Modulhandbuch Simulation

Vorwort

Die Supercomputing-Akademie ist ein Weiterbildungsangebot, das im Rahmen des Projekts „Modulare Weiterbildung zu HPC-Experten (MoeWE)“ vom Europäischen Sozialfonds sowie dem Ministerium für Wissenschaft, Forschung und Kunst Baden-Württemberg gefördert wird. Die Supercomputing-Akademie wird vom Höchstleistungsrechenzentrum der Universität Stuttgart in Kooperation mit der Universität Freiburg und Ulm sowie der SICOS-BW GmbH angeboten.

Kooperationspartner

Förderer Gefördert vom Ministerium für Soziales und Integration Baden-Württemberg aus Mitteln des Europäischen Sozialfonds sowie vom Ministerium für Wissenschaft, Forschung und Kunst Baden-Württemberg.

Kontakt Administrative Koordinatorin Hanna Skubski Nobelstr. 19 70569 Stuttgart 0711/68587233 kontakt@supercomputing-akademie.de

3

Inhaltsverzeichnis

Erster Teil .......................................................................................................................................... 4Einleitung und Zielsetzung ................................................................................................................. 4

Das Weiterbildungsprogramm im Überblick ....................................................................................... 5

Zielgruppen .................................................................................................................................... 5

Schwerpunkt-Qualifikationen ......................................................................................................... 5

Teilnahmebescheinigung und Zertifikat .......................................................................................... 5Teilnahmebescheinigung ............................................................................................................ 5

Abschluss mit Zertifikat .............................................................................................................. 5

Struktur der Weiterbildung ............................................................................................................ 6

Blended-Learning ........................................................................................................................... 7Organisatorische Rahmenbedingungen .............................................................................................. 8

Kontakt & Ansprechpartner (fachlich/organisatorisch) ................................................................... 8

Zugänge ......................................................................................................................................... 9

Lernplattform ............................................................................................................................. 9

Virtueller Seminarraum .............................................................................................................. 9Trainingscluster .......................................................................................................................... 9

Zweiter Teil ..................................................................................................................................... 11

Schwerpunktmodul Simulation ........................................................................................................ 11

Modulbeschreibung ..................................................................................................................... 11Voraussetzung ............................................................................................................................. 11

Termine ....................................................................................................................................... 12

Die Kurse im Überblick ..................................................................................................................... 14

4

Erster Teil

Einleitung und Zielsetzung

Herzlich willkommen zur Supercomputing-Akademie, dem berufsbegleitenden Weiterbildungsprogramm am Höchstleistungsrechenzentrum der Universität Stuttgart (HLRS). Die Supercomputing-Akademie ist für Berufstätige konzipiert, die sich mit dem Thema High-Performance Computing befassen und sich auf diesem Wege zur HPC-Expertin oder zum HPC-Experten weiterbilden wollen. Das praxisorientierte Weiterbildungsprogramm der Supercomputing-Akademie ist modular konzipiert. Jedes Modul kann mit einer Teilnahmebestätigung oder einem Zertifikat abgeschlossen werden. In diesem Modulhandbuch erhalten Sie umfassende Informationen zum Weiterbildungs-programm der Supercomputing-Akademie. Neben Inhalten, Lernzielen und Beschreibungen der Module und Kurse finden Sie auch Informationen zur Organisation der Weiterbildung. Das Weiterbildungsprogramm ist im Blended-Learning-Format konzipiert. Das heißt, die Weiterbildung setzt sich aus intensiven Online-Phasen mit Selbststudium, wöchentlichen virtuellen Seminaren sowie aus Präsenzveranstaltungen am HLRS in Stuttgart zusammen. Während der Weiterbildung steht Ihnen bei organisatorischen, inhaltlichen und technischen Fragen das Team der Supercomputing-Akademie gerne zur Verfügung. Ihr Team der Supercomputing-Akademie.

5

Das Weiterbildungsprogramm im Überblick

Zielgruppen Die Supercomputing-Akademie eröffnet eine berufsbegleitende Weiterbildung für Informatikerinnen und Informatiker, Ingenieurinnen und Ingenieure sowie IT-affine Quereinsteigerinnen und Quereinsteiger. Ziel ist es, dass die Teilnehmerinnen und Teilnehmer der Supercomputing-Akademie nach der Qualifikation eigenständig Lösungen zu Problemstellungen im Bereich High-Performance Computing entwickeln können.

Schwerpunkt-Qualifikationen Sie haben die Möglichkeit, sich im Laufe der Weiterbildung in drei verschiedenen Schwerpunkten weiterzubilden:

• Anwendung • Entwicklung • Ressourcenmanagement

Weitergehend können Sie sich auch zur HPC-Expertin oder zum HPC-Experten qualifizieren.

Teilnahmebescheinigung und Zertifikat Sie können jedes Modul der Supercomputing-Akademie mit einer Teilnahmebestätigung oder einem Zertifikat abschließen. Folgende Bescheinigungen sowie Auszeichnungen können darüber hinaus erreicht werden.

• HPC-Anwenderin/-Anwender • HPC-Entwicklerin/-Entwickler • HPC-Ressourcenmanagerin/-Ressourcenmanager • HPC-Expertin/-Experte

Teilnahmebescheinigung

Mit einer Teilnahmebescheinigung wird Ihnen die erfolgreiche Teilnahme an einem entsprechenden Modul bestätigt. Sie erhalten eine Teilnahmebescheinigung des Höchstleistungsrechenzentrums für ein Modul der Supercomputing-Akademie, wenn Sie alle Lerninhalte sowie Übungen des Moduls absolviert sowie in einem virtuellen Seminar eine Lösung (Problemstellung, Lösung, Lösungsweg) zu einer Übung präsentiert haben, die Sie im Rahmen eines Kurses erhalten haben.

Abschluss mit Zertifikat

6

Mit der erfolgreich absolvierten Prüfung weisen Sie nach, dass Sie die Kompetenzen erworben haben, das erlernte Wissen selbständig anzuwenden. Voraussetzung für die Teilnahme an der Prüfung ist, dass Sie alle Lerninhalte des Moduls bearbeitet sowie die Voraussetzung für die Teilnahmebescheinigung des Moduls erfüllt haben. Mit drei Zertifikaten qualifizieren Sie sich für den Status:

• HPC-Anwenderin/-Anwender • HPC-Entwicklerin/-Entwickler • HPC-Ressourcenmanagerin/-Ressourcenmanager

Die entsprechenden Auszeichnungen werden vom Höchstleistungsrechenzentrum der Universität Stuttgart nach erfolgreicher Teilnahme mit Zertifikat folgender drei Module vergeben: HPC-Entwicklerin/-Entwickler

• Paralleles Programmieren • Performance-Optimierung • Wahlmodul

HPC-Anwenderin/-Anwender

• Simulation • Visualisierung

oder Datenmanagement, Smart Data und Digitale Transformation • Wahlmodul

HPC-Ressourcenmanagerin/-Ressourcenmanager

• Cluster, Cloud und HPC • Datenanalyse, Smart-Data & Digitale Transformation

oder Ökonomie und Ökologie • Wahlmodul

HPC-Expertin/-Experte Der Status High-Performance-Computer-Expertin/-Experte wird vom Höchstleistungsrechenzentrum der Universität Stuttgart vergeben, wenn Sie insgesamt fünf Module mit Zertifikat abgeschlossen haben.

Struktur der Weiterbildung Das Weiterbildungsprogramm der Supercomputing-Akademie ist modular aufgebaut und bietet Ihnen somit ein hohes Maß an Flexibilität, sowohl zeitlich als auch inhaltlich. Die Supercomputing-Akademie entwickelt neben einem Grundlagenmodul sieben spezialisierte Module, die fachspezifisches Wissen und Fertigkeiten für Berufstätige im IT-Bereich, sowie grundlegende Inhalte für HPC-Interessierte vermitteln:

• HPC-Grundlagen • Paralleles Programmieren

7

• Simulation • Cluster, Cloud und HPC • Performance-Optimierung • Visualisierung • Datenanalyse, Smart-Data & Digitale Transformation • Ökologie und Ökonomie des HPC

Blended-Learning Das Weiterbildungsprogramm der Supercomputing-Akademie ist im Blended-Learning-Format konzipiert. Das heißt, die Weiterbildung setzt sich aus intensiven Online-Phasen mit Selbststudium und Gruppenarbeiten sowie Präsenzveranstaltungen zusammen. Dadurch können Sie die Lerninhalte zeitlich flexibel nutzen. Während der Online-Phasen können Sie die Lerninhalte intensiv und im eigenen Lerntempo erarbeiten, während die Präsenzveranstaltungen der Festigung des Gelernten, der praktischen Anwendung und dem direkten Austausch mit Lehrenden und anderen Teilnehmenden dienen. Ergänzt werden die Online-Phasen durch wöchentliche Online-Meetings im virtuellen Seminarraum.

8

Organisatorische Rahmenbedingungen

Kontakt & Ansprechpartner (fachlich/organisatorisch) Projektleiterin Höchstleistungsrechenzentrum Dr. Jutta Oexle Nobelstraße 19 70569 Stuttgart oexle@hlrs.de 0711/68587207

Administrative Koordinatorin Höchstleistungsrechenzentrum Hanna Skubski Nobelstr. 19 70569 Stuttgart kontakt@supercomputing-akademie.de 0711/68587233

Inhaltliche Koordinatorin Höchstleistungsrechenzentrum Bärbel Große-Wöhrmann Nobelstraße 19 70569 Stuttgart lehre@supercomputing-akademie.de 0711/685-87228

Technischer Koordinator (Campus) Rechenzentrum der Universität Freiburg Sven Slotosch Hermann-Herder-Str. 10 79104 Freiburg im Breisgau technik@supercomputing-akademie.de 0761/2034697

9

Zugänge

Lernplattform

Während der Selbstlernphase erhalten Sie die Lernmaterialien über die Lernplattform Campus: https://www.campus.supercomputing-akademie.de Der Zugang sowie eine Anleitung zur Lernplattform wird zu Beginn des Moduls ausgehändigt. Da die Weiterbildung berufsbegleitend und größtenteils online stattfindet, ist der uneingeschränkte Zugang zu einem internetfähigen PC oder Laptop obligatorisch. Die meisten Lerninhalte sind auf Mobilgeräten (Tablets, Smartphones) darstellbar, die Nutzung eines größeren Bildschirms wird empfohlen.

Virtueller Seminarraum

Wöchentlich werden über einen virtuellen Seminarraum Online-Meetings abgehalten. Den virtuellen Seminarraum erreichen Sie unter: https://webconf.vc.dfn.de/rtu7a6xpzxqw/ Die Aufzeichnungen der virtuellen Seminare finden Sie immer am Tag nach dem Meeting auf CAMPUS. Für die Teilnahme an den wöchentlichen Online-Meetings (Virtuelles Seminar) gelten folgende Voraussetzungen:

• Computer mit Internetzugang • Browser mit installiertem Adobe-Connect-Add-in • Bei Linux: Installiertes Flash-Plugin • (USB-)Headset • Webcam (nicht obligatorisch)

Benutzen Sie bitte nicht das integrierte Mikrofon und die integrierten Lautsprecher Ihres Laptops. Die Erfahrung zeigt, dass es hierbei oft zu Rückkopplungen und Halleffekten kommt. Sollten Sie in einem Meeting etwas präsentieren oder Ihren Bildschirm teilen wollen, schließen Sie Ihren Rechner möglichst per Kabel an Ihren Router an und nutzen Sie keine mobile Datenverbindung. Achten Sie darauf, dass Ihre Firewall die Nutzung von Adobe Connect zulässt.

Trainingscluster

Die Lernmaterialien, die Sie während der Selbstlernphase durcharbeiten, enthalten Übungsaufgaben, vorwiegend kleine Simulationsprogramme. Die Durchführung der Übungen bereiten wir für Sie auf unserem Trainingscluster training.hlrs.de vor. Der Zugang zum Cluster erfolgt über Secure Shell (ssh). Wenn Sie sich von einem Windows-Rechner auf den Cluster einloggen möchten, benötigen Sie MobaXterm (oder PuTTY). Ihren persönlichen Zugang zum Cluster und eine Kurzanleitung erhalten Sie am ersten Präsenztag.

10

Die Administratoren des Clusters haben Zugang zu Ihrem Loginnamen, Vor- und Nachnamen sowie zu Ihrer E-Mail-Adresse, um Sie gegebenenfalls kontaktieren zu können. Ihr Clusterzugang wird eine Woche nach Ende des Moduls, also am 14. Juni 2019, gesperrt, aber nicht gelöscht. Wenn Sie an einem späteren Modul der Supercomputing-Akademie teilnehmen, wird Ihr Zugang wieder entsperrt. 5 Jahre nach Ihrer letzten Teilnahme wird Ihr Zugang endgültig deaktiviert, und Ihre Daten (Name, E-Mail-Adresse) werden gelöscht. Wenn Sie eine frühere Löschung Ihrer Daten wünschen, teilen Sie uns dies bitte mit. Wir haben die Mailingliste training.hlrs.news eingerichtet, um Sie über Wartungen des Clusters oder aktuelle Störungen informieren zu können. Auf der Seite https://listserv.uni-stuttgart.de/mailman/listinfo/training.hlrs.news können Sie sich jederzeit aus der Mailingliste austragen. Für die Arbeit auf dem Trainingscluster sind Linux-Kenntnisse unentbehrlich. Folgende Software wird voraussichtlich verwendet:

• die GNU Compiler Collection (GCC) mit den Compilern gfortran, gcc, g++, https://gcc.gnu.org/ • MPI, OpenMP • PETSc, https://www.mcs.anl.gov/petsc/ • Python • OpenFOAM® v1812, https://www.openfoam.com/releases/openfoam-v1812/ • COVISE, https://www.hlrs.de/covise/ (einfache Installation unter Windows)

sowie diverse Programme und Tools zum Darstellen der Simulationsergebnisse:

• ParaView, https://www.paraview.org/ • gnuplot, http://www.gnuplot.info/ • GLE, http://glx.sourceforge.net/ • ImageMagick, https://www.imagemagick.org • ffmpeg, https://www.ffmpeg.org/ und MPlayer • pdf-Viewer (z. B. evince), PostScript-Viewer (z. B. gv oder Ghostscript, gs)

11

Zweiter Teil

Schwerpunktmodul Simulation

Modulbeschreibung Elektroautos, leisere Flugzeuge, effizientere Kraftwerke – viele Entwicklungen sind heute ohne Simulation nicht denkbar. Höchstleistungsrechner spielen in der Produktentwicklung und im Design eine entscheidende Rolle. Ingenieurinnen und Ingenieure nutzen heute Supercomputer zu Simulationsberechnungen mit hochkomplexen Anforderungen. Die Anwendungsfelder solcher Simulationen sind weit gestreut: Automobilindustrie, Luft- und Raumfahrt, Meteorologie, Windenergie oder Medizin, um nur einige zu nennen. Dabei sind Simulationen alles andere als trivial. Beispielsweise ist die Berechnung des physikalischen Verhaltens von Produkten oft so aufwändig, dass sie ohne Supercomputer (High-Performance Computing) nicht bewältigt werden kann. Höchstleistungsrechner eröffnen den Einsatz modernster Simulations- und Berechnungsverfahren. Wie setzt sich der Simulationsprozess zusammen und wie kann er in Richtung High-Performance-Computing (HPC) optimiert werden? Mit dem Modul Simulation wollen wir Problembewusstsein schaffen und die Grundlagen vermitteln. Dabei berücksichtigen wir zwei Perspektiven: 1. Kleine und mittelständische Unternehmen profitieren von Simulation, weil sie erhebliche Zeit- und Kostenvorteile in der Produktentwicklung bieten kann 2. High-Performance-Computing hilft Ihnen, wenn Sie mit Ihren eigenen Simulationen an die Grenzen des Machbaren stoßen.

Voraussetzung Sie sollten ein mathematisches Grundverständnis für Simulation mitbringen. Darüber hinaus sollten Sie mathematische Grundlagen beherrschen (Integralrechnung, Differentialgleichungen, Vektoren) und ein algorithmisches Grundverständnis besitzen. Weitere Voraussetzungen sind die grundlegenden Programmierkenntnisse in einer der Programmiersprachen C/C++, Fortran oder Python sowie Grundkenntnisse in Linux/Bash. Für die praktischen Übungen benötigen Sie das Betriebssystem Linux, entweder auf einer Partition oder auf einer virtuellen Maschine installiert. Schwerpunkte im Modul

• Einführung in die Simulation - Chancen und Grenzen • Das Simulationskonzept • Computational Fluid Dynamics (CFD) • Partikel-basierte CFD-Methoden • Strukturmechanik • Stochastische Simulationen • Molekulardynamiksimulationen im HPC • Visualisierung technisch-wissenschaftlicher Fragestellungen mit Covise • Numerische Methoden • Gesellschaftliche Auswirkungen von Simulation

12

Termine Jede Woche wird ein neuer Kurs auf der Lernplattform Campus im Modul Simulation freigeschalten. Es ist ratsam, die einzelnen Kurse und Übungen in der jeweiligen Woche durchzuarbeiten und an den jeweiligen Online-Seminaren teilzunehmen. Im Folgenden finden Sie die Kurse mit den entsprechenden Terminen und Online-Meetings aufgeführt.

Kurs Online-Meeting

Das Simulationskonzept 18.03.-24.03.19 25.03.19, 19:00–20:00 Uhr Computational Fluid Dynamics (CFD) - Teil 1 25.03.-31.03.19 01.04.19, 17:00–18:00 Uhr Computational Fluid Dynamics (CFD) - Teil 2 01.04.-07.04.19 08.04.19, 17:00–18:00 Uhr

Strukturmechanik 08.04.-14.04.19 15.04.19, 19:00–20:00 Uhr

Stochastische Simulationen 15.04.–21.04.19 23.04.19, 19:00–20:00 Uhr Molekulardynamiksimulationen im HPC 22.04.–28.04.19 29.04.19, 19:00–20:00 Uhr Visualisierung technisch-wissenschaftlicher Fragestellungen mit Covise 29.04.–05.05.19 06.05.19, 19:00–20:00 Uhr

Numerische Methoden Teil 1 06.05.–12.05.19 13.05.19, 19:00–20:00 Uhr

Numerische Methoden Teil 2 13.05.–19.05.19 20.05.19, 19:00–20:00 Uhr Gesellschaftliche Auswirkungen von Simulation 20.05.–26.05.19 27.05.19, 19:00–20:00 Uhr

Das Modul Simulation können Sie mit einer Teilnahmebescheinigung oder einem Zertifikat abschließen. Sie erhalten die Teilnahmebescheinigung, wenn Sie alle Lerninhalte des Moduls bearbeitet, alle Aufgaben absolviert sowie eine Übungsaufgabe (Problemstellung, Lösung, Lösungsweg) bei einem Online-Meeting präsentiert haben. Ein Zertifikat erhalten Sie, wenn Sie die Abschlussprüfung des Moduls erfolgreich absolviert haben. Voraussetzung für die Zulassung zur Prüfung ist eine Teilnahmebescheinigung. Zur Teilnahme an der Abschlussprüfung melden Sie sich bitte bis zum 20. Mai 2019 schriftlich bei Frau Skubski an (kontakt@supercomputing-akademie.de). Stichtag für den Upload der Aufgaben (die letzte Möglichkeit, Lösungen von Übungsaufgaben in Campus hochzuladen) ist der 20. Mai 2019. Nach dem Sie sich zu Prüfung angemeldet haben, prüfen wir Ihre Voraussetzungen und geben Ihnen bis zum 27. Mai 2019 Rückmeldung zur Zulassung.

Termine

Präsenztag in Stuttgart 11.03.19

Anmeldefrist Prüfung 20.05.19

Stichtag Upload der Aufgaben 20.05.19

Rückmeldung Zulassung Prüfung 27.05.19

Prüfungsvorbereitung 27.05.19 – 05.06.19

13

Präsenztag in Stuttgart, Prüfung 06.06.19 – 07.06.19

Präsentieren im Virtuellen Seminar Um in einem Virtuellen Seminar präsentieren zu können, tragen Sie sich bitte frühzeitig für einen Termin ein. Klicken Sie dazu in CAMPUS auf der Startseite des Moduls auf den Link „Präsentationen“.

Suchen Sie sich einen für Sie passenden Termin aus, klicken Sie in der entsprechenden Zeile auf „Buchen“ und bestätigen Sie anschließend Ihre Buchung.

14

Die Kurse im Überblick

Das Simulationskonzept Der Kurs behandelt das grundlegende Prinzip des computergestützten, numerischen Modellierens, das heißt des Übergangs von einer ein physikalisches Objekt betreffenden Fragestellung zu einem numerischen Simulationsmodell. Da im Bereich des HPC fast ausschließlich davon ausgegangen werden kann, dass dieser Übergang auf Basis beschreibender physikalischer Größen und Prozesse sowie deren mathematischer Modellierung mit Hilfe partieller Differentialgleichungen vollzogen wird, umfasst der Übergang im Wesentlichen die folgenden Schritte bzw. Prozessglieder:

1. Entwurf / Fragestellung 2. Identifikation der beteiligten physikalischen Größen und Prozesse 3. Mathematische Modellierung auf Basis partieller Differentialgleichungen 4. Auswahl eines Diskretisierungsschemas 5. Diskretisierung der Problemstellung 6. Implementierung einer numerischen Lösungsprozedur 7. Ausführung der Implementierung auf einem Digitalrechner 8. Auswertung der Ergebnisse 9. Feedback an den Entwurf

Lernziele

• Sie lernen die einzelnen Schritte und Glieder der Modellkette hin zum numerischen Simulationsmodell kennen.

• Sie verstehen, wie die einzelnen Schritte und Glieder der Modellkette aufeinander aufbauen. • Sie üben anhand eines Wärmeübertragungsproblems die Modellbildung. • Sie lernen die Grenzen eines Simulationsmodells zu beurteilen. • Sie lernen die schrittweise Erweiterung eines Simulationsmodells kennen.

Verantwortliche Dozentin Fachexperte Kurszeitraum Online-Meeting Lehr-/Lernform

Bärbel Große-Wöhrmann Dr.-Ing. Ralf Schneider 18.03.–24.03.2019 Montag, 25.03.2019, 19:00–20:00 Uhr Lernskripte, geführte Lernmodule, Übungen

15

Computational Fluid Dynamics (CFD) Der Kurs Computational Fluid Dynamics beschäftigt sich mit der Herleitung der Erhaltungsgleichungen für Masse (Kontinuitätsgleichung), des Impulses und der Energie, welche für die Strömungssimulation als Basis dienen. Hierfür wird das Reynolds Transport Theorem auf ein bewegtes Fluid in Eulerscher Betrachtungsweise angewendet. Darauf aufbauend wird die allgemeine Erhaltungsgleichung beschrieben und daraus die allgemeine Transportgleichung hergeleitet. Wichtige, für die Strömungsmechanik relevante, dimensionslose Kennzahlen, wie die Reynolds-Zahl, die Prandtl-Zahl, die Péclet-Zahl, die Mach-Zahl und die Froud-Zahl, werden erläutert. Die gebräuchlichsten Diskretisierungsmethoden wie die Finite Differenzen (FDM), die Finite Elemente (FEM) und die Finite Volumenmethode (FVM) werden vorgestellt und anhand eines einfachen Beispiels angewandt. Hierzu gehört jeweils ein Beispielprogramm, welches Code-Blöcke enthält, die als Tutorium vervollständigt werden. Eine Herausforderung bei der Lösung der inkompressiblen Navier-Stokes-Gleichungen ergibt sich aus dem Fehlen eines Druckterms in der Kontinuitätsgleichung. Für die Druck-Geschwindigkeitskopplung lässt sich dieses Problem umgehen, indem man die Navier-Stokes-Druck-Geschwindigkeitskopplungs Gleichungen mit schrittweiser Druckkorrektur getrennt löst. In zweiten Teil des Kurses werden zwei der am häufigsten verwendeten getrennten Löser vorgestellt, nämlich die Algorithmen SIMPLE und PISO. Der erste ist ein Algorithmus zum lösen stationärer Probleme, der zweite Algorithmus wird auf instationäre Probleme angewendet. Darüber hinaus geben wir eine kurze Einführung in die Turbulenz und diskutieren die Notwendigkeit der Turbulenzmodellierung. Der Ansatz zur Modellierung von Turbulenzen wird am klassischen Beispiel des k-ε-Modells kurz erläutert. Hierbei wird im Speziellen auch die Wandbehandlung erklärt. Im Anschluss werden die vorgestellten Verfahren und das Turbulenzmodell in der Simulationsumgebung OpenFOAM® anhand zweier Fallbeispiele untersucht. Hierbei wird zum einen eine Kavität mit einem blockstrukturierten Gittergenerator (blockMesh) vernetzt (Pre-Processing), die Simulation aufgesetzt und anschließend die Ergebnisse mittels gnuplot sowie Paraview visualisiert (Post-Processing) und mit Ergebnissen aus der Literatur validiert. Hierbei werden verschiedene Konfigurationen (Stichwort Reynoldszahl) untersucht. Zum anderen wird mittels eines unstrukturierten Gittergenerators (cfMesh) ein Rührwerk (Rushton Turbine) vernetzt, simuliert und anschließend ausgewertet.

16

Lernziele • Sie verstehen die mathematische Herleitung der Erhaltungsgleichungen. • Sie verstehen die Methode der FDM, der FEM und FVM. • Sie verstehen, wie unterschiedlich die Matrizen aufgebaut sind. • Sie verstehen, wie Randbedingungen im Prinzip behandelt werden. • Sie verstehen, wie die Druck-Geschwindigkeitskopplung funktioniert. • Sie verstehen den Ansatz zur Modellierung von Turbulenzen. • Sie verstehen, wie das k-ε-Modell funktioniert. • Sie verstehen, wie man eine Kavität in OpenFOAM vernetzt, simuliert und auswertet. • Sie verstehen, wie man ein Rührwerk in OpenFOAM vernetzt, simuliert und auswertet.

Verantwortliche Dozentin Fachexperte Kurszeitraum Online-Meetings Lehr-/Lernform

Bärbel Große-Wöhrmann Dr.-Ing. Andreas Ruopp und Dr.-Ing. Soheil Soltani 25.03.–31.03.2019 und 01.04.–07.04.2019 Montag, 01.04.2019, 17:00–18:00 Uhr und Montag, 08.04.2019, 17:00–18:00 Uhr Lernskripte, geführte Lernmodule, Übungen

17

Strukturmechanik Der Kurs behandelt das grundlegende Prinzip der computergestützten, strukturmechanischen Simulation auf Basis der Methode der Finiten Elemente (FEM). Es wird demonstriert, wie man von den Grundgleichungen der Strukturmechanik zu einer Implementierung gelangt, welche die Funktionsweise strukturmechanischer Programmpakete zur Behandlung großer Probleme in wesentlichen Teilen widerspiegelt. Der Einstieg in die FEM für strukturmechanische Problemstellungen wird dabei über die folgenden Prinzipien dargelegt: 1. Gleichgewichtsbedingungen am linear elastischen Volumen 2. Prinzip der virtuellen Verschiebungen 3. Gleichgewicht eines Finiten Elements 4. Aufstellen der Elementsteifigkeit und deren Integration im Parameterraum 5. Ansatz für lineare Elemente in 3D 6. Assemblierung der Systemmatrizen Um vom grundlegenden Formelapparat sowie den grundlegenden Einzelschritten zu einer funktionsfähigen Implementierung zu gelangen, werden diese algorithmischen Themen vorgestellt: 1. Geometriebeschreibung und -eingabe 2. Matrixspeicherung 3. Randbedingungen und Constraints 4. Lineare Gleichungslöser 5. Ergebnisausgabe Diese werden insbesondere mit Blick auf die technischen Implikationen, welche sie für die zugrundeliegende Hardware von HPC-Systemen wie Dateisystem, Speicher und Prozessor haben, diskutiert. Lernziele

• Sie lernen die prinzipiellen Schritte kennen, welche für den Übergang von den strukturmechanischen Grundgleichungen zu einer konkreten Implementierung notwendig sind.

• Sie verstehen die technischen Implikationen, die die Implementierung strukturmechanischer FEM Programmpakete bei der Ausführung auf HPC-Systemen mit sich bringt.

• Sie üben anhand der parallelen Implementierung eines Programms zur Lösung dreidimensionaler, linearer Strukturprobleme den Einsatz paralleler Löserbibliotheken.

Verantwortliche Dozentin Fachexperte Kurszeitraum Online-Meeting Lehr-/Lernform

Bärbel Große-Wöhrmann Dr. -Ing. Ralf Schneider 08.04. – 14.04.2019 Montag, 15.04.2019, 19:00 – 20:00 Uhr

18

Lernskripte, geführte Lernmodule, Übungen

19

Stochastische Simulation Der Kurs Stochastische Simulation startet die Reise in die mikroskopische Welt der Molekulardynamik. Zu wissen, wie Atome sich verhalten, und dieses Verhalten berechnen zu können, eröffnet einen Zugang, um das Verhalten unseres gesamten Universums zu verstehen. Leider reicht die Leistung heutiger Computer bei weitem nicht aus, um makroskopische Systeme Atom für Atom zu simulieren, ganz zu schweigen von der Simulation des vollständigen Universums. Realistisch betrachtet, können Systeme mit Millionen von Atomen (im Nanometerbereich) auch mit unseren leistungsfähigsten Supercomputern – allerdings nur für Nanosekunden gleichzeitig – simuliert werden. Dies kann für nano-skalige Anwendungen wie die Elektronik von Vorteil sein, aber es wird keine Informationen über die Welt liefern, wie wir sie selbst wahrnehmen und erleben können. Um von der Nanoskala nach oben zu gelangen, müssen Näherungen vorgenommen werden. In späteren Kursen werden Näherungen vorgestellt, die die physikalische Simulation makroskopischer Systeme auf beobachtbaren Zeitskalen ermöglichen. Dieser Kurs bleibt in der mikroskopischen Welt, aber wird Annäherungen anstellen, die es ermöglichen, unsere Zeitskala um viele Größenordnungen zu erweitern. Dazu wird in die Grundlagen der stochastischen Simulationen eingeführt. Während wir dieses Wissen in erster Linie anwenden, um atomare Simulationen auf beobachtbare Zeitskalen zu bringen, lassen sich die in diesem Kurs vorgestellten Konzepte in einer Vielzahl anderer Disziplinen anwenden, das Themenspektrum reicht von der Ökologie bis zur Ökonomie, wo die Simulationsobjekte tatsächlich eine für menschliche Augen wahrnehmbare Größe haben. Lernziele

• Sie lernen, wie verschiedene Arten von Zufallszahlengeneratoren funktionieren und welchen Einschränkungen sie unterliegen.

• Sie lernen Beispiele für die Verwendung von Zufallszahlen in mathematischen Anwendungen kennen.

• Sie lernen, wodurch der Zustand eines Systems gekennzeichnet ist und welche Bedeutung dieses Konzept für die stochastischen Methoden besitzt, die als Monte-Carlo-Methoden bezeichnet werden.

• Sie lernen, was die kinetische Monte-Carlo-Simulationsmethode ist und wie sie die Zeitskala atomarer Simulationen erweitern kann.

• Sie lernen, wie Sie Monte Carlo parallel ausführen und welche Vorsichtsmaßnahmen zu beachten sind, wenn Sie Monte Carlo-Methoden und Zufallszahlengeneratoren in einer HPC-Umgebung verwenden.

20

Verantwortliche Dozentin Fachexperte Kurszeitraum Online-Meeting Lehr-/Lernform

Bärbel Große-Wöhrmann Dr.-Ing. Ari Harjunmaa 15.04.–21.04.2019 Dienstag, 23.04.2019, 19:00–20:00 Uhr Lernskripte, geführte Lernmodule, Übungen

21

Molekulardynamiksimulationen im HPC Ziel des Kurses Molekulardynamiksimulationen im HPC ist es zunächst einmal in die Grundlagen der numerischen Simulation im Bereich der Molekulardynamik einzuführen und hierbei auch die Nutzung von Supercomputern zu motivieren. Die Molekular-dynamik ist ein Teil der physikalischen Partikel- bzw. N-Körper-Methoden und wird in unterschiedlichen Anwendungsfeldern eingesetzt. Der Fokus des Kurses richtet sich exemplarisch auf Anwendungen aus dem Bereich der Thermodynamik, wobei die vorgestellten Prinzipien z.B. auch in den Materialwissenschaften oder der Biochemie gelten. Für die numerische Simulation von Molekülen im Phasenraum muss ein System von gewöhnlichen Differenzialgleichungen gelöst werden. Hierfür ist eine Zeitintegration nötig, wobei unterschiedliche Verfahren vorgestellt und behandelt werden. Für die den Interaktionen zugrundeliegenden Kraftfelder wird insbesondere das Lennard-Jones Potential verwendet. Angepasste Algorithmen und Datenstrukturen erlauben deutlich effizientere Kraftberechnungen. Ein besonderes Augenmerk wird im Hinblick auf das Supercompting aber auch auf die Parallelisierung des Problems für viele Prozessoren gelegt. Lernziele

• Sie verstehen die Grundprinzipien numerischer Simulationen aus dem Bereich der Molekulardynamik.

• Sie verstehen die algorithmischen Umsetzungen der "short range" Eigenschaft des Lennard-Jones-Potentials.

• Sie verstehen die Umsetzung auf massiv parallele Systeme.

Verantwortliche Dozentin Fachexperte Kurszeitraum Online-Meeting Lehr-/Lernform

Bärbel Große-Wöhrmann Dr.-Ing. Martin Bernreuther 22.04.–28.04.2019 Montag, 29.04.2019, 19:00–20:00 Uhr Lernskripte, geführte Lernmodule, Übungen

22

Visualisierung technisch-wissenschaftlicher Fragestellungen mit COVISE Im Kurs Visualiserung-technisch-wissenschaftlicher Daten mit COVISE werden zuerst die Grundlagen der Visualisierung erläutert. Dazu zählen häufig verwendete Datentypen, Diskretisierungsvarianten, unterschiedliche Berechnungsgitter und Speicherhierarchien. Im Anschluss wird anhand des Visualisierungssystems COVISE der Aufbau und die Verwendung modularer Datenfluss-orientierter Visualisierungssysteme besprochen. Im zweiten Abschnitt des Kurses wird das Erlernte in Übungen praktisch umgesetzt. Dort werden Datensätze, die in den vorhergegangenen Kursen simuliert wurden, mit Hilfe von COVISE visualisiert. Lernziele

• Sie lernen die Grundlagen der Visualisierung kennen. • Sie lernen den Umgang mit dem Visualisierungssystem COVISE. • Sie lernen technisch-wissenschaftliche Fragestellungen mit COVISE zu visualisieren.

Verantwortliche Dozentin Fachexperte Kurszeitraum Online-Meeting Lehr-/Lernform

Bärbel Große-Wöhrmann Dr.-Ing. Uwe Wössner 29.04.–06.05.2019 Montag, 06.05.2019, 19:00–20:00 Uhr Lernskripte, geführte Lernmodule, Übungen

23

Nummerische Methoden Simulation benutzt Modelle einer abstrahierten Realität, die mathematischen Beziehungen genügen. Technische Simulation im Besonderen setzt auf physikalischen Gesetzen auf, die in zu einem wichtigen Teil in partiellen Differentialgleichungen ausgedrückt werden. Diese partiellen Differentialgleichungen sind nur in Ausnahmefällen direkt und exakt zu lösen und werden deshalb mit verschiedenen Ansätzen zu endlichen Systemen diskretisiert, die dann auf Rechnern approximativ gelöst werden. Auch wenn diese diskreten Gleichungen nichtlinear sind, beziehen sich die Lösungsansätze auf lineare Theorie. In den zwei Kursen Numerische Methoden werden theoretische Grundlagen dargestellt, die sich auf Lineare Algebra beziehen und deren numerische Algorithmen. Da ein Rechner ein endliches System mit beschränkter Geschwindigkeit darstellt, ist die Frage einer effizienten Lösung der Gleichungssysteme essentiell. Weil die Probleme auf diesen Systemen wesentlich größer sind, gilt dies besonders für Simulationen auf Höchstleistungsrechnern. Wir schlagen deshalb einen Bogen von der mathematischen Theorie über numerische Algorithmen bis zur Implementierung. Lernziele In diesem Kurs lernen Sie über Grundzüge der linearen Algebra

• Lineare Gleichungssysteme und Matrizen

• Eigenwerte und Eigenvektoren • Partielle Differentialgleichungen

Diskretisierung

• Finite Differenzen Verfahren • Finite Volume Verfahren • FEM-Verfahren • Spektralverfahren • Runge-Kutta Verfahren • Struktur von Diskretisierungsmatrizen • Konvergenz und Stabilität

Direkte Algorithmen der linearen Algebra

• LU-Zerlegung • QR-Zerlegung • Singulärwertzerlegung • Moore-Penrose-Inverse • Implementierungen

Einfache iterative Ansätze

• Jacobi-Verfahren • Gauss-Seidel • Explizite Verfahren

Krylov-Raum-Verfahren

• CG • Lanczos • GMRES • BiCGSTab • Multigrid

Implementierungsüberlegungen

24

Verantwortliche Dozentin Fachexperte Kurszeitraum Online-Meetings Lehr-/Lernform

Bärbel Große-Wöhrmann Uwe Küster 06.05.–12.05.2019 und 13.05.–19.05.2019 Montag, 06.05.2019, 19:00–20:00 Uhr und Montag, 20.05.2019, 19:00–20:00 Uhr Lernskripte, geführte Lernmodule, Übungen

25

Gesellschaftliche Auswirkungen von Simulation Bei den Sicherheitsplanungen der Love Parade in Duisburg (2010), welche katastrophal endete, wie auch bei der Entscheidung, den Flugverkehr einzuschränken, nachdem der isländische Vulkan Eyjafjallajökull ausgebrochen war (ebenfalls 2010), spielten Computersimulationen eine Rolle. Ihre Anwendungsbreite ist jedoch viel größer: Von Crash-Tests über die Planung eines Turms bis zur Rekonstruktion der Geschehnisse an einem Tatort oder der Vorhersage, wie sich das Klima bis 2100 entwickeln könnte – Politik, Wirtschaft und Gesellschaft treffen Entscheidungen zunehmend auf der Basis der Ergebnisse von Simulationen. Daher gilt es zu verstehen, wie die Prognosen und das Wissen, welche auf ihrer Grundlage gewonnen wurden, zu bewerten sind. Im Kurs werden wir dies entlang folgender Punkte unternehmen:

• Verändert Computersimulation die Wissenschaft und das Wissen? Und wenn ja, wie? • Welche Rolle spielen Technik, Handwerk und Mathematik? • Welche Arten von Prognosen gibt es? • Welche Arten der Unsicherheit und Verlässlichkeit? • Wissenschaft, Technik und Werte • Wie kann man sich ethisch orientieren, um Computersimulation zu bewerten?

Lernziele

• Verständnis der Rolle der Methodologie für Wissen • Verständnis des Zusammenhangs von Wissen und Rechtfertigung • Einsicht in die Möglichkeiten, Unsicherheit abzuschätzen • Die Fähigkeiten stärken, sich ethisch zu orientieren, um Computersimulationen zu

bewerten

Verantwortliche Dozentin Fachexperte Kurszeitraum Online-Meeting Lehr-/Lernform

Bärbel Große-Wöhrmann Dr.-Phil. Andreas Kaminski 20.05.–26.05.2019 Montag, 27.05.2019, 19:00–20:00 Lernskripte, geführte Lernmodule, Übung