Guía para la Implementación de análisis en paralelo de modelos dinámicos y estáticos No lineales mediante OpenSees
La investigación en ingeniería estructural busca predecir el comportamiento de las estructuras, por lo general se realizan análisis similares uno detrás de otro, denominados análisis en serie. Sin embargo, resulta más eficiente realizar análisis en paralelo, así el computador realiza varios proce...
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| Other Authors: | |
| Format: | bachelorThesis |
| Language: | spa |
| Published: |
Universidad de Cuenca
2022
|
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| author | Coello Chica, Esteban Nicolás Vintimilla Salinas, Xavier Santiago |
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por lo general se realizan análisis similares uno detrás de otro, denominados análisis en serie. Sin
embargo, resulta más eficiente realizar análisis en paralelo, así el computador realiza varios
procesos simultáneos, reduciendo tanto tiempos de resolución como costos energéticos. A pesar
de ello, no existen documentos que sinteticen las metodologías más comunes mediante
aplicaciones prácticas de ese tipo de análisis. Por este motivo, se elaboró una guía para la
implementación de análisis en paralelo para modelos dinámicos y estáticos no lineales mediante
OpenSees, utilizando tanto computadoras personales como clústeres.
En este trabajo se realizaron análisis incrementales dinámicos (IDA) y estáticos (Pushover) con
un prototipo del proyecto ATC-76-1 de la NIST, se analizaron las duraciones, speedups, y
eficiencias de varias metodologías, con el fin de identificar las ventajas y desventajas de cada una.
La paralelización (Tcl) y multiprocessing (Python) son las metodologías más sencillas de
implementar, y por lo tanto las más recomendadas. Sin embargo, OpenSeesMPI (Tcl) o mpi4py
(Python) son útiles para lograr un mayor control de procesos. El clúster más recomendado es
CEDIA por su potencia de cálculo, sin embargo, el manejo de otros clústeres como Google Cloud
o AWS es similar, por lo que la guía puede ser utilizada para el manejo de otros servidores a los
que tenga acceso el usuario.
Además, se detallaron los comandos utilizados en los análisis, los procesos de instalación y
ejecución de cada metodología, y se elaboraron videos tutoriales para la implementación de cada
una de ellas, en este sentido, se espera que en trabajos futuros se utilicen estas herramientas para
simplificar los trabajos de investigación, y se propone investigar sobre herramientas más potentes
que las propuestas como el uso de GPUs para multiprocesar tareas con OpenSees |
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| spelling | oai:dspace.ucuenca.edu.ec:123456789-402712023-10-30T16:44:29Z Guía para la Implementación de análisis en paralelo de modelos dinámicos y estáticos No lineales mediante OpenSees Coello Chica, Esteban Nicolás Vintimilla Salinas, Xavier Santiago Flores Solano, Francisco Xavier Pino Velázquez, Ángel Julver Ingeniería Civil Estructuras arquitectónicas Ingeniería de la construcción Diseño estructural La investigación en ingeniería estructural busca predecir el comportamiento de las estructuras, por lo general se realizan análisis similares uno detrás de otro, denominados análisis en serie. Sin embargo, resulta más eficiente realizar análisis en paralelo, así el computador realiza varios procesos simultáneos, reduciendo tanto tiempos de resolución como costos energéticos. A pesar de ello, no existen documentos que sinteticen las metodologías más comunes mediante aplicaciones prácticas de ese tipo de análisis. Por este motivo, se elaboró una guía para la implementación de análisis en paralelo para modelos dinámicos y estáticos no lineales mediante OpenSees, utilizando tanto computadoras personales como clústeres. En este trabajo se realizaron análisis incrementales dinámicos (IDA) y estáticos (Pushover) con un prototipo del proyecto ATC-76-1 de la NIST, se analizaron las duraciones, speedups, y eficiencias de varias metodologías, con el fin de identificar las ventajas y desventajas de cada una. La paralelización (Tcl) y multiprocessing (Python) son las metodologías más sencillas de implementar, y por lo tanto las más recomendadas. Sin embargo, OpenSeesMPI (Tcl) o mpi4py (Python) son útiles para lograr un mayor control de procesos. El clúster más recomendado es CEDIA por su potencia de cálculo, sin embargo, el manejo de otros clústeres como Google Cloud o AWS es similar, por lo que la guía puede ser utilizada para el manejo de otros servidores a los que tenga acceso el usuario. Además, se detallaron los comandos utilizados en los análisis, los procesos de instalación y ejecución de cada metodología, y se elaboraron videos tutoriales para la implementación de cada una de ellas, en este sentido, se espera que en trabajos futuros se utilicen estas herramientas para simplificar los trabajos de investigación, y se propone investigar sobre herramientas más potentes que las propuestas como el uso de GPUs para multiprocesar tareas con OpenSees Structural engineering research seeks to predict the behavior of structures, usually similar analyses are performed one after the other, called sequential analysis. However, it is more efficient to perform parallel analysis, so the computer performs several simultaneous processes, reducing both resolution times and energy costs. In spite of this, there are no documents that synthesize the most common methodologies through practical applications of this type of analysis. For this reason, a guide was developed for the implementation of parallel analysis for nonlinear dynamic and static models through OpenSees, using both personal computers and clusters. In this work, incremental dynamic (IDA) and static (Pushover) analyses were performed with a NIST prototype of the ATC-76-1 project, and the durations, speedups, and efficiencies of various methodologies were analyzed in order to identify the advantages and disadvantages of each one. Parallelization (Tcl) and multiprocessing (Python) are the simplest methodologies to implement, therefore the most recommended. However, OpenSeesMPI (Tcl) or mpi4py (Python) are useful to achieve greater process control. The most recommended cluster is CEDIA for its computing power, however, the management of other clusters such as Google Cloud or AWS is similar, so the guide can be used for the management of other servers to which the user has access. Furthermore, the commands used in the analyses, the installation and execution processes of each methodology were detailed, and video tutorials were developed for the implementation of each one of them, in this sense, it is expected that in future works these tools will be used to simplify the research work, and it is proposed to investigate more powerful tools than those proposed such as graphics cards for multiprocessing tasks with OpenSees Ingeniero Civil Cuenca 2022-11-18T15:32:36Z 2022-11-18T15:32:36Z 2022-11-16 bachelorThesis http://dspace.ucuenca.edu.ec/handle/123456789/40271 spa TI;1281 Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ openAccess application/pdf 168 páginas application/pdf Universidad de Cuenca |
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