求解Euler方程的无网格与有限体积混合算法研究

研究了无网格方法与有限体积法相结合的、求解Euler方程的混合算法.与单一的无网格方法相比较,由于在大部分计算区域采用了有限体积法,使得发展的算法在运算效率上能与有限体积法相当;同时在物体附近嵌入了无网格区,使得在处理几何外形上更具灵活性.有关算法涉及的无网格与网格区域搭接处理,通过在交界面处引入辅助卫星点和网格单元构成边界信息,实现了区域间的流动信息传递.Euler方程的空间导数分别在两区域用有限体积法和无网格法离散近似,时间方向都采用四步显式Runge-Kutta格式推进求解,数值模拟了喷管内流和绕翼型外流,并分别与整体有限体积法和整体无网格方法进行了比较.算例展示出,提出的混合算法能有效捕捉激波间断,且两区域等值线过渡光滑,算法效率如预期与有限体积法相当,表明该方法是可行的.     

隐式无网格算法及其应用研究

本文的主要目的在于研究求解Euler方程的隐式无网格算法，并应用于复杂的流场计算。采用无网格算法，计算区域用点云离散代替通常的网格划分；计算点上的空间导数，用当地点云上引入的二次极小曲面逼近。求解的Euler方程用隐式时间后差离散，结合用Roe的近似Riemann解确定通量，并用LU－SGS算法分步计算，数值求解了单翼型或双翼型模拟的复杂绕流。     

用欧拉方程计算机翼与翼身组合体绕流

本文用保角转绘加剪切变换生成三维机翼与翼身组合体Ｃ－Ｈ型网格，并在这类网格拓扑上，用有限体积法研制出可供分析机翼与翼身组合体绕流的三维欧拉方程计算程序。本方法的特色是改进了机翼表面网格点的分布，使机翼后缘与网格线一致；采用了当量机身，使机岙表面到对称面光滑过渡；嵌入了边界层粘性修正。改善了计算结果。数值计算表明，对粘性影响较大的超临界绕流，边界层修正效果显著。     

Euler方程无网格算法及布点技术

研究了Bitina的显式无网格算法。在该算法的基础上,给出了Euler方程无网格离散形式,运用RungeKutta显式时间推进格式推进求解。文中的耗散项采用了与非结构网格上类似的守恒型耗散算子,边界条件的处理借鉴了结构化网格处理技术。此外,本文还描述了一种区域离散布点方法,研究了点云生成的选点准则,并成功地数值模拟了二维翼型的典型绕流。     

翼-身组合体绕流的Euler方程数值模拟

用代数方法生成翼-身组合体H-O型网格,并用有限体积法研制出翼-身组合体绕流三维Euler方程计算程序。该方法的特点是改进了机身与机翼表面网格点分布,机翼后缘有后掠时也能保证后缘与网格线一致。程序除能按常规提供横流截面展向压强分布外,还能提供弦向压强分布。对NASA TND-712的翼-身组合体模型的计算结果与实验符合很好。     

翼—身—尾组合体绕流的Euler方程计算

本文采用重迭网格技术和Ｅｕｌｅｒ方程计算翼－身－尾组合体绕流。对翼－身与尾－身部分采用各自的Ｈ－Ｏ型网格。Ｅｕｌｅｒ方程求解采用Ｊａｍｅｓｏｎ有有限体积法，即中心差分挖和显式Ｒｕｎｇｅ－Ｋｕｔｔａ时间推进。采用前后区交替迭代使前后两区通过重迭区交换信息。本文用ＮＡＣＡＴＮ４０４１翼－身－尾模型为例，计算的空气动力特性与实验符合较好。     

基于Euler方程的翼型优化设计高效基因算法研究

把基因算法 ( GAs)用于翼型优化设计 ,构造了用于优化设计的适应度函数 ,发展了一种具有全局优化性能的翼型优化设计方法。为提高算法的搜索效率 ,提出了改进型的实数编码方式 ,设计了新型的 Bézier样条翼型基因表达方式 ,并发展了高效隐式 Euler方程解算器。用此方法进行了基于升阻比极大化的跨音速和基于阻力极小化的超音速翼型优化设计数值模拟 ,取得了令人满意的结果。     

轴对称进气道外罩跨音速非守恒型全位势流AF3算法

本文针对轴对称进气道外罩跨音速绕流问题的特点,采用了贴体坐标网格;并对这类网格拓扑构造了三种Baker的隐式近似因式分解AF3有限差分迭代算法。通过理论分析与数值实验,找到了既能计算亚临界情形,又能计算超临界情形的AF3格式;并就此格式讨论了适合于进气道绕流特性的AF3迭代格式中间变量的提法,具体提出了格式实施的相应方法,研制了可供分析任意轴对称进气道外罩跨音速特性的计算程序。由于采用了任意曲线坐标系上的轴对称非守恒型全位势方程适合于用不同方法生成的计算网格,因此,本文的工作还有可能进一步推广到计算更复杂的轴对称进气道跨音速绕流问题。计算表明,本方法收敛快,结果好。     

用非结构直角网格和欧拉方程计算运载火箭绕流

采用八叉树结构，物面附近用投影法，生成运载火箭绕流计算的非结构直角网格。并将Jameson的有限体积法推广用于这种网格的欧拉方程计算。算例表明，网格生成的时机化费很少，质量好；欧拉方程解算的收敛质量也好。     

基于B样条的气动反设计遗传算法研究

在气动反设计中引进了基于自然选择和生物遗传机制的遗传算法，针对遗传算法的搜索原理和气动外形特点，提出了与之相适应的Ｂ样条基因表达，构造了均匀变异与非均匀变异相结合的自适应变异算子，提出了用于优化设计的适应函数，发展了一种小种群演化方法。文中并以全位势方程求解程序为例，进行了翼型重构反设计，验证了本方法的可行性，然后在此基础上进行了基于阻力极小的优化设计，取得了令人满意的结果。