A real-time capable co-simulation algorithm for the solution parallelization of multibody systems

This work explores an innovative application of co-simulation, traditionally used to couple solvers across multiphysics domains, to parallelize the solution of multibody systems. This approach targets reducing computation times for models requiring real-time scheduling, such as simulators and Hardware-in-the-Loop (HiL) systems. Using an efficient solver such as MBDyn (a general-purpose open-source multibody solver), the proposed scheme achieves time savings proportional to the number of subsystems into which the model is divided. This gain is especially noticeable on lower-performance hardware: by distributing the workload across multiple cores, slower and more affordable hardware can achieve comparable or even superior results to high-end machines. The stability of the coupling is analyzed using a linear problem, revealing promising results for the extent of the stability region compared to existing literature. Among various case studies, a full-car vehicle model is successfully co-simulated in real time, achieving a 50% reduction in CPU time.

La tesi propone un innovativo utilizzo della co-simulazione, normalmente impiegata nel contesto di sistemi multifisici. In questo caso, essa viene sfruttata per parallelizzare la soluzione di sistemi multibody, con l'obiettivo di eseguire in tempo reale modelli utilizzati in simulatori e sistemi Hardware-in-the-Loop (HiL). Diversi casi applicativi mostrano che, con un solver efficiente come MBDyn (un solver general-purpose open source per sistemi multibody), è possibile ottenere guadagni in tempo proporzionali al numero di sottosistemi in cui il sistema originale viene suddiviso. Questo approccio risulta particolarmente vantaggioso su hardware di medio-basso livello: distribuendo il carico di lavoro su più core, sistemi più economici e meno performanti possono raggiungere prestazioni paragonabili, se non superiori, a quelle di macchine di alta gamma. La stabilità della co-simulazione è studiata su un problema lineare e confrontata con i risultati riportati in letteratura, mentre la performance viene misurata con modelli non-lineari più complessi. Tra le diverse applicazioni, un modello di veicolo completo è stato sviluppato ed eseguito in co-simulazione in tempo reale, ottenendo una riduzione del tempo di calcolo del 50% rispetto al corrispondente modello monolitico.