1082
Кто-то думает, что это волшебство - для нас же это просто работа. Тут рассказывают о развитии CAE технологий, HPC вычислительных комплексов и прочей магии позволяющей разрабатывать хорошие продукты. Welcome to Magic-Driven Product Development!
SimScale показывает штамповку
Ну посчитать это они могут, но ведь неудобно. Не показали ни специальных моделей материалов, ни специальных контактов, ни сеточной адаптации. Если ваша задача заключается только в листовой штамповке, то это не правильный софт.
С другой стороны, приятно видеть, что такие достаточно нелинейные задачи можно решать прям в облаке/браузере.
https://youtu.be/I7phJDVC1KA?si=xGEuQRKc04EEcdst
Как хранить яблоки в Comsol
Коллеги показали, как Comsol помогает сохранять фрукты свежими. Нет, тут нет дифференциального уравнения свежести, хотя это было бы очень интересно. Просто в Comsol смоделировано распределение температуры внутри фруктов на основе реальных данных с датчиков температуры и влажности в холодильных камерах. Ключевой момент - температура на поверхности яблока внутри ящика сильно отличается от показаний одного термометра в помещении, особенно для свежепривезенных партий. Для масштабирования расчетов на целые партии фруктов и овощей использован подход пористых сред (porous media modeling). Это позволяет эффективно рассчитывать метрики для всей загрузки, а не для отдельных плодов.
https://www.comsol.com/story/forecasting-fruit-freshness-with-simulation-apps-119431
IRIS 2010/2012 Rigid Missile Perforation of Reinforced Concrete Slab with new LS-DYNA features
Eric Piskula - старый знакомый из ANSYS Inc France - выложил текст своего с прошедшей конференции LS-DYNA. Приятно видеть, когда твою калибровку модели CSCM цитируют корневые инженеры Ansys. Также, тут попробовали "наш" подход с моделированием осколков *DEFINE_ADAPTIVE_SOLID_TO_DES и даже есть замах на SPG бетон. Хорошее свежее исследование.
https://www.researchgate.net/publication/398153816_IRIS_20102012_Rigid_Missile_Perforation_of_Reinforced_Concrete_Slab_with_new_LS-DYNA_features/references
Материалы конференции LS-DYNA этого года
Конференции LS-DYNA славятся своей открытостью. Материалы «2025 EMEA Ansys Transportation Summit and International LS-DYNA Conference», прошедшей в конце октября в Мюнхене, теперь доступны для нас (теперь на официальном сайте https://lsdyna.ansys.com/2025-emea-ansys-transportation-summit-and-international-ls-dyna-conference/)
Конечно, там же доступен и мой доклад «Trimmed IGA Solids in LS-DYNA: CADFEM Findings» (Обрезанные IGA-тела в LS-DYNA: выводы CADFEM) — все 13 страниц.
https://lsdyna.ansys.com/wp-content/uploads/2025/11/IGA_Novozhilov_Cadfem.pdf
PreonLab 7.0 для сложных многофазных потоков
В представленном моделировании два воздушных пузырька поднимаются через высоковязкую смесь сахарозы и воды, сталкиваются и взаимодействуют друг с другом. И это все в SPH!
Референсная постановка взята из Cheng, M., Hua, J. and Lou, J., 2010. Simulation of bubble–bubble interaction using a lattice Boltzmann method. Computers & Fluids, 39(2), pp.260-270.
https://www.linkedin.com/posts/fifty2-technology-gmbh_bubble-coalescence-simulation-in-preonlab-activity-7396902843976421376-p4-4
ИИ точный, как швейцарские часы
Вы хотите, что бы ИИ решал за вас задачи и занимался программированием? Давайте сначала спросим у него, который час.
https://clocks.brianmoore.com/
1 миллиард ячеек в CFD расчете на GPU за сутки
Cadence, NVIDIA, и Solar Turbines (часть Caterpillar) отчитались о том, что смогли за одни сутки обсчитать 1 миллиард ячеек используя CFD решатель Fidelity Charles Solver от Cadence. Charles Solver, как и все современные CFD решатели умеет в GPU-native. И для данного расчета они взяли сервера NVIDIA GB200 VL72 набитые карточками NVIDIA Blackwell B200 - все было 512 GPU (безумно много для CFD и смешно для AI). Всю это вычислительную силу заставили решать задачу турбулентного горения (flamelet progress variable, FPV).
Вот мы и дожили, когда мы говорим не про десятки тысяч ядер CPU, а про сотни GPU. Даешь DNS на GPU!
Пресс релиз: https://community.cadence.com/cadence_blogs_8/b/corporate-news/posts/cadence-nvidia-and-solar-turbines-collaborate-on-ai-physics
Научная статья: https://doi.org/10.1115/GT2025-151173
Бессеточные методы и ALE в LS-DYNA, когда FEM не справляется.
25-26 ноября будет премьера моего нового учебного курса на 2 дня. ALE, SPH,SPH, ОМГ и много других странных сокращений на 3 буквы должны стать вам ближе и перестать пугать.
Регистрируемся, если регион проживания позволяет.
https://www.cadfem.net/en/training/material-flow-simulation-with-ale-and-particles-in-ls-dyna-21879.html
3D/2D CFD
Любопытный для меня подход, когда глобально задача решается при помощи упрощенного подхода (2D shallow-water equations), а локально происходит уточнение (3D VOF, RANS). Такого я еще не видел в CFD.
https://www.youtube.com/watch?v=eggvoTSrJ_U
Пробивание бетона на скорости 770
Коллеги из Франции показали как они могут пробивать бетона на высоких скоростях не только в лаборатории, но и при помощи моделирования. Вижу что там что-то бессеточное (еще бы, на скорости 770 м/с), возможно просто SPH. Но вот кож по визуализации опознать не могу.
https://www.thiot-ingenierie.com/en/2025/11/07/focus-on-our-h3g-launcher-hot-green-gas-gun/
Больше контактов
Тут коллеги показывают новые публикации про контакты. Выглядит сурово, но меня больше удивили не контакты, а то, какие большие деформации и искажения может выдержать модель.
https://www.linkedin.com/posts/alexispaques_a-new-contact-solver-dropped-in-movies-ugcPost-7387045957852639232-h06Y
Ansys Mesh Workflow
В этом году в Mechanical завезли новый инструмент пошагового создания сетки. Не, записывать шаги можно было уже лет 10 как. Тут же на предлагают создавать сетку примерно так же, как мы создаем геометрическую модель в CAD с деревом. Можно пошагово строить сетку, экструдировать и морфить элементы, создавать геометрические тела на основе сетки… я пока не осилил, но в следующем году придется разобраться.
https://youtu.be/NGDpRhH7zy8?si=4ovAxLZIVkGuhqth
Заплили интерактивную визуалоизацию 3D поверхности прочности для модели CSCM. Не знаю как вам, а мне всегда проще смотреть на кривые, огибающие и поверхности, чем на аналитические формулы.
https://materialmap.github.io/cscm_concrete_calculator.html
Подоспел новый рейтинг университетов
Я понимаю, что это тема для набросов и манипуляций, но очень жалко видеть Питерский Политех где-то в восьмой - девятой сотне. А ведь без хорошего базового образования в нашем деле никуда.
https://www.timeshighereducation.com/world-university-rankings/latest/world-ranking
Газовая детонация в ALE постановке
До недавнего времени, если вам нужна была газовая детонация да еще и с FSI, то у вас не было другого метода, кроме как нырнуть в LS-DYNA CE/SE решатель, который может работать вместе со встроенным химическим решателем. Это значит, вам нужно изучить CE/SE, который конечно быстрый, но сложный и требует своего всего, начиная от формата сетки и заканчивая методами пост процессинга. И не забываем, что вам еще надо найти редуцированные модели химических реакций, и хорошо бы еще знать химию.
Но в 2024 году в открытом доступе вышла статья Di Chen, Jun Li, Li Wang, Chengqing Wu, A generic approach for modelling hydrogen-methane-air detonation in hydrocode, https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2024.142840, в которой авторы разработали и валидировали методику перенастройки классического EOS JWL для достоверного моделирования детонации самых востребованных смесей газов: водород-воздух, метан-воздух и водород-метан-воздух.
Все оттестировано на LS-DYNA, но так как это EOS JWL, который есть вообще в любом аналогичном коде, то кажется рождество началось немного раньше.
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0959652624022893
Материалы конференции LS-DYNA этого года II
А вот это что-то новенькое. Ansys выложил pdf-слайды всех презентаций с конференции. Всем олдфагам рекомендую начать с доклада Volvo: https://www.ansys.com/content/dam/events/2025/transportation-summit/presentations/day-1/plenary-sessions/05-keynote-johanjergeus.pdf
https://www.ansys.com/events/emea-transportation-summit/presentations
Один квадриллион степеней свободы в единой задаче CFD
Lawrence Livermore National Laboratory’s (LLNL) провели на своем суперкомпьютере El Capitan (№1 в рейтинге TOP500, ~1,742 exaFLOPS) CFD моделирование взаимодействия выхлопных факелов нескольких ракетных двигателей (по типу SpaceX Super Heavy). Для расчета было задействовано 44 500 гибридный вычислителей AMD Instinct MI300A (CPU+GPU с общей унифицированной памятью = APU) размещенные в 11 136 вычислительных узлах. Таким образом, под один расчет были задействованы все мощности El Capitan полностью!
Расчет выполнял открытый код Multicomponent Flow Code, поддерживаемый группой Bryngelson. В модели учитывалась сжимаемость потока (число Маха до 10) и ударные волны. А вот на DNS мощностей не хватило.
Работа является финалистом премии ACM Gordon Bell Prize 2025 - высшей награды в области высокопроизводительных вычислений. Кроме выдающихся размеров, постановка может похвастаться еще и новой техникой регуляризации ударных волн под названием Information Geometric Regularization (IGR), разработанной профессорами Spencer Bryngelson (Georgia Tech), Florian Schäfer (NYU Courant) и Ruijia Cao.
Официальный пресс релиз:
https://www.llnl.gov/article/53626/gordon-bell-finalist-team-pushes-scale-rocket-simulation-el-capitan
Препринт научной статьи по итогам численного эксперимента:
https://arxiv.org/abs/2505.07392
Репозиторий использованного решателя на GitHub:
https://github.com/MFlowCode/MFC
NVIDIA вложилась в SYNOPSYS
Вчера вышел официальный пресс релиз о дружбе между двумя компаниями. Дружба подкрепляется тем, что NVIDIA купила акций SYNOPSYS на два миллиарда долларов (несколько процентов всех акций). Обещают усилено внедрять GPU в математическое моделирование. И не мудрено - NVIDIA ведь крупнейший заказчик SYNOPSYS на CAE.
https://news.synopsys.com/2025-12-01-NVIDIA-and-Synopsys-Announce-Strategic-Partnership-to-Revolutionize-Engineering-and-Design
Жидкость в терминале!
Небольшой открытый шуточный проект написаный на Go, который позволяет в реальном времени поиграть с жидкостью используя псеврографику и физику от SPH.
https://youtu.be/eaHcGegRT9U?si=EpcYOvKgVEdi4wOH
https://github.com/null-enjoyer/terminal-fluid-simulation?tab=readme-ov-file
COMSOL 6.4 - GPU для любой физики!
Итак, коллеги ни много ни мало заявляют, что у них теперь есть GPU решатель для всех видов филики, так как они встроили себе NVIDIA cuDSS - библиотеку для нативной работы Direct Sparse рештаеля СЛАУ на GPU. И это уже звучит как заявка, ооочень крутая заявка. Я буду ждать тестов.
Ну а еще там завезли решатель акустики во временной области, да еще и при помощи явного решателя и тоже GPU-native (NVIDIA CUDA-X cuBLAS library). Круто, завидую!
Ну и как-то почти теряется на этом фоне появление модуля Granular Flow Module для моделирования сыпучих сред в DEM постановке.
https://www.comsol.com/release/6.4
WeldFormFEM GUI
Тут один доброволец в жало пишет явный GPU-native opensource решатель для нелинейных динамических задач мезаники, да еще и с сеточной адаптацией. Причем за референс он взял LS-DYNA.
Так он к нему теперь еще и GUI дописал!
https://youtu.be/W7gvYfHq314?si=AELBrcqQcP4nlYYs
HelloTriangle
HelloTriangle - новый браузерный инструмент для создания и работы с 3D-моделями через Python-скриптинг, разработанный стартапом HelloTriangle. Полностью работает в браузере, без установки программного обеспечения. Использует Python-скрипты вместо традиционных CAD GUI.
Создатель: Питер Мортье (Peter Mortier), бывший инженер Materialise
https://www.hellotriangle.io/
ɣSPH
Я тут выяснил, в чем считали то быстрое пробивание бетона, что я показывал в прошлом посте. Это был метод ɣSPH из решателя ABSTRAO. Интересно, что ABSTRAO - это то ли форк, то-ли часть великого и ужасного GPU-native решателя Impetus AFEA, который контролирует добрую половину рынка прочностных расчётов для A&D в ЕС, при условии, что у него вся команда человек 50.
https://www.abstrao.com/en/abstrao-solver
Подробности про ɣSPH:
https://doi.org/10.1115/PVP2017-65517
FeaGPT
Первый препринт где мужики прикрутили к CalculiX процессинг естественного человеческого языка через LLM. Типа, «поставь мне граничные условия и посчитай». Говоря, что даже какая-то верификация пройдена, но мне это трудно представить. Не, CalculiX должен хорошо считать, и я даже верю, что LLM может корректно ставить граничные условия. Но это пока работает далеко не не для произвольных задач. Хотя как PoC покатит.
https://arxiv.org/abs/2510.21993
FEM для CFD?
И такое тоже бывает, например в COMSOL, LS-DYNA ICFD и Altair AcuSolve. И да, FEM подход имеет свои преимущества (проще FSI, меньше требований к качеству сетки). А как это работает? Я нашел записи лекций живого человека лектора, на не ИИ цыгана.
https://youtube.com/playlist?list=PLseC-R59hYulujxXowYDySos6dkg7QAD7&si=YCFSlLOI1N16R7qp
Кумулятивный боеприпас против активной брони
https://www.linkedin.com/posts/kaanferikel_fea-activity-7386669413158162432-GWTI?utm_source=share&utm_medium=member_ios&rcm=ACoAAAIB-1wBSy2qdKlEdvn4uXa5JRLKv3rDaxk
Научно-достоверный снег
В 2013 году команда Walt Disney Animation Studios работала над необычной задачей. Для «Холодного сердца» снег должен был выглядеть убедительно в разных ситуациях: героиня проваливается в сугробы, снежки разбиваются о стены, лавины обрушиваются со склонов. Существующие методы компьютерной графики не подходили: жидкости выглядели слишком текучими, твердые тела — слишком жесткими, а частицы не держали объем.
Команда Disney в составе Алексея Стомахина, Крейга Шрёдера, Лоуренса Чая, Джозефа Терана (математики из UCLA) и Эндрю Селле создала решение на основе Material Point Method (MPM) - гибридного подхода, сочетающего частицы и сетку. Ключевой стала эласто-пластическая модель: снег может упруго деформироваться, но при сильном воздействии необратимо меняет форму и разрушается на куски.
Симулятор назвали «Matterhorn» (в честь знаменитой горы), и его использовали примерно в 43 сценах фильма. Технология была представлена на конференции SIGGRAPH 2013 в научной статье "A Material Point Method for Snow Simulation".
В 2018 году модель Disney заинтересовала ученых, изучающих лавины. Исследователи из Швейцарского федерального технологического института адаптировали её для предсказания поведения снежных масс в горах. Оказалось, что модель работает и для настоящего снега.
А в 2020 году эстафету подхватила немецкая компания FIFTY2 Technology GmbH из Фрайбурга. Их команда разработчиков программного обеспечения PreonLab занималась симуляцией жидкостей для автомобильной промышленности. Возник вопрос: можно ли адаптировать модель снега Disney для инженерных расчетов?
Кристоф Гисслер, Андреас Хенне, Штефан Банд, Андреас Пеер и Маттиас Тешнер из FIFTY2 переработали идеи Disney для метода Smoothed Particle Hydrodynamics (SPH) - подхода, более подходящего для инженерных задач.
В июле 2020 года на SIGGRAPH (той же конференции, где Disney представляла свою работу семью годами ранее) команда FIFTY2 опубликовала статью "An Implicit Compressible SPH Solver for Snow Simulation". В списке литературы - прямая ссылка на оригинальную работу Стомахина и коллег. Технология из анимационного фильма официально стала инженерным инструментом.
Ключевые публикации:
- Stomakhin, A., Schroeder, C., Chai, L., Teran, J., & Selle, A. (2013) "A Material Point Method for Snow Simulation" ACM SIGGRAPH 2013 https://dl.acm.org/doi/10.1145/2461912.2461948
- Gissler, C., Henne, A., Band, S., Peer, A., & Teschner, M. (2020) "An Implicit Compressible SPH Solver for Snow Simulation" ACM SIGGRAPH 2020 https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3386569.3392431
Готовится к выходу PreonLab 7
На мой взгляд, они сейчас абсолютные лидеры в области SPH моделирования жидкостей и не только (лучшая модель снега на рынке :-)) на GPU. Обещают улучшить CHT расчеты.
https://www.linkedin.com/posts/fifty2-technology-gmbh_preonlab-simulation-activity-7383841659198795777-4hd-?utm_source=share&utm_medium=member_ios&rcm=ACoAAAIB-1wBSy2qdKlEdvn4uXa5JRLKv3rDaxk
*MAT_PAPER для смятия гофрированного картона
Вообще, *MAT_PAPER был сделан, что бы моделировать плотный листовой картон, ведь даже у него есть сложная внутренняя структура. Модель очень сложная: 6 поверхностей текучести надо задать уже при расчете в оболочечной постановке только для описания поведения в плоскости листа. А ведь еще есть механика поведения в третьем направлении.
Но тут добрые люди из TU Berlin и BAM Federal Institute for Materials Research and Testing смогли таки настроить данную модель для воспроизведения свойств многослойного гофрированного картона, который используется в упаковке, и который уже скорее сотовый заполнитель, чем бумага.
Короче, все свойства в уже в статье, и скоро я закину их и в MaterialMap
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2214785323026135?via%3Dihub