Development of an accelerated Monte Carlo ray tracing based radiation heat transfer solver

Abstract

Monte Carlo ışın izleme (MCIİ), radyasyon transfer denkleminin (RTD) çözümü için yarı analitik bir stokastik yöntemdir. Bununla birlikte, yüksek hesaplama maliyeti geniş kullanımını engeller. Bu çalışmada, hızlandırılmış MCIİ tabanlı radyasyon ısı transferi çözücüsü geliştirildi ve katılımcı ve katılmayan ortamdaki karmaşık geometrileri eş zamanlı olarak 3B görselleştirme yeteneği ile işleme yeteneğine sahip oldu. Grafik işlemcilerin kullanılması, modern üst düzey CPU'lara kıyasla 40 kat hızlı sonuç verdi ve verimli veri yapıları kullanılarak ilave bir 10 kat hız kazandı.RTD, enerji denklemiyle, çözücü önceden tanımlanmış kritik bölgelere çok hassas davranırken diğer bölgeler de vasat bir doğrulukla çözülecektir. Denklemlerin eşleştirilmesinde bu uyarlanabilir tekniği kullanarak, hesaplamalardaki hata standart MCIİ yöntemine kıyasla 5 kat düşmüştür. Önerilen yöntem, standart MCIİ'ye kıyasla 1.5 kat fazla bellek gerektirir ve hesaplama süresi açısından herhangi bir ceza yoktur.

The Monte Carlo ray tracing (MCRT) is a semi-analytical stochastic method for the solution of radiative transfer equation (RTE). However, its high computation cost prevents its extensive use. In this study, an accelerated MCRT based radiation heat transfer solver has been developed that is capable of handling complex geometries in participating and nonparticipating medium with the capability of simultaneous 3d visualization of the results. Use of the graphic processors resulted in a 40x speed-up as compared to the modern high-end CPU's and an additional 10x speed-up is also achieved with the use of efficient data structures. The RTE is coupled with the energy equation in a way that the solver treats predefined critical regions very precisely while the remaining regions are solved with mediocre accuracy. Using this adaptive technique in the coupling of the equations, the error in the calculations has dropped by 5x compared to the standard MCRT method. The proposed method requires 1.5x more memory compared to the standard MCRT and does not have any penalty in terms of computational time.