CAE软件研发的一些思考(5)--系统的开发求解器

目前国内大部分求解器,以及开源求解器的开发仍然停留在小作坊式的水平,开发出来的程序能实现基本功能,但在稳定性,扩展性,测试性,维护性等方面差强人意,很难达到商业应用的要求。

严格意义上来讲,求解器的开发也属于软件开发的范畴,理应用软件工程的思想来指导,但由于求解器本身有其特殊性,开发流程也不适合完全按照一般软件开发流程来做。

本文结合自己开发经验,讨论一下如何系统的开发求解器。求解器开发可以分为三个阶段:

1. 原型开发

这阶段主要完成以下任务:

1.1.技术选型;

确定要实现的功能,使用的开发语言,开发环境和工具。目前大部分求解器开发使用C/C++/Fortran语言

1.2 实现基本功能;

要能对最简单的例子进行计算,并得到正确的结果。需要做的工作:

• 能生成标准求解器的输入文件,比如Nastran,Ansys,HFSS,Fluent等的求解器输入文件,例子的计算结果要与这些标准求解器计算的结果做比较。
• 标准求解器输入文件的解析器。用来解析输入文件,作为开发求解器的输入数据。
• 比较标准求解器的计算结果和开发的求解器结果。

这阶段的主要目的是保证算法的正确性。开发时为了提高效率,可以借助Matlab软件: 用Matlab完成原型的开发,直到计算结果正确。在此基础上再将Matlab翻译成 C++/Fortran。这样在早起可以将精力集中在算法验证上。需要注意的是尽量进行模块化开发。

1.3. 完成求解器原型; 

这里需要介绍一下Matlab软件,基本介绍看百度,主要说一下Matlab混合编程。Matlab有工具是可以把M文件翻译成C++的,不推荐。主要介绍如何把C++/Fortran文件编译成Matlab文件。这个功能很有用,当进行模块化开发的时候,C++/Fortran完成模块功能,然后编译成Mex文件,作为Matlab的模块使用。这样可以逐步将Matlab翻译成C++/Fortran,提高开发效率。

小结:

1>需要开发一种标准求解器文件的解析器。

2>需要熟练使用标准CAE软件进行仿真,熟悉求解器输入文件和计算结果

4>开发的求解器要能正确计算经典的Benchmark例子

原型开发决定了开发的可行性,如果这阶段的任务无法完成,需要加强研发的投入。

2. 迭代开发

这阶段主要完成以下任务:

1. 完善新功能

在完成原型的基础上,添加新功能,比如支持新的单元类型,支持新的荷载边界,处理更复杂的模型等。

2. 保证计算准确性基础上,进一步提高求解器的质量

4. 创建更多经典的Benchmark例子进行测试。

小结:

迭代开发阶段的主要目的是完善求解器,建立规范化的开发流程:

1> 确定技术选型,比如线性方程组库的使用,并行计算,GPU等

2> 完善前处理和后处理

3> 建立更多经典Benchmark例子,例子的选择需要 有经验的工程师的参与

4> 确定求解器输入文件格式

5> 定期发布版本以供测试

3. 维护开发

这阶段主要完成任务有:

1. 测试实际工程的例子,处理实际工程中所碰到的问题

实际工程的模型要远比经典模型复杂,求解器需要更多的功能支持计算实际的模型。

2. 建立回归测试机制

回归测试是求解器开发中非常重要的一环,通常求解器修改后,需要验证是否对以前的case有影响,这就需要建立回归测试机制,通常用一种脚本语言(Python,Perl)开发回归测试程序。每次修改代码后,运行程序,比对修改后与修改前的计算结果。

可以看出要开发出高质量的求解器,既要熟悉求解器本身的算法,又要了解软件开发流程,更要熟悉软件工程中的架构,复用,重构,模块等思想,对开发人员提出了更高的要求。