fair-flexi - Ein vollständig reproduzierbarer CFD Code für Simulation und Training

• Antragstellerinnen / Antragsteller: Professorin Dr.-Ing. Andrea D. Beck; Professor Dr. Bernd Flemisch
• Fachliche Zuordnung: Strömungsmechanik
• Förderung: Förderung seit 2023
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 528525010

Ziel dieses Projekts ist es, die Nutzbarkeit, Benutzerfreundlichkeit und Wirkung des CFD-Frameworks FLEXI zu erhöhen. FLEXI ist ein etablierter Open-Source-Code mit großem Wachstumspotential. Seine hohe fachliche Qualität wird durch eine Reihe von Veröffentlichungen belegt. Zur weiteren Verbreitung von FLEXI ist es jedoch notwendig ist, Dokumentation und Nutzertrainig auszubauen und Strategien zur Förderung der Community zu entwickeln. Wir planen, diese Aspekte mit Hilfe des vorliegenden Projekts „fair-flexi” anzugehen. Im Kern basiert es auf der Erkenntnis, dass die Einhaltung der FAIR-Prinzipien zwar die Erweiterung, Nutzung und auch das Erlernen einer komplexen wissenschaftlichen Simulationssoftware fördern, ein „FAIRer“ Code allein aber nicht genügt, da wir folgende Probleme in der Praxis beobachten: a) Neulinge müssen nicht nur lernen, wie man den Code ausführt, sondern auch, wie man mit dem gesamten Simulationskette, einschließlich der Pre- und Postprocessingschritte. Diese beinhalten in der Regel implizites Wissen, das nur selten explizit, z.B. in Handbüchern, ausgedrückt wird. b) Erfahrene Benutzer haben mit demselben Problem auf einer höheren Ebene zu kämpfen: Die vielen Optionen, Modelle und Parameter des Codes und des vollständigen Frameworks zusammen mit der oft iterativen Natur der rechnergestützten Forschung machen es sehr schwer, nachzuvollziehen, was funktioniert hat und was nicht. c) Code-Entwickler geraten oft in Konflikt untereinander: Neue Codeteile könnte die Ausführung verlangsamen, unerwünschte Wechselwirkungen oder mit anderen Funktionen inkompatibel sein. Die beschriebenen Probleme sind ein Ausdruck der Tatsache, dass Simulationsumgebungen Systeme mit vielen Parametern und nichtlinearen Wechselwirkungen sind. Dies führt zu einer verbleibenden Unsicherheit, die die Vertrauenswürdigkeit, den Nutzen und die Reproduzierbarkeit der Simulationsergebnisse in Frage stellt. Dies behindert nicht nur den wissenschaftlichen Fortschritt, sondern macht auch das Erlernen und Verwenden des Codes mühsam. Das von uns vorgeschlagene Projekt basiert auf der Idee, die gesamte Simulationsumgebung, vom ersten Schritt in einem Preprocessing-Tool bis zur bildlichen Darstellung der Simulationsergebnisse Ergebnisse 'FAIR' zu machen. Zu diesem Zweck entwickeln wir ein automatisiertes Framework, das alle Schritte, die in der Simulation durchgeführt werden, verfolgt, mit einer DOI versieht, speichert und in einem Dataverse veröffentlicht. Der Datensatz kann durch interaktives Feedback von anderen ergänzt werden und dient Forschern, Entwicklern und Lernenden als unschätzbares Werkzeug. Dadurch werden die Simulationsergebnisse wirklich vertrauenswürdig und bis auf die kleinste Ebene reproduzierbar. Wir planen, diesen Ansatz in einem Feldversuch mit Studenten und Forschungsmitarbeitern zu testen. Dieser Ansatz ist neuartig und wurde bisher bei Open-Source-CFD-Codes noch nicht verfolgt.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen