AF: Small: Collaborative Research: Scalable and Topologically Versatile Material Point Methods for Complex Materials in Multiphysics Simulation

AF:小型:协作研究:多物理场仿真中复杂材料的可扩展且拓扑通用的质点方法

基本信息

  • 批准号:
    1813624
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 25万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
    Standard Grant
  • 财政年份:
    2018
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2018-10-01 至 2021-11-30
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

Computational simulation of natural phenomena is a ubiquitous tool in the natural sciences (environmental modeling, prediction of earthquakes or avalanches), bio-mechanics (modeling the musculoskeletal system, organ function, or tissue damage), manufacturing (product design, prototyping, and verification) as well as in computer graphics/animation. This project advances the science of simulation using a technique called Material Point Methods (MPM), by increasing the number of materials and range of phenomena that can be simulated, and optimizing the performance of numerical algorithms used for simulations at larger scales. The enhancements from this project will enable studies in terrain dynamics, design and prototyping of vehicles and agricultural implements interacting with complex soils, modeling of material failure and fracture scenarios including biological settings such as skin tearing, surgical incisions, or vascular rupture. The optimization and scaling will allow computational studies of simulated physical systems at levels of resolution that were previously only afforded to large enterprises.This project extends MPM simulation to: a) materials with multi-phase interactions influenced by thermodynamics; and b) media with complex multi-scale geometric features, including porosity (e.g. water-soil interactions) or aggregates dominated by grains of non-spherical geometry. This project extends MPM simulation to phenomena that include intricate frictional contact (beyond the no-slip contact model embedded in traditional MPM), dynamic crack propagation, and de-cohesion. This research thread leverages the team's prior work on non-manifold data structures for storing implicit geometry representations, allowing the background grids of MPM to incorporate a richer set of topological features (e.g. tears and incisions) than those incorporated by conventional array-based regular lattices. Finally, this research boosts the scale of MPM simulations that can be accommodated in modern multiprocessors, improving detail, resolution as well as parallel efficiency.This award reflects NSF's statutory mission and has been deemed worthy of support through evaluation using the Foundation's intellectual merit and broader impacts review criteria.
自然现象的计算模拟是自然科学(环境建模,地震或雪崩的预测),生物力学(建模肌肉骨骼系统,器官功能或组织功能),制造(产品设计,原型设计和验证)以及计算机图形/自动化中的一种普遍存在的工具。该项目通过增加可以模拟的材料和现象范围的数量和现象范围,并优化用于较大尺度模拟的数值算法的性能,并优化了模拟的材料和现象范围,从而进步了模拟科学。该项目的增强将使对车辆的地形动力学,设计和原型制作以及与复杂土壤相互作用的农具,材料失效的建模以及包括皮肤撕裂,外科手术切口或血管破裂等生物学环境(包括生物学环境)相互作用的农具进行研究。优化和缩放将允许对以前仅针对大型企业提供的分辨率水平的模拟物理系统进行计算研究。此项目将MPM模拟扩展到:a)具有热力学影响的多相相互作用的材料; b)具有复杂多尺度几何特征的培养基,包括孔隙率(例如水土相互作用)或以非球形几何形状的粒子为主的聚集体。该项目将MPM模拟扩展到包括复杂的摩擦接触(超出传统MPM中嵌入的无滑动接触模型),动态裂纹传播和De-Cohesion的现象。该研究线程利用该团队在非模型数据结构上的先前工作来存储隐式几何表示,从而使MPM的背景网格与传统阵列基于基于阵列的常规lattices相比,MPM的背景网格合并了一组更丰富的拓扑特征(例如撕裂和切口)。最后,这项研究提高了可以在现代多处理器中适应的MPM模拟的规模,改善细节,解决方案和并行效率。该奖项反映了NSF的法定任务,并被认为是值得通过基金会的知识分子优点和更广泛的审查标准通过评估来进行评估的。

项目成果

期刊论文数量(20)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
A Massively Parallel and Scalable Multi-GPU Material Point Method
一种大规模并行、可扩展的多GPU质点方法
  • DOI:
    10.1145/3386569.3392442
  • 发表时间:
    2020-07
  • 期刊:
  • 影响因子:
    6.2
  • 作者:
    Wang Xinlei;Qiu Yuxing;Slattery Stuart R.;Fang Yu;Li Minchen;Zhu Song-Chun;Zhu Yixin;Tang Min;Manocha Dinesh;Jiang Chenfanfu
  • 通讯作者:
    Jiang Chenfanfu
Efficient and Conservative Fluids Using Bidirectional Mapping
  • DOI:
    10.1145/3306346.3322945
  • 发表时间:
    2019-07-01
  • 期刊:
  • 影响因子:
    6.2
  • 作者:
    Qu, Ziyin;Zhang, Xinxin;Chen, Baoquan
  • 通讯作者:
    Chen, Baoquan
Hierarchical Optimization Time Integration for CFL-Rate MPM Stepping
CFL 速率 MPM 步进的分层优化时间积分
  • DOI:
    10.1145/3386760
  • 发表时间:
    2019-11
  • 期刊:
  • 影响因子:
    6.2
  • 作者:
    Xinlei Wang;Minchen Li;Yu Fang;Xinxin Zhang;Ming Gao;Min Tang;Danny M. Kaufman;Chenfanfu Jiang
  • 通讯作者:
    Chenfanfu Jiang
Lagrangian–Eulerian multidensity topology optimization with the material point method
Codimensional Incremental Potential Contact
  • DOI:
    10.1145/3450626.3459767
  • 发表时间:
    2021-08-01
  • 期刊:
  • 影响因子:
    6.2
  • 作者:
    Li, Minchen;Kaufman, Danny M.;Jiang, Chenfanfu
  • 通讯作者:
    Jiang, Chenfanfu
共 14 条
  • 1
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    James R. Kubricht;Yixin Zhu;Chenfanfu Jiang;Terzopoulos;Song;Hongjing Lu
    James R. Kubricht;Yixin Zhu;Chenfanfu Jiang;Terzopoulos;Song;Hongjing Lu
  • 通讯作者:
    Hongjing Lu
    Hongjing Lu
Augmented Incremental Potential Contact for Sticky Interactions.
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    10.1016/j.cma.2022.114820
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  • 发表时间:
    2021
    2021
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    J. Choo;Yidong Zhao;Yupeng Jiang;Minchen Li;Chenfanfu Jiang;K. Soga
    J. Choo;Yidong Zhao;Yupeng Jiang;Minchen Li;Chenfanfu Jiang;K. Soga
  • 通讯作者:
    K. Soga
    K. Soga
Convergent Incremental Potential Contact
收敛增量势接触
  • DOI:
    10.48550/arxiv.2307.15908
    10.48550/arxiv.2307.15908
  • 发表时间:
    2023
    2023
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Minchen Li;Z. Ferguson;T. Schneider;Timothy R. Langlois;D. Zorin;Daniele Panozzo;Chenfanfu Jiang;D. Kaufman
    Minchen Li;Z. Ferguson;T. Schneider;Timothy R. Langlois;D. Zorin;Daniele Panozzo;Chenfanfu Jiang;D. Kaufman
  • 通讯作者:
    D. Kaufman
    D. Kaufman
Lightweight Predictive 3D Gaussian Splats
轻量级预测 3D 高斯 Splats
  • DOI:
  • 发表时间:
    2024
    2024
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Junli Cao;Vidit Goel;Chaoyang Wang;Anil Kag;Ju Hu;Sergei Korolev;Chenfanfu Jiang;S. Tulyakov;Jian Ren
    Junli Cao;Vidit Goel;Chaoyang Wang;Anil Kag;Ju Hu;Sergei Korolev;Chenfanfu Jiang;S. Tulyakov;Jian Ren
  • 通讯作者:
    Jian Ren
    Jian Ren
共 14 条
  • 1
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    1755544
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