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。     

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。     

复杂外形下的无网格算法研究

研究了二维、三维复杂外形下的无网格算法。在一种布置点云方法的基础上,发展一种曲面拟合的重构方式构造流场物理量,并应用于AUSM+_up格式计算欧拉方程的数值通量;计算采用了隐式时间推进,并引入当地时间步长和残值光顺等加速收敛措施。通过对某三段翼型低速流动、M6机翼跨音速流动、某全机跨音速流动进行了数值模拟,表明本文发展的无网格算法能有效地模拟复杂外形的无粘绕流。     

AUSM+-up格式在无网格算法中的推广

将AUSM -up格式推广运用到了无网格算法中.在点云离散的基础上,运用曲面拟合和AUSM -up格式求得数值通量;采用四步龙格-库塔方法进行时间推进,并引入当地时间步长和残值光顺等加速收敛措施.为了验证本文方法的计算精度和鲁棒性,对NACA0012翼型跨声速流动、某三段翼型低速绕流、平行错位NACA0012双翼超声速、高超声速流动进行了数值模拟.     

非线性问题的MPS无网格算法

给出了修正的MPS(Moving Particle Semi-implicit)无网格方法,指出恰当选取权函数可避免使用虚节点来处理边界,从而解决复杂边界处虚节点难设定的问题.以非线性Burgers方程为算例分析了其数值特性,结果表明:以样条函数为权函数时不采用虚节点的结果与使用虚节点的结果一致;对一维问题,光滑权函数性能明显优于非光滑权函数;而对二维问题,近边界处加权域不对称性的影响则不很显著.与精确解或由传统方法所得结果的对比分析表明该方案可行.该方法物理概念清晰,易于编程实现.      

用于非定常粘性流动计算的无网格算法(英文)

把无网格算法发展用于求解涉及动边界的非定常粘性流动问题。在处理粘性流动的布点问题时,通过在远离物面的区域采用无粘流动计算时所用的各向同性点云,而在物面附近引入各向异性点云,从而在保证物面法线方向布点较密以准确模拟边界层的同时,有效控制了布点总量,减少了计算时间。对于动边界问题,本文在上述方法获得的初始布点的基础上,采用基于扰动衰减规律的点云移动技术,快速得到物面运动到其他位置时流场求解所需点云。在所获得的点云上,采用一种带权系数的二次极小曲面逼近方法来离散Navier-Stokes方程的空间导数,权系数的引入使得流场求解时对各向同性点云和各向异性点云无需分开考虑,而是采用统一的求解方法,从而简化了编程求解。用发展的无网格算法,结合Navier-Stokes方程求解双时间推进方法,并耦合Spalart-Allmaras湍流模型,先成功地模拟出NLR7301翼型后缘摆动诱发的非定常流,并通过与实验比较,验证了本方法.接着进行了NACA0012失速模拟,给出了动态失速过程,展示出用本文方法处理复杂动边界问题的效果。     

一种新的计算非稳态流动的自适应无网格方法

基于带权点填充布点方法,结合指定流场参数梯度的分布,提出了一种新的无网格自适应方法计算非稳态问题。该方法的自适应探测器 E 由节点的权重和参数梯度组成。使用自适应探测器识别出加密或者粗化的区域,形成加密空腔和粗化空腔,然后重新填充布点。新节点的权重由自适应探测器 E 结合该处的梯度大小通过预测-校正迭代算法计算得到。另外,由于参数梯度在激波附近波动范围比较大,所以新节点的权重存在最大值和最小值。首先对预先设置压强梯度的流场区域进行自适应布点,并与传统自适应布点结果进行对比,点云分布图显示所提自适应方法重新生成的点云结构疏密分布更加合理。进一步,将此自适应方法应用于 Riemann 问题和激波碰撞圆柱问题,计算结果表明该方法可以在节点数目较低的情况下显著提高运动激波的分辨率。在激波碰撞圆柱问题中,比较了使用自适应算法和非自适应算法得到相当的结果所使用时间,前者是后者的20.6%,因此该自适应算法在计算效率方面也具有较大的优势。     

模拟存在运动激波流场的无网格自适应算法

将无网格自适应算法发展用于求解存在运动激波的非定常流动问题。为了降低初始布点要求,同时提高对运动激波的分辨率,提出了一种结合点云加密和点云粗化的动态点云技术。采用该技术,在非定常计算的每一个时间步,首先通过基于压强梯度的流场探针识别出激波所在位置,然后对激波附近点云进行加密,从而提高对激波的分辨率,同时对远离激波的点云进行粗化,尽可能减少冗余节点,提高计算效率。采用所提出的无网格自适应算法求解了N-S方程,首先对一维运动激波问题进行了数值模拟,通过将数值模拟结果与精确解比较,验证了所提算法求解存在运动激波的非定常流动的可行性,在此基础上,将方法推广用于二维非定常流动问题的求解,分别对瞬时激波碰撞圆柱以及双弧翼型激波振荡流动进行了数值模拟,计算结果表明,方法可以显著提高对激波的分辨率,同时相对于直接采用较密布点的非自适应算法,自适应算法在计算效率上具有优势。     

一种计算非定常二维流动的无网格算法

主要目的是发展一套求解非定常流动的无网格算法。计算区域的离散方面,提出了一种按区域进行填充布点的点云自动生成方法;发展了一种点云的运动技术来实现离散点云对物面边界的随体运动;在点云离散的基础上,采用最小二乘法求解矛盾方程的方法来求取空间导数,进而获得数值通量;采用双时间方法进行时间离散推进,其中物理时间迭代采用二阶隐式格式,伪时间迭代采用四步龙格一库塔显式格式,为了加速收敛,在伪时间迭代中采用了当地时间步长和隐式残值光顺等加速收敛措施。最后,利用本文算法模拟了NACA0012翼型和NACA64A010翼型的跨音速非定常流动,并将计算结果与实验测量结果进行了对比分析,验证了上述方法的正确性和实用性。