目前國內大部分求解器,以及開源求解器的開發仍然停留在小作坊式的水平,開發出來的程序能實現基本功能,但在穩定性,擴展性,測試性,維護性等方面差強人意,很難達到商業應用的要求。

嚴格意義上來講,求解器的開發也屬于軟件開發的范疇,理應用軟件工程的思想來指導,但由于求解器本身有其特殊性,開發流程也不適合完全按照一般軟件開發流程來做。

本文結合自己開發經驗,討論一下如何系統的開發求解器。求解器開發可以分為三個階段:

1. 原型開發

這階段主要完成以下任務:

1.1.技術選型;

確定要實現的功能,使用的開發語言,開發環境和工具。目前大部分求解器開發使用C/C++/Fortran語言

1.2 實現基本功能;

要能對最簡單的例子進行計算,并得到正確的結果。需要做的工作:

• 能生成標準求解器的輸入文件,比如Nastran,Ansys,HFSS,Fluent等的求解器輸入文件,例子的計算結果要與這些標準求解器計算的結果做比較。
• 標準求解器輸入文件的解析器。用來解析輸入文件,作為開發求解器的輸入數據。
• 比較標準求解器的計算結果和開發的求解器結果。

這階段的主要目的是保證算法的正確性。開發時為了提高效率,可以借助Matlab軟件: 用Matlab完成原型的開發,直到計算結果正確。在此基礎上再將Matlab翻譯成 C++/Fortran。這樣在早起可以將精力集中在算法驗證上。需要注意的是盡量進行模塊化開發。

1.3. 完成求解器原型; 

這里需要介紹一下Matlab軟件,基本介紹看百度,主要說一下Matlab混合編程。Matlab有工具是可以把M文件翻譯成C++的,不推薦。主要介紹如何把C++/Fortran文件編譯成Matlab文件。這個功能很有用,當進行模塊化開發的時候,C++/Fortran完成模塊功能,然后編譯成Mex文件,作為Matlab的模塊使用。這樣可以逐步將Matlab翻譯成C++/Fortran,提高開發效率。

小結:

1>需要開發一種標準求解器文件的解析器。

2>需要熟練使用標準CAE軟件進行仿真,熟悉求解器輸入文件和計算結果

4>開發的求解器要能正確計算經典的Benchmark例子

原型開發決定了開發的可行性,如果這階段的任務無法完成,需要加強研發的投入。

2. 迭代開發

這階段主要完成以下任務:

1. 完善新功能

在完成原型的基礎上,添加新功能,比如支持新的單元類型,支持新的荷載邊界,處理更復雜的模型等。

2. 保證計算準確性基礎上,進一步提高求解器的質量

4. 創建更多經典的Benchmark例子進行測試。

小結:

迭代開發階段的主要目的是完善求解器,建立規范化的開發流程:

1> 確定技術選型,比如線性方程組庫的使用,并行計算,GPU等

2> 完善前處理和后處理

3> 建立更多經典Benchmark例子,例子的選擇需要 有經驗的工程師的參與

4> 確定求解器輸入文件格式

5> 定期發布版本以供測試

3. 維護開發

這階段主要完成任務有:

1. 測試實際工程的例子,處理實際工程中所碰到的問題

實際工程的模型要遠比經典模型復雜,求解器需要更多的功能支持計算實際的模型。

2. 建立回歸測試機制

回歸測試是求解器開發中非常重要的一環,通常求解器修改后,需要驗證是否對以前的case有影響,這就需要建立回歸測試機制,通常用一種腳本語言(Python,Perl)開發回歸測試程序。每次修改代碼后,運行程序,比對修改后與修改前的計算結果。

可以看出要開發出高質量的求解器,既要熟悉求解器本身的算法,又要了解軟件開發流程,更要熟悉軟件工程中的架構,復用,重構,模塊等思想,對開發人員提出了更高的要求。