This paper presents a recently developed particle simulation code package PIFE-PIC, which is a novel three-dimensional (3-D) Parallel Immersed-Finite-Element (IFE) Particle-in-Cell (PIC) simulation model for particle simulations of plasma-material interactions. This framework is based on the recently developed non-homogeneous electrostatic IFE-PIC algorithm, which is designed to handle complex plasma-material interface conditions associated with irregular geometries using a Cartesian-mesh-based PIC. Three-dimensional domain decomposition is utilized for both the electrostatic field solver with IFE and the particle operations in PIC to distribute the computation among multiple processors. A simulation of the orbital-motion-limited (OML) sheath of a dielectric sphere immersed in a stationary plasma is carried out to validate PIFE-PIC and profile the parallel performance of the code package. Furthermore, a large-scale simulation of plasma charging at a lunar crater containing 2 million PIC cells (10 million FE/IFE cells) and about 520 million particles, running for 20,000 PIC steps in about 109 wall-clock hours, is presented to demonstrate the high-performance computing capability of PIFE-PIC.


翻译:本文介绍了最近开发的粒子模拟代码包PIFE-PIC,这是一个新颖的三维(3-D)的粒子模拟模型,它是用于等离子物质相互作用粒子模拟的粒子模拟的粒子模拟模型(IFE)Part-Cell(PIC)模拟模型,其基础是最近开发的、非混合的静电、静电、静电、PIFE-PIC算法,该算法旨在处理与使用Cartesian-mesh石化石化的异常地貌有关的复杂等离子物质界面条件。三维域分离用于美国联邦联邦部队的电磁场解解解器和在太平洋岛屿的粒子操作,以在多个处理器中分配计算。一个对固定等离子体中隔离子体的轨道-降压层(OML)模拟模型,以验证PIFE-PIC-PIC-PIC-PIC-pactoral性能的平行性能。此外,一个包含200万个石化电解细胞的月(1 000万个FE/IFE/IFE)和大约520 000个粒粒粒粒粒子运行至20000个高时段的轨道运行。

0
下载
关闭预览

相关内容

Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
78+阅读 · 2020年7月26日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
CCF推荐 | 国际会议信息10条
Call4Papers
8+阅读 · 2019年5月27日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
人工智能 | 国际会议信息10条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年12月18日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
深度学习医学图像分析文献集
机器学习研究会
18+阅读 · 2017年10月13日
Adversarial Variational Bayes: Unifying VAE and GAN 代码
CreateAMind
7+阅读 · 2017年10月4日
强化学习 cartpole_a3c
CreateAMind
9+阅读 · 2017年7月21日
VIP会员
相关资讯
CCF推荐 | 国际会议信息10条
Call4Papers
8+阅读 · 2019年5月27日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
人工智能 | 国际会议信息10条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年12月18日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
深度学习医学图像分析文献集
机器学习研究会
18+阅读 · 2017年10月13日
Adversarial Variational Bayes: Unifying VAE and GAN 代码
CreateAMind
7+阅读 · 2017年10月4日
强化学习 cartpole_a3c
CreateAMind
9+阅读 · 2017年7月21日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员