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2.1 Les modules

Cette partie est une présentation des différents modules actuellement disponibles dans le code, avec le cadre de leur utilisation et leurs paramètres. Des exemples concrets de calcul sont rassemblés au chapitre 6.

2.1.1 ASEMBV : assemblage de B

   

But : assemble les seconds membres élémentaires (efforts, pressions, contraintes, flux, ...) par paquets, pour utiliser au mieux les possibilités de parallélisation ou de vectorisation de l'ordinateur. Le même module est utilisé pour les méthodes directes, il est décrit au paragraphe 1.2.1.

2.1.2 ASSAMA : assemblage de AMAT

    

But : assemble les matrices élémentaires symétriques ou non, sous la forme d'une matrice A en stockage compact (matrice de raideur, matrice de masse, ...) en mémoire centrale.

Utilisation :

2.1.3 CLIMGC : conditions aux limites

 

But : prend en compte les conditions aux limites  de type valeur imposée, ou relation linéaire.

Utilisation :

CONDLU : factorisation incomplète de Gauss

   

But : effectue la factorisation incomplète de Gauss, en mémoire centrale, d'une matrice A, déjà assemblée dans la structure AMAT. La matrice doit être non symétrique. Pour stabiliser éventuellement la factorisation incomplète en renforçant la dominante diagonale, le module factorise la matrice A + diagonale(A)

Utilisation :

2.1.5 CONDL1 : construction de NDL1

 

But : construit la SD NDL1 à partir de la SD MAIL. Les algorithmes décrits dans ce guide font appel à la fonction NDL, qui affecte à NDL(I+1) le numéro du dernier degrés de liberté associé au noeud I (avec la convention NDL(1)=0). Pour initialiser cette fonction, le module fait un appel à la fonction LRNDL1, et ensuite

Ce module est utilisé aussi pour les méthodes directes, il est décrit au paragraphe 1.2.9

CSAMAT : construction de AMAT à partir de MUA

   

But : détermine une matrice de préconditionnement   par sélection des coefficients dans une matrice A déjà factorisée stockée dans une structure de données MUA. La matrice de préconditionnement résultante est stockée dans une structure AMAT. Il s'agit d'extraire les coefficients significatifs, suivant le critère :

Cette procédure permet de calculer une matrice de préconditionnement de manière très efficace, mais nécessite l'assemblage en mémoire secondaire de la matrice A sous forme profil. Cette technique est intéressante lorsqu'il faut résoudre de nombreux systèmes linéaires avec la même matrice.
Si ce module transforme une structure de données MUA en mémoire secondaire en une structure de données AMAT.

Utilisation :

DGRADA : double gradient conjugué

   

But : effectue la résolution du système linéaire par itérations de double gradient conjugué   accéléré, avec préconditionnement lorsque la matrice A n'est pas symétrique définie positive. La matrice du système linéaire, et la matrice de préconditionnement sont déjà stockées dans des structures AMAT.

Utilisation :

FANIGC : factorisation incomplète de Cholesky-Crout

 

But : effectue la factorisation incomplète de Cholesky, ou de Crout    , en mémoire centrale, d'une matrice A symétrique, déjà assemblée dans la structure MUA. Suivant l'option choisie par l'utilisateur, le module effectue une factorisation incomplète de Cholesky, de Crout.

Utilisation :

Remarque : Ce module remplace FAINGC. Attention,il y des paramètres de plus. L'ancienne version, FANIGC correspond à NIVEAU=0

GCDIAG : gradient conjugué préconditionné

 

But : effectue la résolution du système linéaire par itérations de gradient conjugué avec préconditionnement par la diagonale  , lorsque la matrice A est symétrique définie positive. Seule la matrice du système linéaire doit être stockée dans une structure AMAT, la matrice de préconditionnement étant déterminée par le programme.

Utilisation :

ICHRGC : gradient conjugué préconditionné

 

But : effectue la résolution du système linéaire par itérations de gradient conjugué avec préconditionnement lorsque la matrice A est symétrique définie positive. La matrice du système linéaire, et la matrice de préconditionnement sont déjà stockées dans des structures AMAT.

Utilisation :

2.1.11 PREPGC : calcul des pointeurs de AMAT

 

But : détermine les pointeurs AMAT3, AMAT4 et AMAT5 de la structure de données AMAT, et calcule la place mémoire nécessaire au stockage de la matrice A.

Utilisation :

SIMPGC : gradient conjugué non préconditionné

 

But : effectue la résolution du système linéaire par itérations de gradient conjugué sans préconditionnement, lorsque la matrice A est symétrique définie positive. La matrice du système linéaire doit être stockée dans une structure AMAT symétrique.

Utilisation :

SSORGC : gradient conjugué préconditionné

 

But : effectue la résolution du système linéaire par itérations de gradient conjugué avec préconditionnement SSO R , lorsque la matrice A est symétrique définie positive. Seule la matrice du système linéaire doit être stockées dans une structure AMAT, la matrice de préconditionnement étant déterminée par le programme, sans augmentation de place mémoire.

Utilisation :

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