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MOOSE

MOOSE (Multiphysics Object-Oriented Simulation Environment) es un framework de elementos finitos para construir aplicaciones científicas multifísicas. No es un programa FEA monolítico: proporciona mallas, ensamblaje, solvers, paralelización y componentes reutilizables para que cada aplicación defina su física.

Áreas de aplicación

MOOSE resulta especialmente útil cuando varias ecuaciones deben resolverse de forma acoplada:

  • transferencia de calor y termo-mecánica;
  • mecánica de sólidos, plasticidad y fractura;
  • transporte reactivo y difusión-reacción;
  • flujo en medios porosos y geomecánica;
  • combustibles, reactores nucleares y daño de materiales;
  • electroquímica, corrosión y baterías;
  • crecimiento, remodelación y mecanobiología;
  • problemas transitorios grandes ejecutados en paralelo.

La aplicación se configura normalmente con archivos de entrada. Cuando los kernels, materiales o condiciones disponibles no son suficientes, se implementan componentes C++ que extienden las clases de MOOSE.

Arquitectura y conceptos básicos

MOOSE se apoya en PETSc para la solución de sistemas lineales y no lineales y en libMesh para elementos finitos. Un caso típico combina:

  • Mesh: geometría o malla;
  • Variables: campos desconocidos;
  • Kernels: términos de las ecuaciones débiles;
  • Materials: propiedades constitutivas;
  • BCs: condiciones de contorno;
  • Executioner: solución estacionaria o transitoria;
  • Postprocessors y Outputs: magnitudes y archivos de salida.

Instalación y configuración en Linux

La ruta exacta depende de la versión de MOOSE y de la distribución Linux. Se recomienda usar el procedimiento oficial de la documentación de instalación de MOOSE y registrar la revisión del repositorio utilizada.

1. Dependencias y entorno Conda

En una instalación nueva de Ubuntu o Debian, instalar herramientas básicas:

sudo apt update
sudo apt install -y git curl build-essential cmake gcc g++

Instalar Miniforge para disponer de Conda sin modificar el Python del sistema:

curl -L -O https://github.com/conda-forge/miniforge/releases/latest/download/Miniforge3-Linux-x86_64.sh
bash Miniforge3-Linux-x86_64.sh -b -p "$HOME/miniforge3"
source "$HOME/miniforge3/etc/profile.d/conda.sh"
conda init bash

Abrir una nueva terminal o cargar el entorno y verificar:

conda --version

2. Obtener MOOSE

Clonar el repositorio oficial en una ruta de trabajo:

git clone https://github.com/idaholab/moose.git "$HOME/moose"
cd "$HOME/moose"

Usar el archivo de entorno y las instrucciones asociadas a la revisión elegida. Como patrón general, la configuración se realiza con Conda y después se compila el framework o una aplicación hija. No conviene mezclar dependencias de dos revisiones distintas.

conda env create -f environment.yml
conda activate moose

Si la revisión no contiene environment.yml o usa otro nombre de entorno, seguir el archivo de instalación incluido por esa revisión. El nombre moose del entorno es ilustrativo y puede variar.

3. Configuración de una aplicación

MOOSE se usa normalmente desde una aplicación, no desde el repositorio del framework de forma aislada. Un flujo habitual es:

cd "$HOME/moose"
make -j2

Después, entrar en una aplicación compatible, revisar su Makefile y compilarla con los comandos indicados por esa aplicación. Para ejecuciones paralelas se puede usar MPI cuando esté configurado:

mpirun -n 2 ./mi_aplicacion-opt -i input.i

El ejecutable, el nombre del entorno Conda y la disponibilidad de MPI dependen de la aplicación y de la versión de MOOSE.

Pruebas después de instalar

Prueba 1: entorno y compilador

conda info --envs
which g++
git -C "$HOME/moose" rev-parse --short HEAD

Resultado esperado: el entorno activo aparece en Conda, se encuentra un compilador C++ y se muestra la revisión de MOOSE.

Prueba 2: pruebas del framework

Desde el repositorio de MOOSE, ejecutar el objetivo disponible en la revisión instalada:

cd "$HOME/moose"
make -j2
./run_tests -j2

En algunas revisiones el lanzador de pruebas o sus opciones pueden variar. Si run_tests no existe, consultar make help y la documentación de esa revisión en lugar de asumir que la compilación fue correcta.

Resultado esperado: compilación sin errores y pruebas reportadas como aprobadas. Los fallos de infraestructura deben separarse de los fallos físicos de una aplicación.

Prueba 3: caso de difusión

La prueba más útil para una aplicación nueva es un problema pequeño de difusión o calor con solución conocida. El archivo de entrada debe definir una malla simple, una variable, un Diffusion kernel, condiciones de contorno, un Executioner estacionario y un postprocesador.

./mi_aplicacion-opt -i test_diffusion.i

Comprobar que se generan los archivos de salida y que la solución respeta las condiciones de contorno. Comparar el resultado con la solución analítica antes de añadir acoplamientos no lineales.

Prueba 4: paralelización

Cuando la aplicación esté configurada con MPI:

mpirun -n 2 ./mi_aplicacion-opt -i test_diffusion.i

Comparar la solución de uno y dos procesos dentro de una tolerancia definida. Esta prueba verifica la ejecución distribuida, pero no demuestra por sí misma la validez del modelo físico.

Casos de uso para implementar

Termomecánica de un freno de disco

Reproducir el caso de termomecánica con un campo de temperatura acoplado a desplazamientos. Empezar con conducción estacionaria, añadir expansión térmica y terminar con fricción o generación de calor dependiente del tiempo.

Flujo y transporte en un medio poroso

Implementar presión, velocidad y transporte de una especie en una muestra porosa. El caso debe incluir permeabilidad, difusión, fuente o reacción y una comparación con un problema unidimensional conocido.

Daño o fractura de un material

Modelar una probeta sometida a tracción con una variable de daño o fase. El objetivo es estudiar carga máxima, localización y sensibilidad a la malla, dejando explícitas la ley constitutiva y la regularización utilizadas.

Transferencia de calor en un componente electrónico

Resolver conducción con fuentes volumétricas y convección en la frontera. Después, acoplar deformación térmica y comparar temperatura máxima y desplazamiento con un modelo reducido.

Modelo mecanobiológico

Acoplar deformación, difusión de nutrientes y una ley de crecimiento o remodelación. Es un caso adecuado para una aplicación propia porque requiere materiales y términos de ecuación específicos.

Buenas prácticas

  • Fijar la revisión de MOOSE y de la aplicación antes de comparar resultados.
  • Mantener archivos de entrada, mallas, parámetros y scripts de ejecución en control de versiones.
  • Validar primero cada física por separado y después el acoplamiento.
  • Reportar solver, tolerancias, paso de tiempo, número de procesos y criterios de convergencia.
  • Ejecutar estudios de sensibilidad de malla y de paso temporal.
  • No interpretar una simulación convergida como una simulación validada físicamente.

Referencias