计算雅可比向量积时出错

Question

我有一个具有耦合学科的组，该组嵌套在所有其他组件都未耦合的模型中。我已经为耦合组分配了一个非线性牛顿和线性直接求解器。

当我尝试使用默认的“RunOnce”求解器运行模型时，一切正常，但一旦我尝试运行优化，我就会收到以下来自 linear_block_gs.py 的错误：

文件“...\openmdao\core\group.py”，第 1790 行，在 _apply_linear scope_out, scope_in)
文件“...\openmdao\core\explicitcomponent.py”，第 339 行，在 _apply_linear self.compute_jacvec_product(*args)
文件“...\Thermal_Cycle.py”，第 51 行，compute_jacvec_product d_inputs['T'] = 斜率 * deff_dT / alp_sc setitem 中的文件“...\openmdao\vectors\vector.py”，第 363 行 raise KeyError(msg.format(name)) KeyError: '未找到变量名“T”。'

下面是模型的N2图。错误中提到的变量“T”来自隐含的“temp”组件，并反馈给“sc”组件（错误消息中的文件Thermal_Cycle.py）作为输入。

N2 diagram

当我在整个模型之上分配 DirectSolver 时，错误消失了。我的印象是，只要具有隐式组件的组按照 here 的建议应用了适当的求解器，并且在我的情况下已完成，“RunOnce”就可以工作。为什么在尝试计算模型的总导数时不起作用，即为什么compute_jacvec_product找不到耦合变量“T”？

我想使用“RunOnce”求解器的原因是，当我的变量向量“T”增加时，使用 DirecSolver 进行优化会变得很长。我怀疑使用线性“RunOnce”应该更快？

Answer 1

我认为compute_jacvec_product 方法的这个示例可能会有所帮助。

问题在于，根据求解器配置或模型结构，OpenMDAO 可能只需要您在此方法中提供的部分部分。例如，您的无矩阵组件可能有两个输入，但只有一个连接，因此 OpenMDAO 不需要关于未连接输入的导数，事实上，它不会在 d_inputs 或 d_outputs 向量中为其分配空间。

因此，要解决此问题，您只需在分配值之前添加一个 if 语句，就像在示例中一样。

Answer 2

基于 N2，我认为我同意您将直接求解器仅围绕耦合放置的策略。这应该可以正常工作，但是看起来您正在组件中实现线性运算符，基于：

File "...\Thermal_Cycle.py", line 51, in compute_jacvec_product d_inputs['T'] = slope * deff_dT / alp_sc 

您不应该使用带有无矩阵部分的直接求解器。直接求解器计算逆矩阵，这需要矩阵的完整组装。它起作用的唯一原因是 OM 具有一些后备功能，可以通过 compute_jacvec_product 方法传递单位矩阵的列来手动组装 jacobian。 这种回退机制可以让事情正常进行，但它非常慢（你最终会打电话给compute_jacvec_product A LOT）。

您遇到的错误，以及当您将直接求解器置于模型中较高位置时它为何起作用的原因，可能是由于您的 compute_jacvec_product 实现中缺少必要的 if 条件。 请参阅docs on explicit component for some examples，但关键的见解是要意识到在进行 jacvec 乘积时并非每个变量都会出现（这取决于正在完成的求解类型 --- 即一个用于牛顿，一个用于总导数整个模型）。 因此，需要这些 if 检查来检查变量是否相关。这样做是因为对于昂贵的代码（即 CFD），其中一些操作非常昂贵，除非您需要，否则您不想执行它们。

您的组件是否太大以至于无法使用compute_partials 功能？你试过specifying the sparsity in your jacobian吗？通常，在您开始使用具有 1e6 或更多隐式输出变量的真正大型 PDE 求解器之前，不需要矩阵无偏导数方法。

没有看到一些代码，很难更详细地评论，但总结一下： 您不应将compute_jacvec_product 与直接求解器结合使用。如果您真的需要无矩阵的部分，那么您需要切换到迭代线性求解器 liket PetscKrylov。

如果您可以在Thermal_Cycle.py 中发布具有compute_jacvec_product 的组件的代码，我可以就在这种情况下如何处理偏导数给出更详细的建议。