OpenLB é uma ferramenta para simulação de fenômentos físicos através do Método de Lattice Boltzmann (LBM), desenvolvida por programação orientada a objetos. É a primeira implementação de uma plataforma genérica para programação LBM, que é compartilhada com a comunidade de código aberto (GPLv2) . O código é escrito em C++ e é usado por programadores de aplicativos, bem como desenvolvedores, com a capacidade de implementar modelos personalizados. ^[2] OpenLB suporta estruturas de dados complexas que permitem simulações em geometrias complexas e execução paralela usando MPI, OpenMP e CUDA em computadores de alto desempenho. O código-fonte usa os conceitos de interfaces e templates, para que implementações eficientes, diretas e intuitivas do LBM se tornem possíveis. ^[3] A eficiência e a escalabilidade foram verificadas e comprovadas por revisões de código. ^[4] A documentação do código-fonte está disponivel em DoxyGen e um manual do usuário está disponível na página do projeto.

O OpenLB está em constante desenvolvimento. Até o momento, os seguintes recursos já foram implementados:

• Dinâmica de fluidos computacional em geometria complexa
• Geração automática de uma grade ^[5]
• Fluxo turbulento
• Fluxo multicomponente ^[6]
• Fluxo térmico ^[7]
• Radiação de luz
• Otimização de topologia
• Fluxo de partículas (método de Euler-Euler e Euler-Lagrange)

A geração automatizada de grades é uma das grandes vantagens do OpenLB em relação a outros pacotes de software CFD. As principais vantagens estão listadas abaixo:

• Uso de geometrias no STL ou formas geometricamente primitivas (por exemplo, bola, cilindro, cone) e sua união, intersecção e diferença
• Voxelização muito rápida: 600 ³ ~ 1 minuto
• Manuseio de superfícies não estanques
• Amigável à memória usando octrees
• Distribuição de carga para execução paralela com MPI, OpenMP e CUDA.

A geração automática de grades pode assumir tanto um arquivo STL quanto geometrias primitivas. Para a geometria, é criada uma grade uniforme e retangular que abrange todo o espaço da geometria. As células de grade supérfluas são então removidas e os cuboides restantes são reduzidos para se ajustarem à geometria fornecida. Por fim, a grade é distribuída para diferentes threads ou processadores para a execução paralela da simulação. As condições de contorno e os valores iniciais podem ser definidos usando números de material.

• Krause, Mathias J. and Latt, Jonas and Heuveline, Vincent. "Towards a hybrid parallelization of lattice Boltzmann methods." Computers & Mathematics with Applications 58.5 (2009): 1071–1080.
• Heuveline, Vincent, and Mathias J. Krause. "OpenLB: towards an efficient parallel open source library for lattice Boltzmann fluid flow simulations." International Workshop on State-of-the-Art in Scientific and Parallel Computing. PARA. Vol. 9. 2010.
• Krause, Mathias J., Thomas Gengenbach, and Vincent Heuveline. "Hybrid parallel simulations of fluid flows in complex geometries: Application to the human lungs." European Conference on Parallel Processing. Springer Berlin Heidelberg, 2010.
• Krause, Mathias J. "Fluid flow simulation and optimisation with lattice Boltzmann methods on high performance computers: application to the human respiratory system." Karlsruhe Institute of Technology, KIT (2010).
• Trunk, Robin, et al. "Inertial dilute particulate fluid flow simulations with an Euler–Euler lattice Boltzmann method." Journal of Computational Science (2016).
• Mink, Albert, et al. "A 3D Lattice Boltzmann method for light simulation in participating media." Journal of Computational Science (2016).

• Winner Mimics Innovation Award (2011)^[8]
• Honorary certificate in the Group Humanitarian Impact, "Itanium® Solutions Alliance Innovation Awards" (2009)^[9]
• Finalist in the Group Humanitarian Impact Innovation, "Itanium® Solutions Alliance Innovation Awards" (2007)