05.010Konopka K., Miłkowska-Piszczek K., Trebacz L., Falkus J. Improving efficiency of ccs numerical simulations through use of parallel processing. Archives of Metallurgy and Materials. 2015;60(1):235—238. https://doi.org/10.1515/amm-2015-0037Konopka K., Miłkowska-Piszczek K., Trebacz L., Falkus J. Improving efficiency of ccs numerical simulations through use of parallel processing. Archives of Metallurgy and Materials. 2015;60(1):235—238. https://doi.org/10.1515/amm-2015-0037Истомин В.А., Шварц Д.Р., Ишханов Е.А., Тихомиров М.Д. Использование бессеточного метода сглаженных частиц при моделировании гидродинамики в СКМ ЛП «ПолигонСофт». Литейное производство. 2012;(8):20—22.Istomin V.A., Shvarts D.R., Ishkhanov E.A., Tikhomirov M.D. Using the meshfree smoothed-particles method in the simulation of hydrodynamics in the casting simulation software “PoligonSoft”. Liteinoe Proizvodstvo. 2012;(8):20—22 (In Russ.).Cai Y., Li G., Wang H., Zheng G., Lin S. Development of parallel explicit finite element sheet forming simulation system based on GPU architecture. Advances in Engineering Software. 2012;45:370—379. https://doi.org/10.1016/j.advengsoft.2011.10.014Cai Y., Li G., Wang H., Zheng G., Lin S. Development of parallel explicit finite element sheet forming simulation system based on GPU architecture. Advances in Engineering Software. 2012;45:370—379. https://doi.org/10.1016/j.advengsoft.2011.10.014Posey S., Kodiyalam S. Performance benefits of NVIDIA GPUs for LS-DYNA®. In: 8th European LS-DYNA Users Conference (May 2011). Strasbourg, 2011. P. 1—6.Posey S., Kodiyalam S. Performance benefits of NVIDIA GPUs for LS-DYNA®. In: 8th European LS-DYNA Users Conference (May 2011). Strasbourg, 2011. P. 1—6.Kaplinger B., Wie B., Dearborn D. Efficient parallelization of nonlinear perturbation algorithms for orbit prediction with applications to asteroid deflection and fragmentation. In: 20th AAS/AIAA Space Flight Mechanics Meeting (15—17 February 2010). San Diego, 2010. P. 1845—1860.Kaplinger B., Wie B., Dearborn D. Efficient parallelization of nonlinear perturbation algorithms for orbit prediction with applications to asteroid deflection and fragmentation. In: 20th AAS/AIAA Space Flight Mechanics Meeting (15—17 February 2010). San Diego, 2010. P. 1845—1860.Thibault S.E., Holman D., Trapani G., Garcia S. CFD simulation of a quad-rotor UAV with rotors in motion explicitly modeled using an LBM approach with adaptive refinement. In: 55th AIAA Aerospace Sciences Meeting (9—13 January 2017). Grapevine: American Institute of Aeronautics and Astronautics, 2017. P. 1—16. https://doi.org/10.2514/6.2017-0583Thibault S.E., Holman D., Trapani G., Garcia S. CFD simulation of a quad-rotor UAV with rotors in motion explicitly modeled using an LBM approach with adaptive refinement. In: 55th AIAA Aerospace Sciences Meeting (9—13 January 2017). Grapevine: American Institute of Aeronautics and Astronautics, 2017. P. 1—16. https://doi.org/10.2514/6.2017-0583Pannala S., D’Azevedo E.F., Syamlal M. O’Brien T. Hybrid (OpenMP and MPI) parallelization of MFIX: A multiphase CFD code for modeling fluidized beds. In: Proceedings of the ACM Symposium on Applied Computing (SAC) (9—12 March 2003). Melbourne: Association for Computing Machinery, 2003. P. 199—206. https://doi.org/10.1145/952532.952574Pannala S., D’Azevedo E.F., Syamlal M. O’Brien T. Hybrid (OpenMP and MPI) parallelization of MFIX: A multiphase CFD code for modeling fluidized beds. In: Proceedings of the ACM Symposium on Applied Computing (SAC) (9—12 March 2003). Melbourne: Association for Computing Machinery, 2003. P. 199—206. https://doi.org/10.1145/952532.952574Tomsich P., Rauber A., Merkl D. ParSOM: Using parallelism to overcome memory latency in self-organizing neural networks. In: High Performance Computing and Networking: Proceedings of the 8th International Conference (8—10 May 2000). Amsterdam: Springer, 2000. P. 136—145. https://doi.org/10.1007/3-540-45492-6_15Tomsich P., Rauber A., Merkl D. ParSOM: Using parallelism to overcome memory latency in self-organizing neural networks. In: High Performance Computing and Networking: Proceedings of the 8th International Conference (8—10 May 2000). Amsterdam: Springer, 2000. P. 136—145. https://doi.org/10.1007/3-540-45492-6_15Биленко Г.А. Общие возможности пакета программ Welding simulation suite. Металлург. 2011;(5):28—31. Bilenko G.A. General capabilities of the software package Welding simulation suite. Metallurgist. 2011;55(5—6): 323—327. (In Russ.). https://doi.org/10.1007/s11015-011-9430-6Биленко Г.А. Общие возможности пакета программ Welding simulation suite. Металлург. 2011;(5):28—31. Bilenko G.A. General capabilities of the software package Welding simulation suite. Metallurgist. 2011;55(5—6): 323—327. (In Russ.). https://doi.org/10.1007/s11015-011-9430-6Yang W.-H., Peng A., Liu L., Hsu D.C. Parallel true 3D CAE with hybrid meshing flexibility for injection molding. In: Annual Conference of the Society of Plastics Engineers ANTEC 2005 (1—5 May 2005). Boston: Curran Associates Inc., 2005. Vol. 1. P. 56—60.Yang W.-H., Peng A., Liu L., Hsu D.C. Parallel true 3D CAE with hybrid meshing flexibility for injection molding. In: Annual Conference of the Society of Plastics Engineers ANTEC 2005 (1—5 May 2005). Boston: Curran Associates Inc., 2005. Vol. 1. P. 56—60.Corke G. Workstations for simulation (FEA). URL: https://develop3d.com/features/workstations-forsimulation-fea-ansys-mechanical-17-0 (accessed: 17.01.2023).Corke G. Workstations for simulation (FEA). URL: https://develop3d.com/features/workstations-forsimulation-fea-ansys-mechanical-17-0 (accessed: 17.01.2023).Trębacz L., Miłkowska-Piszczek K., Konopka K., Falkus J. Numerical simulation of the continuous casting of steel on a grid platform. In: eScience on distributed computing infrastructure. Lecture notes in computer science (Eds. M. Bubak, J. Kitowski, K. Wiatr). Heidelberg: Springer, 2014. Vol. 8500. P. 407—418. https://doi.org/10.1007/978-3-319-10894-0_29Trębacz L., Miłkowska-Piszczek K., Konopka K., Falkus J. Numerical simulation of the continuous casting of steel on a grid platform. In: eScience on distributed computing infrastructure. Lecture notes in computer science (Eds. M. Bubak, J. Kitowski, K. Wiatr). Heidelberg: Springer, 2014. Vol. 8500. P. 407—418. https://doi.org/10.1007/978-3-319-10894-0_29Тихомиров М.Д., Комаров И.А. Основы моделирования литейных процессов. Что лучше — метод конечных элементов или метод конечных разностей? Литейное производство. 2002;(5):22—28.Tikhomirov M.D., Komarov I.A. Principles of simulation of casting processes. Which is better, the finite element method or the finite difference method? Liteinoe Proizvodstvo. 2002;(5):22—28. (In Russ.).Тарасевич Н.И., Корниец И.В., Тарасевич И.Н., Дудченко А.В. Сравнительный анализ систем компьютерного моделирования металлургических и литейных процессов. Металл и литье Украины. 2010;(5):20—25.Tarasevich N.I., Korniets I.V., Tarasevich I.N., Dudchenko A.V. Comparative analysis of computer simulationsoftware for metallurgical and foundry processes. Metall i Lit’e Ukrainy. 2010;(5):20—25. (In Russ.).Simulate the complete casting process to reach zero defects with a single tool. URL: https://www.esi-group.com/products/casting (accessed: 6.02.2023).Simulate the complete casting process to reach zero defects with a single tool. URL: https://www.esi-group.com/products/casting (accessed: 6.02.2023).Турищев В. Моделирование литейных процессов: Что выбрать? CADmaster. 2005;(2):33—35.Turishchev V. Simulation of foundry processes: What to choose? CADmaster. 2005;(2):33—35. (In Russ.).Система компьютерного моделирования литейных процессов (СКМ ЛП) «ПолигонСофт». URL: https://poligonsoft.ru (дата обращения: 6.02.2023).Система компьютерного моделирования литейных процессов (СКМ ЛП) «ПолигонСофт». URL: https://poligonsoft.ru (дата обращения: 6.02.2023).Монастырский А., Тихомиров М. СКМ ЛП «ПолигонСофт» 13.Х. Обзор, итоги, планы. CADmaster. 2013;(2):44—48.Monastyrskii A., Tikhomirov M. The casting simulation software “PoligonSoft” 13.X. Overview, results, plans. CADmaster. 2013;(2):44—48. (In Russ.).ESI Group, ProCAST 2010.0 User’s Manual (ESI Group, 2010). URL: https://myesi.esi-group.com/system/files/documentation/ProCAST/2010/ProCAST_20100_UM.pdf (accessed: 12.09.2022).ESI Group, ProCAST 2010.0 User’s Manual (ESI Group, 2010). URL: https://myesi.esi-group.com/system/files/documentation/ProCAST/2010/ProCAST_20100_UM.pdf (accessed: 12.09.2022).Yang L., Chai L.H., Liang Y.F., Zhang Y.W., Bao C.L., Liu S.B., Lin J.P. Numerical simulation and experimental verification of gravity and centrifugal investment casting low pressure turbine blades for high Nb—TiAl alloy. Intermetallics. 2015;66:149—155. https://doi.org/10.1016/j.intermet.2015.07.006Yang L., Chai L.H., Liang Y.F., Zhang Y.W., Bao C.L., Liu S.B., Lin J.P. Numerical simulation and experimental verification of gravity and centrifugal investment casting low pressure turbine blades for high Nb—TiAl alloy. Intermetallics. 2015;66:149—155. https://doi.org/10.1016/j.intermet.2015.07.006Lu S., Xiao F., Guo Z., Wang L., Li H., Liao B. Numerical simulation of multilayered multiple metal cast rolls in compound casting process. Applied Thermal Engineering. 2016;93:518—528. https://doi.org/10.1016/j.applthermaleng.2015.09.114Lu S., Xiao F., Guo Z., Wang L., Li H., Liao B. Numerical simulation of multilayered multiple metal cast rolls in compound casting process. Applied Thermal Engineering. 2016;93:518—528. https://doi.org/10.1016/j.applthermaleng.2015.09.114Dantzig J.A., Rappaz M. Solidification. Lausanne: EPFL Press, 2009. 621 p.Dantzig J.A., Rappaz M. Solidification. Lausanne: EPFL Press, 2009. 621 p.Тихомиров М.Д. Основные аспекты решения тепловой задачи при моделировании литейных процессов. Литейное производство. 1998;(4):30—34.Tikhomirov M.D. Main aspects of solving the heat transfer problem in the simulation of foundry processes. Liteinoe Proizvodstvo. 1998;(4):30—34. (In Russ.).Колтыгин А.В., Баженов В.Е., Целовальник Ю.В., Белов В.Д., Юдин В.А. Результаты компьютерного моделирования усадочной микропористости в корпусной отливке из сплава МЛ10. Литейное производство. 2020;(8):23—27.Koltygin A.V., Bazhenov V.E., Tseloval’nik Yu.V., Belov V.D., Yudin V.A. Results of computer of shrinkage microporosity simulation in ML10 alloy body casting. Liteinoe Proizvodstvo. 2020;(8):23—27. (In Russ.).Palumbo G., Piglionico V., Piccininni A., Guglielmi P., Sorgente D., Tricarico L. Determination of interfacial heat transfer coefficients in a sand mould casting process using an optimised inverse analysis. Applied Thermal Engineering. 2015; 78:682—694. https://doi.org/10.1016/j.applthermaleng.2014.11.046Palumbo G., Piglionico V., Piccininni A., Guglielmi P., Sorgente D., Tricarico L. Determination of interfacial heat transfer coefficients in a sand mould casting process using an optimised inverse analysis. Applied Thermal Engineering. 2015; 78:682—694. https://doi.org/10.1016/j.applthermaleng.2014.11.046Баженов В.Е., Петрова А.В., Колтыгин А.В., Целовальник Ю.В. Определение коэффициента теплопередачи между отливкой из сплава МЛ5 (AZ91) и формой из холоднотвердеющей смеси. Цветные металлы. 2017;(8):89—96.Bazhenov V.E., Petrova A.V., Koltygin A.V., Tseloval’- nik Yu.V. Determination of the interfacial heat transfer coefficient between AZ91 alloy casting and resin bonded sand mold. Tsvetnye Metally. 2017;(8):89—96. (In Russ.). https://doi.org/10.17580/tsm.2017.08.14Bazhenov V.E., Tselovalnik Yu.V., Koltygin A.V., Belov V.D. Investigation of the interfacial heat transfer coefficient at the metal—mold interface during casting of an A356 aluminum alloy and AZ81 magnesium alloy into steel and graphite molds. International Journal of Metalcasting. 2021;15(2):625—637. https://doi.org/10.1007/s40962-020-00495-2Bazhenov V.E., Tselovalnik Yu.V., Koltygin A.V., Belov V.D. Investigation of the interfacial heat transfer coefficient at the metal—mold interface during casting of an A356 aluminum alloy and AZ81 magnesium alloy into steel and graphite molds. International Journal of Metalcasting. 2021;15(2):625—637. https://doi.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.