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仿真技术综合了跨学科、跨专业等多应用领域的信息技术、数学思想，以计算机为工具，依托系统模型对假想或实际的系统开展研究测试，被广泛应用于各类复杂产品的研发设计中。本文根据航空发动机设计仿真的特点，对高性能计算在此场景下的应用特征进行了探索，提出了解决仿真需求的技术途径。
一、 航空发动机仿真计算特点
航空发动机仿真，涉及了内流气动热力学、结构力学、材料等多个学科的相关技术，其依托高性能计算基础资源并利用CAD/CAE等专业应用软件，实现对航空发动机整机、部件以及系统的高效率、高保真耦合数值模拟。其仿真计算过程可分为前处理、求解、后处理三个阶段。
（一）前处理。前处理的主要工作是进行几何模型、网格模型的建立。首先参照实物状态进行建模，然后对照几何模型设定计算域并进行网格划分，最后配置求解前的各边界条件、初场等，完成计算参数的设定。
（二）求解。求解主要是利用计算机CPU对仿真模型进行分析，计算各个网格单元结构，预测模型的变化特性、趋势等。其主要包含结构分析、流体动力学分析、电磁场分析以及多物理场的耦合分析等。
（三）后处理。后处理的主要工作是处理期望的求解结果，通常利用残差图、云图等相关特性图进行辅助分析，提取求解结果中的关键数值。
二、 航空发动机仿真算力需求分析
根据航空发动机仿真计算的特点，各阶段对硬件资源的需求不同，高性能计算资源的配置将直接影响仿真计算的效率表现。前处理、后处理阶段涉及的仿真应用属于GPU密集型，需要使用大量的图形资源，对显卡的图形处理性能有着较高的要求;求解阶段为数学方程计算，以CPU计算为主，结合GPU辅助加速等方式实现数值分析，对CPU的主频、核心数、内存容量以及磁盘读写速度都有着极高的要求，不同求解方式对于硬件资源的需求都略有差异。
（一）前后处理需求分析
前处理阶段与后处理阶段对于计算资源需求类似。以一个网格量达到亿级、文件大小30GB的三维模型为例，在工作站上（CPU6核、内存64GB、硬盘4TB、显存8GB）进行前处理工作，模型可缩放拖拽但不流畅，设备显卡、内存负载较高。求解完成后，进行速度变量处理、切面分析等后处理操作，设备CPU单核负载已达99%，内存使用量约50GB.显卡GPU利用满载，详见图1、图2所示。
由此分析可知，在航空发动机仿真设计的前后处理阶段，对CPU单核处理性能、内存大小、显存缓存均有着十分高的性能要求，配套的高性能计算基础资源必须满足以上几个方面的需求。
（二）求解需求分析
在求解阶段，常用的CAE仿真计算类型有流体计算、隐式有限元计算、显式有限元计算等。流体计算可用于模拟仿真发动机内部实际的流体流动情况，其原理是用数值方法求解代数方程组以获取流场解;有限元计算是基于有限元模型完成有关的数值计算，其基于区域分解法来实现计算过程的并行化处理，主要包括隐式求解和显式求解两类。
流体计算。流体计算利用流体力学中经典的数学思想与计算方法，依托大量高性能的计算机资源，通过并行处理等技术，完成数学模型的快速求解。流体计算软件商业化程度很高，较为流行的商业软件包括：CFX. Fluent等。各类软件大多具备较强的并行扩展能力，可加快网格模型的求解效率，其原理是将求解模型分解成多个区域，每个区域分配一定的CPU资源开展计算，多个区域之间通过并行计算实现整个问题的高效求解。划分越多的CPU资源，计算效率将会明显提升。
隐式有限元计算。隐式求解通常用于结构静力学、动力学分析，其通常采用共享内存并行和分布式内存并行的方式进行计算，要求节点的内存容量大、磁盘IO速度快，对于单进程的读写带宽也有着较高的要求。该类计算对资源的需求和流体计算有着明显的区别，当采用更多核数计算时会一定程度上提高并行效率，但并行效果不如流体计算，而伴随而来的问题则是存储读写带宽大幅增加。此类计算适合在单节点内运行，须保证节点的CPU单核性能、内存容量、单线程读写性能以及链路聚合带宽。
显式有限元计算。显式求解通常用于计算变形、包容性验证等动力学问题。相较于隐式求解，显式解法对内存、磁盘IO和通信延迟的要求要低一些，对硬件平台的可扩展性适配较好。相较于流体计算，整体对资源的需求类似，但在内存容量方面需求更大。
三、高性能计算应用技术研究
研究航空发动机仿真计算需求的主要目的是为了能够更深刻、更详细的了解业务与计算力的需求关系，以及计算力是如何解决业务问题的。透彻的需求分析，能够在高性能计算技术运用时，更加准确、合理的提出架构设计、集群硬件选型以及相关软件系统的应用，最终形成覆盖航空发动机仿真计算业务全过程的高性能计算平台。通过上述研究，本文对航空发动机设计仿真的资源需求进行了汇总，如表1所示。
通过深入研究航空发动机仿真计算的类型与特点，对算力资源需求展开详细分析，明确了高性能计算平台基础运行环境的选型配置将直接决定仿真计算的效率，共性的服务器配置无法有效满足全部业务需求。因此，在开展面向航空发动机仿真特点的高性能计算应用时，须重点考虑计算、网络、存储、管理、图形等多类资源的规划配置，总结为以下几点：
在计算资源规划上，始终要保证以仿真业务需求为核心，计算资源建议由高密度节点、大内存节点等多形态节点组成，形成差异化的高性能计算资源池，满足仿真计算各阶段不同类型计算资源的需求，保证资源利用的最大化。
在网络资源规划上，将网络划分为计算和管理网络。根据行业应用特点，计算网络推荐采用低延迟、大带宽的Infiniband网络，管理网络则采用核心接入的二層以太网架构模式，并将业务管理网络和设备管理网络独立建设。
在存储资源规划上，根据仿真计算类型等业务需求，采用可扩展的并行存储，配置并行文件系统。架构设计以一级存储（存储）加二级存储（备份）的运行方式，重点提升存储聚合带宽、单线程读写速度，扩容存储容量，满足各类仿真计算类型的存储应用需求。 在管理资源规划上，配置冗余的管理/登录服务器搭载作业调度、仿真应用软件，按需开展统计报表、集群管理等系统建设，实现高性能计算平台统一运维，保证高性能计算平台的稳定、高效运行。
在图形资源规划上，集中配置图形服务器或工作站。通过灵活的资源池划分与作业调度策略，实现有限元计算、前后处理、三维设计等多态仿真在集中资源池的”云化”应用，全面提升设备使用效率，形成一套完整的面向航空发动机仿真计算全过程应用的高性能图形资源池。
四、结语
本文主要介绍了高性能计算在航空发动机设计仿真中的应用思路，分析了本行业的仿真业务特点以及对算力资源的差异化需求，最终形成了适用于航空发动机领域、具备行业特征的高性能计算应用实践，在行业内具有一定的借鉴价值。
作者单位：中国航发湖南动力机械研究所
图2给出的是制丝车间移动管理系统的设计架构图。
四、系統功能应用
目前，基于Andriod的移动管理系统在南阳卷烟厂制丝车间广泛投入应用，效果良好。移动管理系统通过服务层下发工单，PLC系统接收工单，控制车间生产;监控系统通过PLC地址，实时展示现场生产状况，同时反馈给移动管理系统。实现了移动管理系统、监控系统与PLC控制系统的数据联通。系统实现的主要功能如下所示：
实现了手机移动端与制丝车间PLC控制系统的信息交互，移动端通过WebService和Socket通信，将生产工单和工艺参数标准下发至车间PLC系统，控制生产;通过OPC数采服务和HTTP通信，实时获取车间各条生产线的生产进度以及各个工艺段工艺指标实时值。
解决了生产调度人员和车间巡检人员在巡检过程中，无法随时随地掌握各条生产线生产进度的矛盾。通过移动管理系统，巡检人员根据各条线的生产进度，完成时间，科学制定排产计划，减少因换班或者换批造成的时间贻误，提高生产效率。
解决了车间检查人员无法通过拍照、录视频的方式反馈车间问题的矛盾。维修人员以往通过纸质记录检查问题，检查过程低效，描述问题不全面，造成设备维修保养的延误。通过移动终端，检查人员可以拍照或者录视频，详细描述问题，制定维修计划，发送手机短信通知维修人员，提高维修效率。
实现了制丝车间生产统计结果实时反馈，以往生产结束后，换班人员无法及时获取当天批次的合格率、CPK等统计结果。通过移动管理系统，可以随时查看当天各批次的质量统计结果，及时发现工艺标准中存在的问题并修改，提高车间生产的工艺质量水平。
五、 结语
南阳卷烟厂移动终端管理系统，实现了车间生产过程随时随地掌握，生产统计结果及时反馈，工艺检查全面完善，设备申报维修高效便捷，有效地提高了车间的生产效率和工艺管理水平。随着“机器自学习”、 “数据挖掘”等大数据算法的广泛应用，将移动终端系统与大数据应用相融合，实现制丝生产关键参数指标自适应优化调整，提高烟丝品质，是制丝车间移动管理系统未来的研究方向。通过大数据、移动终端系统，实现智能生产，为打造烟草行业智慧工厂而努力。
作者单位：河南中烟工业有限责任公司南阳卷烟厂
一、 航空发动机仿真计算特点
航空发动机仿真，涉及了内流气动热力学、结构力学、材料等多个学科的相关技术，其依托高性能计算基础资源并利用CAD/CAE等专业应用软件，实现对航空发动机整机、部件以及系统的高效率、高保真耦合数值模拟。其仿真计算过程可分为前处理、求解、后处理三个阶段。
（一）前处理。前处理的主要工作是进行几何模型、网格模型的建立。首先参照实物状态进行建模，然后对照几何模型设定计算域并进行网格划分，最后配置求解前的各边界条件、初场等，完成计算参数的设定。
（二）求解。求解主要是利用计算机CPU对仿真模型进行分析，计算各个网格单元结构，预测模型的变化特性、趋势等。其主要包含结构分析、流体动力学分析、电磁场分析以及多物理场的耦合分析等。
（三）后处理。后处理的主要工作是处理期望的求解结果，通常利用残差图、云图等相关特性图进行辅助分析，提取求解结果中的关键数值。
二、 航空发动机仿真算力需求分析
根据航空发动机仿真计算的特点，各阶段对硬件资源的需求不同，高性能计算资源的配置将直接影响仿真计算的效率表现。前处理、后处理阶段涉及的仿真应用属于GPU密集型，需要使用大量的图形资源，对显卡的图形处理性能有着较高的要求;求解阶段为数学方程计算，以CPU计算为主，结合GPU辅助加速等方式实现数值分析，对CPU的主频、核心数、内存容量以及磁盘读写速度都有着极高的要求，不同求解方式对于硬件资源的需求都略有差异。
（一）前后处理需求分析
前处理阶段与后处理阶段对于计算资源需求类似。以一个网格量达到亿级、文件大小30GB的三维模型为例，在工作站上（CPU6核、内存64GB、硬盘4TB、显存8GB）进行前处理工作，模型可缩放拖拽但不流畅，设备显卡、内存负载较高。求解完成后，进行速度变量处理、切面分析等后处理操作，设备CPU单核负载已达99%，内存使用量约50GB.显卡GPU利用满载，详见图1、图2所示。
由此分析可知，在航空发动机仿真设计的前后处理阶段，对CPU单核处理性能、内存大小、显存缓存均有着十分高的性能要求，配套的高性能计算基础资源必须满足以上几个方面的需求。
（二）求解需求分析
在求解阶段，常用的CAE仿真计算类型有流体计算、隐式有限元计算、显式有限元计算等。流体计算可用于模拟仿真发动机内部实际的流体流动情况，其原理是用数值方法求解代数方程组以获取流场解;有限元计算是基于有限元模型完成有关的数值计算，其基于区域分解法来实现计算过程的并行化处理，主要包括隐式求解和显式求解两类。
流体计算。流体计算利用流体力学中经典的数学思想与计算方法，依托大量高性能的计算机资源，通过并行处理等技术，完成数学模型的快速求解。流体计算软件商业化程度很高，较为流行的商业软件包括：CFX. Fluent等。各类软件大多具备较强的并行扩展能力，可加快网格模型的求解效率，其原理是将求解模型分解成多个区域，每个区域分配一定的CPU资源开展计算，多个区域之间通过并行计算实现整个问题的高效求解。划分越多的CPU资源，计算效率将会明显提升。
隐式有限元计算。隐式求解通常用于结构静力学、动力学分析，其通常采用共享内存并行和分布式内存并行的方式进行计算，要求节点的内存容量大、磁盘IO速度快，对于单进程的读写带宽也有着较高的要求。该类计算对资源的需求和流体计算有着明显的区别，当采用更多核数计算时会一定程度上提高并行效率，但并行效果不如流体计算，而伴随而来的问题则是存储读写带宽大幅增加。此类计算适合在单节点内运行，须保证节点的CPU单核性能、内存容量、单线程读写性能以及链路聚合带宽。
显式有限元计算。显式求解通常用于计算变形、包容性验证等动力学问题。相较于隐式求解，显式解法对内存、磁盘IO和通信延迟的要求要低一些，对硬件平台的可扩展性适配较好。相较于流体计算，整体对资源的需求类似，但在内存容量方面需求更大。
三、高性能计算应用技术研究
研究航空发动机仿真计算需求的主要目的是为了能够更深刻、更详细的了解业务与计算力的需求关系，以及计算力是如何解决业务问题的。透彻的需求分析，能够在高性能计算技术运用时，更加准确、合理的提出架构设计、集群硬件选型以及相关软件系统的应用，最终形成覆盖航空发动机仿真计算业务全过程的高性能计算平台。通过上述研究，本文对航空发动机设计仿真的资源需求进行了汇总，如表1所示。
通过深入研究航空发动机仿真计算的类型与特点，对算力资源需求展开详细分析，明确了高性能计算平台基础运行环境的选型配置将直接决定仿真计算的效率，共性的服务器配置无法有效满足全部业务需求。因此，在开展面向航空发动机仿真特点的高性能计算应用时，须重点考虑计算、网络、存储、管理、图形等多类资源的规划配置，总结为以下几点：
在计算资源规划上，始终要保证以仿真业务需求为核心，计算资源建议由高密度节点、大内存节点等多形态节点组成，形成差异化的高性能计算资源池，满足仿真计算各阶段不同类型计算资源的需求，保证资源利用的最大化。
在网络资源规划上，将网络划分为计算和管理网络。根据行业应用特点，计算网络推荐采用低延迟、大带宽的Infiniband网络，管理网络则采用核心接入的二層以太网架构模式，并将业务管理网络和设备管理网络独立建设。
在存储资源规划上，根据仿真计算类型等业务需求，采用可扩展的并行存储，配置并行文件系统。架构设计以一级存储（存储）加二级存储（备份）的运行方式，重点提升存储聚合带宽、单线程读写速度，扩容存储容量，满足各类仿真计算类型的存储应用需求。 在管理资源规划上，配置冗余的管理/登录服务器搭载作业调度、仿真应用软件，按需开展统计报表、集群管理等系统建设，实现高性能计算平台统一运维，保证高性能计算平台的稳定、高效运行。
在图形资源规划上，集中配置图形服务器或工作站。通过灵活的资源池划分与作业调度策略，实现有限元计算、前后处理、三维设计等多态仿真在集中资源池的”云化”应用，全面提升设备使用效率，形成一套完整的面向航空发动机仿真计算全过程应用的高性能图形资源池。
四、结语
本文主要介绍了高性能计算在航空发动机设计仿真中的应用思路，分析了本行业的仿真业务特点以及对算力资源的差异化需求，最终形成了适用于航空发动机领域、具备行业特征的高性能计算应用实践，在行业内具有一定的借鉴价值。
作者单位：中国航发湖南动力机械研究所
图2给出的是制丝车间移动管理系统的设计架构图。
四、系統功能应用
目前，基于Andriod的移动管理系统在南阳卷烟厂制丝车间广泛投入应用，效果良好。移动管理系统通过服务层下发工单，PLC系统接收工单，控制车间生产;监控系统通过PLC地址，实时展示现场生产状况，同时反馈给移动管理系统。实现了移动管理系统、监控系统与PLC控制系统的数据联通。系统实现的主要功能如下所示：
实现了手机移动端与制丝车间PLC控制系统的信息交互，移动端通过WebService和Socket通信，将生产工单和工艺参数标准下发至车间PLC系统，控制生产;通过OPC数采服务和HTTP通信，实时获取车间各条生产线的生产进度以及各个工艺段工艺指标实时值。
解决了生产调度人员和车间巡检人员在巡检过程中，无法随时随地掌握各条生产线生产进度的矛盾。通过移动管理系统，巡检人员根据各条线的生产进度，完成时间，科学制定排产计划，减少因换班或者换批造成的时间贻误，提高生产效率。
解决了车间检查人员无法通过拍照、录视频的方式反馈车间问题的矛盾。维修人员以往通过纸质记录检查问题，检查过程低效，描述问题不全面，造成设备维修保养的延误。通过移动终端，检查人员可以拍照或者录视频，详细描述问题，制定维修计划，发送手机短信通知维修人员，提高维修效率。
实现了制丝车间生产统计结果实时反馈，以往生产结束后，换班人员无法及时获取当天批次的合格率、CPK等统计结果。通过移动管理系统，可以随时查看当天各批次的质量统计结果，及时发现工艺标准中存在的问题并修改，提高车间生产的工艺质量水平。
五、 结语
南阳卷烟厂移动终端管理系统，实现了车间生产过程随时随地掌握，生产统计结果及时反馈，工艺检查全面完善，设备申报维修高效便捷，有效地提高了车间的生产效率和工艺管理水平。随着“机器自学习”、 “数据挖掘”等大数据算法的广泛应用，将移动终端系统与大数据应用相融合，实现制丝生产关键参数指标自适应优化调整，提高烟丝品质，是制丝车间移动管理系统未来的研究方向。通过大数据、移动终端系统，实现智能生产，为打造烟草行业智慧工厂而努力。
作者单位：河南中烟工业有限责任公司南阳卷烟厂