The numerical solution of compressible boundary layer problems is one of hotspots and difficulties in the field of computational fluid dynamics, and it is also the critical problem of many practical engineering problems including the shape optimization of advanced aircrafts, numerical weather prediction and pollutant diffusion problems. The traditional numerical methods, which improve the accuracy by refining meshes in the boundary layer, need much computation cost and are not easy to obtain high accuracy. It is extremely desired to develop fast and accurate numerical methods for compressible boundary layer problems. In this project, we will develop fast and accurate numerical methods for compressible boundary layer problems by combining seamlessly stable exponential time differencing with high accurate spatial discretization with exponential function and polynomial hybrid basis. Rigorous numerical stability and error estimates will be investigated for the proposed novel numerical methods. Furthermore, the predictor-corrector non-overlapping domain decomposition method and GPU-based acceleration techniques will be employed to develop the parallel version of proposed methods on high performance computing platforms. Finally, the proposed methods will be employed to solve some typical compressible boundary layer problems.
可压缩边界层问题的高效求解是计算流体力学领域的研究热点和研究难点之一,也是先进飞行器优化设计、数值天气预报和空中污染物扩散等很多科学与工程计算问题求解的关键。传统的通过边界层网格加密的方法计算量较大且很难达到高精度和较好的数值稳定性,发展新的可压缩边界层问题的高性能数值方法已经成为求解这一类问题的迫切需求。本项目尝试将最近发展的以指数函数和多项式作为混合基底的高精度空间离散方法与时间方向稳定的指数时间差分方法无缝耦合,发展求解可压缩边界层问题的快速高精度时空指数离散方法并进行相应的稳定性分析和误差估计;进一步,结合预估校正非重叠区域分解方法和GPU计算等加速技术,发展能够在高性能计算平台上运行的求解可压缩边界层问题的高性能数值方法,探索出一条高效求解可压缩边界层问题的新途径。
可压缩流场边界层问题的求解是计算流体力学领域中的研究热点和研究难点之一,也是先进飞行器外形优化设计、大气天气预报、空气中污染物的扩散、汽车外形优化设计等很多实际科学与工程计算问题求解的关键。为了得到更接近物理实际的模拟结果,人们对边界层问题数值求解的精度、稳定性和计算效率要求越来越高,传统的方法已经不能满足可压缩边界层问题求解的需要,发展可压缩边界层问题的快速高精度算法已经成为求解这些科学与工程计算问题的迫切需求。本项目已按既定的研究计划和方案顺利完成。本项目主要围绕可压缩边界层问题的高效求解这一问题,深入地探讨了如何基于时间和空间指数离散格式来构造求解该类问题的高效数值格式。首先,针对线性对流扩散问题和Burgers边界层问题,将以指数函数和多项式作为混合基底的高精度空间离散方法与时间方向稳定的指数时间差分方法无缝耦合,发展了求解这些模型问题的高效数值格式并给出了简单情形下的数值稳定性分析,丰富的数值结果表明了所发展格式的有效性和高效性;然后,将所发展的数值格式应用到Navier-Stokes边界层问题中的求解,数值计算结果表明了数值格式对这类问题的有效性;我们还将所发展的格式与基于CUDA的GPU加速技术和预估校正非重叠区域分解方法相结合,发展能够在高性能计算平台上运行的求解边界层问题的高性能数值方法;所发展的这些数值方法为高效先进飞行器优化设计、数值天气预报和空中污染物扩散等问题中边界层数值解的高效计算提供了的新的选择。
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数据更新时间:2023-05-31
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