Distributed Genetic Algorithm for the Analysis of Thermohydrodynamic Lubrication

  • Wang, Nen-Zi (PI)

Project: National Science and Technology CouncilNational Science and Technology Council Academic Grants

Project Details

Abstract

本計畫擬以區域網路連結之個人電腦叢集來進行熱液動潤滑軸承的最佳化設計,以分散式基因演算法為搜尋法則。計畫初期將探討適用於熱液動潤滑模型的平行計算架構,探討影響叢集性能的參數及適用於平行計算的數值模型。目前進行中的計畫為「液膜潤滑最佳化設計之平行計算研究」,是以計算量較小的氣體軸承潤滑為例,以八個單處理器電腦組成的小型電腦叢集,進行傳統之最佳化設計方法的平行效率研究,以培養及建立使用小型電腦叢集的能力及經驗。本計畫將延續前述計畫,將更複雜的數值模型應用於較大型的電腦叢集(近期將擴增到至少二十四個電腦節點)探討數值模型的平行化效率。另外,本計畫擬組立4 台雙處理器的電腦叢集,與8 台單處理器的電腦叢集比較其平行性能,其結果可作為以後建立大運算量叢集之參考。暫態的熱液動潤滑模型須藉助大量的運算以求得其數值解,模型中包括暫態的三度空間能量方程式及考慮黏度在液膜方向分佈效應的廣義雷諾方程式,這二個偏微分方程式是其它更複雜模型(如非牛頓流體之彈熱液動潤滑)的基礎,因此能有效率的使用平行計算是應付此類問題的有效方法。採用基因演算法來進行最佳化設計的主要優點為可得到可靠的全域最佳化結果(藉由眾多的個體來進行演化),如採用筆者最近論文中所提的Pareto 排名法則來決定演化後代的群組,可降低基因演算法在群體演化過程中提早進入成熟期。但應用於複雜計算模型時,基因演算法的大運算量卻是其無法大量推廣的主要因素之一,而平行計算是目前最有效縮短計算時間的方法,因此,本計畫的主要工作是以分散式基因演算法(有別於順序式基因演算法)結合Pareto 排名法則,進行多目標的最佳化設計,以延續剛發表的研究成果及建立有效率的工程運算電腦叢集技術,並將其運用於磨潤的相關研究。

Project IDs

Project ID:PB9308-1149
External Project ID:NSC93-2212-E182-003
StatusFinished
Effective start/end date01/08/0431/07/05

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