Parallel-in-Time Integration of Transient Phenomena in No-Insulation Superconducting Coils Using Parareal

高温超导体（HTS）具有潜力在加速器磁铁等应用中实现超出低温超导体当前极限的磁场。然而，基于HTS的磁铁设计需要进行计算量巨大的瞬态多物理场模拟，其材料特性高度非线性。为了缩短解决方案时间，我们提出使用Parareal（PR）来进行基于HTS的磁铁的并行计算热模拟，特别是不需要绕组间绝缘的无绝缘线圈。我们提出将经典PR方法扩展到使用第一个粗略自适应传播器自动查找时间划分。尽管问题的非线性特性很强，但所提出的PR方法在需要精细工程容差时可以缩短计算时间。所使用的完整软件堆栈是开源的。

如何使用Parareal方法来减少高温超导磁体的计算时间？

使用扩展的Parareal方法和自适应传播器来自动找到时间分割，从而减少计算时间。

论文使用开源软件栈，研究了高温超导磁体的并行计算方法，提出了扩展的Parareal方法和自适应传播器，能够在需要精确工程容差的情况下减少计算时间。

近期的相关研究包括使用深度学习来预测高温超导体的性能、使用机器学习来优化超导磁体的设计等。