大规模非结构化四面体网格高性能解耦并行生成算法

For large-scale numerical simulations, we investigate parallel mesh generation method and propose a high quality and effectiveness decoupled parallel tetrahedral mesh generation algorithm, and establish a general platform for mesh parallel generation, to resolve mesh generation, mesh smoothing, remeshing and reposition problems in large-scale numerical simulation. We study domain decomposition approaches, and propose a virtually inducting decomposition method based on AFT-Delaunay mesh generation to enhance element quality around sub-domain boundary. We research a reposition-based mesh optimization method, and propose a decoupled ball-vertex method to reduce the degree of coupling and increase the speed of optimization in classic spring analogy. We study high-effective mesh data structure, and propose node-element based topology data structure to reduce data redundancy, and enhance data inquiring, adding, deleting and updating operations for unstructured mesh data. We study un-manifold constrained AFT-Delaunay mesh generation method, and propose octree-based inner nodes generation method to improve the speed of mesh generation in sub-domain. Also, we utilize the above studies to achieve the parallel mesh generation in 1-10 billions elements magnitude, and establish a parallel mesh generation software platform which provide modeling technical support for large-scale numerical simulation.

面向大规模科学计算，研究非结构化网格并行生成方法，提出高质量、高效率的四面体解耦并行网格生成算法，解决大规模科学计算计算中的网格生成与再生成、网格光顺与移动等难点问题。重点研究分区算法，提出基于AFT-Delaunay算法的虚拟界面诱导分区界墙生成方法，实现子区域间的完全解耦；研究基于节点移动的网格并行优化算法，提出解耦的并行点球弹簧修匀法，实现网格光顺与移动一体化；研究高时空效率的网格数据结构，提出基于点-单元结构的拓扑信息存储结构，减少数据冗余，提高网格拓扑信息的查找、添加、删除和更新操作效率；研究非流形约束的AFT-Delaunay网格生成算法，提出基于八叉树背景网格的高效布点算法，提高算法在分区内的生成速度。研发出并行程序，实现十亿至百亿个单元量级的三维非结构化四面体网格的并行生成。建立三维并行网格生成通用平台，为大规模科学计算提供核心支撑技术。

随着科学研究的深入以及工程计算复杂度的提高，大规模科学计算网格模型的建立成为众多研究领域亟待解决的共性问题。例如，流固耦合作用、流体/空气动力学、电磁场和超大复杂结构的精细模拟分析。虽然近年来计算机技术的发展给解决大规模科学计算问题提供了可靠的硬件平台，但如何研究建立与之相应的高性能、工程化的大规模网格生成理论、方法、算法与软件却仍然是一项极具挑战性的工作。算法并行化是解决大规模网格生成问题的必由之路。优秀的网格并行生成算法应具有以下三个特征：与串行算法相当的网格质量、较高的串行代码复用率、稳定的并行效率。而其中最重要的是稳定的并行效率，因为它是确保当处理器增加时可在一个合理时间内求解更大规模问题的最主要因素。提高网格生成算法并行效率的主要途径是降低算法耦合度，但随着耦合度的降低，保持良好的网格质量则极其困难。.本项研究面向大规模科学计算，提出高质量、高效率的四面体解耦并行网格生成算法，解决大规模科学计算计算中的网格生成与再生成、网格光顺与移动等关键问题。重点研究分区算法，提出基于AFT-Delaunay 算法的虚拟界面诱导分区界墙生成方法，在实现子区域间的完全解耦的同时更能优先保障边界面网格质量；研究基于节点移动的网格并行优化算法，提出解耦的并行点球弹簧修匀法，实现网格光顺与移动一体化；研究高时空效率的网格数据结构，提出基于点-单元结构的拓扑信息存储结构，减少数据冗余，提高网格拓扑信息的查找、添加、删除和更新操作效率；研制开发出基于OpenMP/MPI混合架构的高性能的并行网格生成引擎，实现10亿至100亿个单元量级的三维非结构化四面体网格的全自动并行生成。建立三维并行网格生成通用平台，为大规模科学计算提供核心支撑技术。