基于降阶模型和梯度优化的流场加速收敛方法

CFD是解决流体相关复杂工程问题的重要手段，随着流体力学研究和工程应用问题的日益复杂，更高效、精确的CFD算法研究至关重要。提出了一种基于降阶模型（ROM）和梯度优化用于加速稳态流场的收敛方法。该方法首先收集CFD迭代求解过程中的流场快照构造基于正交分解（POD）的降阶模型，然后使用梯度优化方法求解降阶模型得到残差更低的流场，最后以该流场为初值继续进行CFD迭代求解从而加速CFD的收敛过程。将该方法用于基于有限体积法的CFD求解器中，针对无黏、湍流算例验证了所提加速收敛方法的有效性。结果表明，加速收敛方法相比于初始CFD方法迭代步数能显著减少2～3倍，是一种高效且鲁棒的加速收敛方法，且在复杂工程问题中具有广泛的应用前景。