Программные продукты и системы

Введение. Рост производительности современных систем решения задач вычислительной гидро- и газодинамики сопровождается качественным расширением возможностей систем визуализации и анализа результатов, полученных в вычислительных экспериментах. Современное цифровое описание технологических  и природных процессов ведется с использованием суперкомпьютерных систем. Универсаль- ность новых вычислительных систем стимулирует создание более функциональных систем постобработки, адаптированных к работе в сетях и при удаленной обработке данных на графических станциях.

Специалисты в области численного моделирования газодинамических течений используют самые разные программы графической обработки результатов. Их число превышает сотни проблемно-ориентированных програм- мных решений. К часто применяемым отно- сятся программы Tecplot, VisIt, Flow-3D POST, OpenFOAM utility “paraFoam”, ParaView и многие другие (инициативные и корпоративные) системы визуализации. Графические возможности постпроцессоров от различных производителей в значительной степени совпадают, поскольку в них часто используется общая библиотека графических операций, методов управления и отображения научных данных – Visualization Toolkit (VTK) (https://vtk.org/).

Исследовательские группы в России также используют распространенные библиотеки и программы, дополняя их своими оригинальными авторскими разработками и утилитами. В качестве хорошо проработанных отечественных систем визуализации можно отметить Scientific View (ЛОГОС «РФЯЦ-ВНИИЭФ») (https://logos-support.ru/logos) и графический постпроцессор вычислительной системы FlowVi- sion (https://flowvision.ru/ru/). В последней про- грамме возможны импорт трехмерных моделей в известных форматах и автоматическое постро- ение расчетных сеток, что упрощает переход  с зарубежного ПО на FlowVision. В последних версиях графических постпроцессоров можно вести параллельную обработку объемных массивов данных результатов, полученных при массовых вычислениях в системах кластеров  и суперкомпьютеров.

К известным корпоративным программным средствам можно добавить графический постпроцессор Flag SINF [1], систему визуализации программного комплекса численного решения задач сверхзвуковой аэродинамики, реализованную на компьютерах с параллельной и гибридной архитектурой CFS3D/HyCFS [2], и дру- гие инициативные разработки научных коллективов России.

В системах визуализации совершенствуется техника представления векторных и скалярных данных, расширяются приемы обработки вторичных полей и представления абстрактных объектов, через которые выявляются связи переменных в вычислениях. Развиваются новые приемы анализа топологии течений, отличающихся по пространственному и временному масштабам [3].

В последних версиях постпроцессоров расширяются возможности представления символических объектов, через которые отражаются особенности вихревых структур, например, набора различных критериев тензорных инвариантов градиента скорости, удобных для топологического описания [4].

Функциональность системы  визуализации и интерпретации  результатов моделирования

Одной из программ графического анализа результатов моделирования различных течений и процессов является система визуализации и интерпретации (СВИ) результатов в вычислительной гидро- и газодинамике HDVIS [5].

Система HDVIS – многоплатформенная графическая Java-среда. В настоящее время эта программа с открытым исходным кодом продолжает функционально расширяться и модернизироваться в среде разработки кроссплатформенных программ IntelliJ IDEA (https:// www.jetbrains.com/idea/). В программном интер- фейсе системы визуализации используются GUI Java Swing и библиотека трехмерной графики JOGL. Функциональность расширений сис- темы проверяется при практическом анализе решения задач вычислительной гидродинами- ки, выполняемых в различных вычислительных системах. Программа используется в разных ОС: Mac OS, Windows, Linux.

Графический пользовательский интерфейс системы визуализации HDVIS показан на рисунке 1.

В среде системы можно вести визуализацию и анализ физических полей всевозможных стационарных и нестационарных течений газа и жидкости. Работа в СВИ может быть дополнена генерацией полей производных и символических величин, которые делают отражение процессов более информативным, с выявлением скрытых связей.

Графическое представление результатов моделирования ведется на основе управляемой выборки из БД расчетов, проводимой как при удаленной обработке на графических станциях, так и при работе в режиме in situ на вычислительном сервере. 

Управление графическим анализом отражается в панели дерева сцены визуализации –  базового графического конвейера сцены, где задаются параметры и вызываются методы представления данных результатов. Геометрические образы добавляемых объектов представ- ляются в основных окнах пользовательского интерфейса системы. Изменения отображаются интерактивно, следуя пользовательскому сценарию построения сцен визуализации, с включением соответствующего рендеринга. Пользователь программы управляет визуальными объектами через активируемые диалоговые  и контекстные окна. В дереве сцены добавляются (c выбором нужных методов) и корректируются разные необходимые объекты визуали- зации: блоки расчетных областей, выделенные в них зоны и координатные сетки, строятся сечения с картами и изолиниями, изоповерхности, горельефы, определяются вихревые нити, линии тока и траектории отмеченных частиц, строятся эпюры распределения переменных и т.п. Интерактивное управление представлением объектов видеосцен вариативно при добавлении методов и дублируется кнопочными сочетаниями команд.

Рендеринг тоновых изображений ведется на основе данных о переменных, задаваемых в узлах блочно-структурированных сеток вычислительной программы. Помимо традиционного представления объектов в сценах пространственных сечений с изображением карт распределения переменных, векторных полей, эпюр распределения переменных и т.п., в системе ведется интерактивный выбор необходимых проекций, задаются вращение объектов, их масшта- бирование и перенос, управление анимацией  и многое другое, что необходимо по сценарию визуализации.

Выявление когерентных структур в моделях течений происходит с предварительной генерацией производных полей, расчет которых ведет- ся с заданием различных аналитических соотношений. Формульное задание соотношений проводится в окне редактора. Необходимые действия выполняются с помощью символьных операций с переменными. В окне редактора вызывается парсер математических выражений. После лексического и синтаксического разборов производятся необходимые алгебраические и функциональные операции векторного и тензорного анализа с матрицами переменных, осуществляются дифференцирование и расчет интегральных характеристик. 

Можно отметить, что использование редактора формул является наиболее востребованной пользовательской операцией для выявления самых разных характеристик течений в среде визуализатора.

Стилевое исполнение сцен может значитель- но варьироваться. Освещение объектов задается с варьируемыми значениями коэффициентов прозрачности, преломления и диффузионного отражения света на граничных поверхностях объектов. Интерактивное изменение этих параметров позволяет провести рендеринг с более выразительным иллюстрационным представлением объектов сцены.

Одним из важных приемов постобработки является возможность создания анимаций, отражающих пространственно-временные изме- нения в нестационарных потоках, формирование когерентных структур, которые трудно анализировать только по числовым данным в статичном представлении. При просмотре анимированных сцен в СВИ использовались эффективные приемы распараллеливания операций рендеринга траекторий отмеченных частиц и вихревых поверхностей, применялись алгоритмы более быстрого отбора элементов полигональных моделей поверхностей, ребра и грани которых имели большое число самопересечений и затенений.

Архивация результатов графического анализа разного формата представления, запись кадров последовательностей в анимационных сюжетах велись c дополнительным сопровождением в базу результатов исследования и использовались при формировании презентаций по теме исследований.

Выделение когерентных структур  вихревых течений

При анализе течений в системе визуализации часто применяются опции редактора формул расчета дополнительных производных полей. Новые символические объекты важны для визуального выделения и анализа когерентных структур. Практика показала, что наиболее часто требуется расчет разных инвариантов тензора градиента скорости. В порядке востребования можно отметить Q-критерий, l2, W, Liu- tex, D и другие методы выделения структур [4]. Метод Q-критерия удобен для выявления зон вихреобразования разной интенсивности, в которых вращение превалирует над сдвигом и норма завихренности становится больше нор- мы тензора скоростей деформации. Для визуализации вихревых нитей и линий тока часто  используется расчет критерия нормированной спиральности (helicity) – H, по величине которой можно определить начало бифуркации струйных потоков, изменение направления вращения при вихревом разделении. Разные производные характеристики применяются для прослеживания деформации изоповерхностей, ассоциированных с линиями тока, нитями и трубками завихренности.

Преобразования символических объектов ведутся в соответствии с устоявшимися в вычислительной гидродинамике приемами. Как пример следует отметить способ нахождения предельных линий вихревых ядер при задании промежуточных точек трассировки переносимых частиц в узлах сеток изоповерхностей, условно отражающих вихревую структуру. Это является робастным методом выявления вихревых структур в процессах детонации и при визуализации фронтов распространения ударных волн в сверхзвуковых и гиперзвуковых течениях [2, 6].

Комбинирование в использовании тензорноинвариантных маркеров повышает информативность представления связей переменных величин в когерентных структурах течений.

Примеры постпроцессорного анализа  вихревых структур разного масштаба

Методы визуализации в СВИ рассмотрены в двух примерах комбинаторного представления течений, отличающихся пространственным и временным масштабами.

В первом случае постобработка велась при анализе результатов численного моделирования ламинарно-турбулентного перехода в линейном каскаде решетки трансзвуковой турбины [7]. В расчетах применялись блочно-струк- турированные сетки с числом узлов до 1 500 000. Для описания турбулентности использовались модель Спаларта–Аллмараса и SST-версия мелкомасштабной турбулентности Ментера. Моделирование течения газа в каскаде с большим углом поворота течения велось с проверкой точности вычислений по авторской модели с использованием экспериментальных данных, применяемых до настоящего времени при валидации CFD-кодов в вычислительной гидродинамике [8].

Пространственный ламинарно-турбулентный переход в межлопаточных каналах турбомашин имеет множество особенностей, связанных со вторичными течениями. Возникающие при обтекании лопаток вихри оказывают значительное влияние на безвозвратные потери полного давления в проходном канале. Основные потери связаны с пространственной деформацией вихревых струй газа при их переходе от напорной стороны лопаток на сторону низкого давления. Возникающее вторичное течение значительно изменяет структуру газового потока при резком перепаде давления на входе в канал, что приводит к появлению подковообразных вихрей, их трансформации в межлопаточном переходе и значительной интенсификации вращения в углах сопряжения лопаток с торцевой поверхностью каскада.

На рисунке 2 для показа движения газа  используется кадр анимации движения газа с выделением треков отмеченных частиц в критических зонах перестройки скоростных полей.

Характерно, что вторичное течение в проходном канале имеет повернутую слоистую структуру, возникшую в различных областях на входе в канал (рис. 3, левый и правый фрагменты). Течение газа при скручивании струй происходит с их перемешиванием при подходе к разным зонам у выходных кромок напорной и всасывающей поверхностей лопаток, с чередованием углов направления векторов скорости. Как следствие, значительно увеличивается завихренность в углах сопряжения лопаток  с торцевой поверхностью, что ведет к появлению неустойчивости Кельвина–Гельмгольца  и к неуправляемому отрыву течения от выходных кромок лопаток. Последнее сопровождается интенсивными пульсациями давления и ско- рости в следе за лопаткой с образованием вихре- вой дорожки Кармана. Отрыв потока приводит к значительному вибрационному воздействию течения на элементы конструкции турбины.

Изменения циркуляции вторичного течения иллюстрируются кадрами анимации на рисунке 4. Для выявления ядра вихреобразования использовались промежуточные точки трассирования отмеченных частиц, фиксированные в узлах сетки поверхности Q-критерия. При увеличении этой величины треки частиц, ассоциированные с Q-поверхностью, начинают группироваться у центральной линии вихря, имея ряд разрывов.

На стенке лопатки, на всасывающей стороне, показаны линии тока в зоне сепарационного разделения приграничного слоя. Характерно распределение векторного поля скорости с сепаратрисой у задней кромки лопатки, где анимация частиц-маркеров дополняет картину сложного движения газа в зоне повышенной турбулентности, с осциллирующим замыканием вихревых пелен на стенках лопатки при их подходе к выходной кромке.

В среде визуализатора можно выявить детали зарождения и развития угловых вихрей, которые имеют значительно меньший масштаб по сравнению с размерами лопаток. Подробности развития угловых вихревых структур изображены на рисунке 3 (центральный фрагмент) и иллюстрируются в ряде кадров анимации  на рисунке 4. Эти структуры вносят основной вклад в турбулизацию следа потока у основания выходных кромок лопаток. Здесь формируются вертикальные парные вихри с переменным направлением закрутки, часть которых  попадает в рециркуляционную область с осцил- лирующим их перераспределением по высоте лопатки. Результаты визуального анализа когерентных структур хорошо согласуются с исследованиями [8, 9], где велось прямое моделирование турбулентности.

В качестве второго примера использования функциональности опций СВИ можно привести результаты анализа численного исследования процесса столкновения мощной ударной волны, порожденной взрывом сверхновой звез- ды, с газовой туманностью, представляющей систему из двух облаков молекулярного водорода [10]. Эта задача вычислительной астро- физики отличается масштабом космических объектов. Область, в которой моделировалось столкновение ударной волны и туманности, имела размеры 3,2×1,6×1,6 парсек. Количество узлов расчетной сетки превышало миллиард. Применение таких больших расчетных сеток переводит поставленную задачу в класс проблем, решаемых сегодня на высокопроизводительных ЭВМ с распараллеливанием вычислений и гибридным использованием значительного числа графических процессоров (GPU) и центральных обрабатывающих устройств (CPU).

В описании начальных условий ударная волна от взрыва сверхновой звезды движется со скоростью 100 км/с, вещество в облачном новообразовании перемещается с гиперзвуковой скоростью порядка 10 км/с. Прохождение плазмы ударной волны через газовую туманность сопровождается локальным уплотнени- ем вещества молекулярных облаков в форме  S-образных складок. Вихревые образования инициируются сдвиговой неустойчивостью Кель- вина–Гельмгольца (KHI) в пограничных слоях и неустойчивостью Рихтмайера–Мешкова (RMI) из-за резкого изменения плотности газа за фрон- том ударной волны. По мере эволюции туманности формируется новая структура вихревых образований с переменным распределением  в оболочке туманности, с абляцией газовых сгущений и развитием нитевидных (филаментарных) структур в остатках туманности.

Изменение формы туманности в процессе ее эволюции отражено на рисунке 5.

Для визуализации процесса турбулизации туманности применялось множество приемов выделения когерентных структур с использованием разных методов их представления через опции редактора функциональных преобразований визуализатора. Структуру новообразования можно представить с помощью теневого изображения неравномерного распределения плотности газа с отображением контуров экспоненциальной функции от модуля градиента плотности газа, построенного в меридиональном сечении туманности.

Данный метод числовых шлиренов широко используется при имитации экспериментальной визуализации. В кадрах анимации формоизменения туманности отчетливо идентифицируются ударные волны и веерные поля их отражения с выделением зон сжатия и разряжения. Из двух кадров анимации эволюции туманности (изменения в интервале от ста до четырехсот тысяч земных лет) можно увидеть, как идет перестройка ее формы при развитии S-образного сдвига пограничных слоев и возникновения KH-неустойчивости.

В нижней части рисунка 5 показано формирование пакетов вихрей подковообразной формы и продольных шпилькообразных вихрей. Они представляют собой пару вращающихся  в противоположном направлении образований цилиндрической формы с перемычкой в виде W-образной головки, через которую проходят вихревые нити. Подобные структуры идентифицируются при прямом численном моделировании (DNS) турбулентности в пристенных слоях течений в каналах и на границе газовых струй [4].

Анализ результатов численного моделирования соударения молекулярных облаков в различных коллизиях и развития неустойчивых клочковатых формообразований при дальнейшей эволюции остатков молекулярных облаков показал, что при значительном уплотнении газовой материи возможно образование грави- тационно связанных предзвездных областей филаментарной формы, вытянутых комков и конусообразных оболочек [10]. Результаты моделирования согласуются с экспериментальными наблюдениями процессов во Вселенной и с результатами вычислительных экспериментов на суперкомпьютерах [11].

В качестве дополнения к оценке функциональности системы визуализации можно отметить итоги альтернативной постобработки результатов решения сложных задач детонации, горения и образования вихревых структур сверхзвуковой газодинамики в сторонних программных комплексах [2, 6]. Выявление когерентных структур проводилось в среде обсуждаемой системы и дополнялось результатами, полученными при использовании постпроцессоров других систем. В целом были отмечены высокая информативность презентационного представления сцен визуализации в СВИ и  более продуктивная работа пользователя в системе.

Заключение

Следует подчеркнуть, что при обработке результатов моделирования в вычислительной гидродинамике расширена функциональность системы визуализации и интерпретации HDVIS. Усовершенствована методика визуального представления когерентных структур, трудно выявляемых при анализе вторичных течений  в энерготехнологических устройствах, при исследовании газодинамических структур природ- ных образований. За счет вариативной постобработки повысилась информативность анализа при сопровождении вычислительных экспе- риментов на высокопроизводительных ЭВМ. Применение системы визуализации способствовало ускорению качественной обработки результатов моделирования быстропротекающих процессов, которые трудно, а часто невозможно, исследовать экспериментально. Интерактивное управление при постобработке позволяет наглядно выделять значимые факторы при моделировании процессов в традиционной и атомной энергетике, повысить продуктивность анализа решения ряда астрофизических задач.

Список литературы

1. Смирнов Е.М., Зайцев Д.К., Смирновский А.А. Опыт разработки суперкомпьютерных кодов для решения сложных задач теплогидродинамики в объектах ядерной энергетики // Суперкомпьютерные технологии в промышленности: матер. конф. 2014. С. 45–55.

2. Khotyanovsky D., Kudryavtsev A. DNS of surface roughness effects on laminar-turbulent transition in a supersonic boundary layer. AIP Conf. Proc., 2016, vol. 1770, art. 030058, pp. 1–6. doi: 10.1063/1.4964000.

3. Moffatt H.K. Some topological aspects of fluid dynamics. J. of Fluid Mech., 2021, vol. 914, art. P1. doi: 10.1017/jfm.2020.230.

4. Liu C., Gao Y., Dong X., Wang Y., Liu J. et al. Third generation of vortex identification methods: Omega and Liutex/Rortex based systems. J. of Hydrodynamics, 2019, vol. 31, pp. 205–223. doi: 10.1007/s42241-019-0022-4.

5. Goryachev V.D., Balashov M.E. Visualization of simulation results in information and computational system. Proc. Int. Conf. NIT&QM, 2009, pp. 29–31.

6. Mikhalchenko E.V., Nikitin V.F., Goryachev V.D. Simulation of a detonation engine on an acetylene-oxygen mixture. In: LNME. Proc. APM, 2023, pp. 85–94. doi: 10.1007/978-3-031-37246-9_7.

7. Левченя А.М., Смирнов Е.М. Численное исследование трехмерного турбулентного течения и торцевого теплообмена в крупномасштабной решетке рабочих турбинных лопаток // Теплофизика высоких температур. 2010. Т. 48. № 1. C. 62–73.

8. Miki K., Ameri A., Giel P. Large eddy simulation analysis of loss anomaly of a turbine blade with large trailing edge radius. J. Turbomach, 2025, vol. 147, no. 3, art. 031012. doi: 10.1115/1.4066914.

9. Hoarau J., Cinnella P., Gloerfelt X. Large eddy simulation of turbomachinery flows using a high-order implicit residual smoothing scheme. Computers and Fluids, 2020, vol. 198, art. 104395. doi: 10.1016/j.compfluid.2019.104395.

10. Rybakin B., Goryachev V. The influence of the kelvin-helmholtz instability on the shape and decay of molecular clouds remnants moving behind the shock wave after a supernova explosion. In: LNCS. Proc. RuSCDays, 2025, vol. 15406, pp. 227–240. doi: 10.1007/978-3-031-78459-0_17.

11. Ferrand G., Warren D.C., Ono M. et al. From supernova to supernova remnant: Comparison of thermonuclear explosion models. The Astrophysical J., 2021, vol. 906, no. 2, art. 93. doi: 10.3847/1538-4357/abc951.

References

1. Smirnov, E.M., Zaitsev, D.K., Smirnovsky, A.A. (2014) ‘Experience in developing supercomputer codes for solving complex problems of thermohydrodynamics in nuclear power facilities’, Proc. Conf. Supercomputing Technologies in the Industrial Sector, 2014, pp. 45–55 (in Russ.).
2. Khotyanovsky, D., Kudryavtsev, A. (2016) ‘DNS of surface roughness effects on laminar-turbulent transition in a supersonic boundary layer’, AIP Conf. Proc., 1770, art. 030058, pp. 1–6. doi: 10.1063/1.4964000.
3. Moffatt, H.K. (2021) ‘Some topological aspects of fluid dynamics’, J. of Fluid Mech., 914, art. P1. doi: 10.1017/jfm.2020.230.
4. Liu, C., Gao, Y., Dong, X., Wang, Y., Liu, J. et al. (2019) ‘Third generation of vortex identification methods: Omega and Liutex/Rortex based systems’, J. of Hydrodynamics, 31, pp. 205–223. doi: 10.1007/s42241-019-0022-4.
5. Goryachev, V.D., Balashov, M.E. (2009) ‘Visualization of simulation results in information and computational system’, Proc. Int. Conf. NIT&QM, pp. 29–31.
6. Mikhalchenko, E.V., Nikitin, V.F., Goryachev, V.D. (2023) ‘Simulation of a detonation engine on an acetylene-oxygen mixture’, in LNME. Proc. APM, pp. 85–94. doi: 10.1007/978-3-031-37246-9_7.
7. Levchenya, A.M., Smirnov, E.M. (2010) ‘Numerical investigation of three-dimensional turbulent flow and endwall heat transfer in a large-scale cascade of turbine blades’, High Temperature, 48(1), pp. 57–67 (in Russ.).
8. Miki, K., Ameri, A., Giel, P. (2025) ‘Large eddy simulation analysis of loss anomaly of a turbine blade with large trailing edge radius’, J. Turbomach, 147(3), art. 031012. doi: 10.1115/1.4066914.
9. Hoarau, J., Cinnella, P., Gloerfelt, X. (2020) ‘Large eddy simulation of turbomachinery flows using a high-order implicit residual smoothing scheme’, Computers and Fluids, 198, art. 104395. doi: 10.1016/j.compfluid.2019.104395.
10. Rybakin, B., Goryachev, V. (2025) ‘The influence of the kelvin-helmholtz instability on the shape and decay of molecular clouds remnants moving behind the shock wave after a supernova explosion’, in LNCS. Proc. RuSCDays, 15406, pp. 227–240. doi: 10.1007/978-3-031-78459-0_17.
11. Ferrand, G., Warren, D.C., Ono, M. et al. (2021) ‘From supernova to supernova remnant: comparison of thermonuclear explosion models’, The Astrophysical J., 906(2), art. 93. doi: 10.3847/1538-4357/abc951.