Moduł oferowany także w ramach programów studiów:
Informacje ogólne:
Nazwa:
Metoda siatkowa Boltzmanna II - zaawansowane tematy
Tok studiów:
2019/2020
Kod:
ZSDA-3-0020-s
Wydział:
Szkoła Doktorska AGH
Poziom studiów:
Studia III stopnia
Specjalność:
-
Kierunek:
Szkoła Doktorska AGH
Semestr:
0
Profil:
Ogólnoakademicki (A)
Język wykładowy:
Polski i Angielski
Forma studiów:
Stacjonarne
Prowadzący moduł:
dr inż. Straka Robert (straka@metal.agh.edu.pl)
Dyscypliny:
informatyka techniczna i telekomunikacja
Treści programowe zapewniające uzyskanie efektów uczenia się dla modułu zajęć

Student poznaje zaawansowane tematy dotyczące metody siatkowej Boltzmanna (Lattice Boltzmann Method) w modelowaniu przepływów i wymiany ciepła w teorii (przepływy turbulentne, implementacja na GPU, nowoczesne operatory kolizji) i praktyce (zastosowanie w symulacjach procesów przemysłowych).

Opis efektów uczenia się dla modułu zajęć
Kod MEU Student, który zaliczył moduł zajęć zna i rozumie/potrafi/jest gotów do Powiązania z KEU Sposób weryfikacji i oceny efektów uczenia się osiągniętych przez studenta w ramach poszczególnych form zajęć i dla całego modułu zajęć
Wiedza: zna i rozumie
M_W001 Znajomość zaawansowanych modeli metody siatkowej Boltzmanna oraz ich zastosowanie w symulacjach. SDA3A_W03, SDA3A_W02 Wykonanie ćwiczeń laboratoryjnych
Umiejętności: potrafi
M_U001 Implementacja algorytmów metody LBM na GPU SDA3A_U02, SDA3A_U05, SDA3A_U04 Wykonanie ćwiczeń laboratoryjnych
M_U002 Implementacja zaawansowanych operatorów kolizji LBM. SDA3A_U02, SDA3A_U05 Wykonanie ćwiczeń laboratoryjnych
Kompetencje społeczne: jest gotów do
M_K001 Potrafi współpracować podczas planowania i wykonywania zadań w grupie. SDA3A_K01, SDA3A_K02 Wykonanie ćwiczeń laboratoryjnych
Liczba godzin zajęć w ramach poszczególnych form zajęć:
SUMA (godz.)
Wykład
Ćwicz. aud
Ćwicz. lab
Ćw. proj.
Konw.
Zaj. sem.
Zaj. prakt
Zaj. terenowe
Zaj. warsztatowe
Prace kontr. przejść.
Lektorat
56 28 0 28 0 0 0 0 0 0 0 0
Matryca kierunkowych efektów uczenia się w odniesieniu do form zajęć i sposobu zaliczenia, które pozwalają na ich uzyskanie
Kod MEU Student, który zaliczył moduł zajęć zna i rozumie/potrafi/jest gotów do Forma zajęć dydaktycznych
Wykład
Ćwicz. aud
Ćwicz. lab
Ćw. proj.
Konw.
Zaj. sem.
Zaj. prakt
Zaj. terenowe
Zaj. warsztatowe
Prace kontr. przejść.
Lektorat
Wiedza
M_W001 Znajomość zaawansowanych modeli metody siatkowej Boltzmanna oraz ich zastosowanie w symulacjach. + - + - - - - - - - -
Umiejętności
M_U001 Implementacja algorytmów metody LBM na GPU - - + - - - - - - - -
M_U002 Implementacja zaawansowanych operatorów kolizji LBM. - - + - - - - - - - -
Kompetencje społeczne
M_K001 Potrafi współpracować podczas planowania i wykonywania zadań w grupie. + - - - - - - - - - -
Nakład pracy studenta (bilans punktów ECTS)
Forma aktywności studenta Obciążenie studenta
Sumaryczne obciążenie pracą studenta 149 godz
Punkty ECTS za moduł 6 ECTS
Udział w zajęciach dydaktycznych/praktyka 56 godz
Przygotowanie do zajęć 49 godz
przygotowanie projektu, prezentacji, pracy pisemnej, sprawozdania 25 godz
Samodzielne studiowanie tematyki zajęć 15 godz
Egzamin lub kolokwium zaliczeniowe 2 godz
Dodatkowe godziny kontaktowe 2 godz
Szczegółowe treści kształcenia w ramach poszczególnych form zajęć (szczegółowy program wykładów i pozostałych zajęć)
Wykład (28h):
Zawansowana metoda siatkowa Boltzmanna

1. Wymiana ciepła & LBM – konwekcja wymuszona
2. Wymiana ciepła & LBM – konwekcja swobodna
3. Przepływy & LBM – turbulentny przepływ, metoda LES
4. Zawansowane operatory kolizji – CLBM, CuLBM, KBC
5. Zastosowanie frameworku CUDA w LBM
6. Dokładność metody LBM – Chapmann-Enskog, EPDE, EFDE
7. Weryfikacja & walidacja LBM – rozwiązania analityczne vs. numeryczne

Ćwiczenia laboratoryjne (28h):
Implementacja LBM na GPU

Na zajęciach będą implementowane algorytmy numeryczne związane z zagadnieniami przedstawianymi na wykładach. Student podczas semestru pracuje też nad projektem końcowym z danej tematyki (wybierany w połowie semestru), który stanowi główną część oceny końcowej.

Pozostałe informacje
Metody i techniki kształcenia:
  • Wykład: Treści prezentowane na wykładzie są przekazywane w formie prezentacji multimedialnej w połączeniu z klasycznym wykładem tablicowym wzbogaconymi o pokazy odnoszące się do prezentowanych zagadnień.
  • Ćwiczenia laboratoryjne: W trakcie zajęć laboratoryjnych studenci samodzielnie rozwiązują zadany problem praktyczny, dobierając odpowiednie narzędzia. Prowadzący stymuluje grupę do refleksji nad problemem, tak by otrzymane wyniki miały wysoką wartość merytoryczną.
Warunki i sposób zaliczenia poszczególnych form zajęć, w tym zasady zaliczeń poprawkowych, a także warunki dopuszczenia do egzaminu:

Podane przez Prowadzącego na pierwszych zajęciach

Zasady udziału w zajęciach:
  • Wykład:
    – Obecność obowiązkowa: Tak
    – Zasady udziału w zajęciach: Studenci uczestniczą w zajęciach poznając kolejne treści nauczania zgodnie z syllabusem przedmiotu. Studenci winni na bieżąco zadawać pytania i wyjaśniać wątpliwości. Rejestracja audiowizualna wykładu wymaga zgody prowadzącego.
  • Ćwiczenia laboratoryjne:
    – Obecność obowiązkowa: Tak
    – Zasady udziału w zajęciach: Studenci wykonują ćwiczenia laboratoryjne zgodnie z materiałami udostępnionymi przez prowadzącego. Student jest zobowiązany do przygotowania się w przedmiocie wykonywanego ćwiczenia, co może zostać zweryfikowane kolokwium w formie ustnej lub pisemnej. Zaliczenie zajęć odbywa się na podstawie zaprezentowania rozwiązania postawionego problemu.
Sposób obliczania oceny końcowej:

0.8*ocena z projektu + 0.2*ocena z egzaminu

Sposób i tryb wyrównywania zaległości powstałych wskutek nieobecności studenta na zajęciach:

Podaje Prowadzący na pierwszych zajęciach w semestrze

Wymagania wstępne i dodatkowe, z uwzględnieniem sekwencyjności modułów :

Znajomośc dowolnego języka programowania (najlepiej C/C++ i podobne, podstawy CUDA mile widziane).

Zalecana literatura i pomoce naukowe:

1. Krüger T., Kusumaatmaja H., Kuzmin A., Shardt O., Silva G., Viggen E. M.,The Lattice Boltzmann Method: Principles and Practice, Springer, 2016
2. Mohamad A. A., Lattice Boltzmann Method: Fundamentals and Engineering Applications with Computer Codes, Springer, 2011.
3. Sukop M. C., Thorne D. T., Lattice Boltzmann Modeling: An Introduction for Geoscientists and Engineers, Springer (Corr. 2nd) 2007
4. Guo Z., Shu C., Lattice Boltzmann Method and Its Applications in Engineering (Advances in Computational Fluid Dynamics), World Scientific, 2013
5. Wolf-Gladrow D.A., Lattice-Gas Cellular Automata and Lattice Boltzmann Models: An Introduction, Springer, 2010
6. Suci S.,The Lattice Boltzmann Equation for Fluid Dynamics and Beyond (Numerical Mathematics and Scientific Computation),Clarendon Press, 2001
7. Jason Sanders, Edward Kandrot, CUDA w przykładach. Wprowadzenie do ogólnego programowania procesorów GPU, Helion, 2012

Publikacje naukowe osób prowadzących zajęcia związane z tematyką modułu:

https://bpp.agh.edu.pl/autor/straka-robert-06530

Informacje dodatkowe:

Brak