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2008年,本文作者和陶文铨等提出了一种用于速度和压力耦合求解的高效稳定压力修正全隐算法IDEAL,该算法通过在每个迭代层次上对压力方程进行两次内迭代计算,完全克服了SIMPLE算法的两个假设,充分满足了速度和压力之间的耦合,从而大大提高了计算的收敛性和健壮性.为了进一步实现IDEAL算法的推广应用,本文基于三维倾斜方腔顶盖驱动流动,研究了IDEAL算法在不同网格扭曲率下的求解特性.研究发现,在不同网格扭曲率下,IDEAL算法的健壮性和收敛性均优于SIMPLE算法,特别在高网格扭曲率情况下,IDEAL算法求解性能更加优于SIMPLE算法.在不同网格扭曲率下,IDEAL算法健壮性保持不变,几乎可以在任意速度亚松弛因子下获得收敛的解,同时IDEAL算法最短计算耗时较SIMPLE算法减少了56%~89%,验证了IDEAL算法的优越性. 相似文献
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本文提出了一种求解流动与传热问题的高效稳定的分离式算法-IDEAL(Inner Doubly-iterative EfficientAlgorithm for Linked-equations).在IDEAL算法中每个迭代层次上对压力方程进行两次内迭代计算,第一次内迭代过程用于克服SIMPLE算法的第一个假设,第二次内迭代过程用于克服SIMPLE算法的第二个假设.这样在每个迭代层次上充分满足了速度和压力之间的耦合,从而大大提高了计算的收敛速度和计算过程的稳定性.本文通过2个三维不可压缩流动和传热的算例对IDEAL算法与其它三个被广泛使用的算法(SIMPLER、SIMPLEC和PISO)进行了比较.通过分析比较得出IDEAL算法在收敛性和健壮性上均优于SIMPLER、SIMPLEC和PISO算法.在这2个算例中IDEAL算法几乎可以在任意的松弛因子下获得收敛的解,并且IDEAL算法所需最短计算时间较SIMPLER算法减少12.9%~52.6%;较SIMPLEC算法减少48.3%~79.1%;较PISO算法减少10.7%~46.5%. 相似文献
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2008年,本文作者和陶文铨等提出了一种用于速度和压力耦合求解的高效稳定压力修正全隐算法IDEAL,该算法通过在每个迭代层次上对压力方程进行两次内迭代计算,完全克服了SIMPLE算法的两个假设,充分满足了速度和压力之间的耦合,从而大大提高了计算的收敛性和健壮性。为了进一步实现IDEAL算法的推广应用,本文基于三维倾斜方腔顶盖驱动流动,研究了IDEAL算法在不同网格扭曲率下的求解特性。研究发现,在不同网格扭曲率下,IDEAL算法的健壮性和收敛性均优于SIMPLE算法,特别在高网格扭曲率情况下,IDEAL算法求解性能更加优于SIMPLE算法。在不同网格扭曲率下,IDEAL算法健壮性保持不变,几乎可以在任意速度亚松弛因子下获得收敛的解,同时IDEAL算法最短计算耗时较SIMPLE算法减少了56%~89%,验证了IDEAL算法的优越性。 相似文献
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本文以空气为介质(Pr=0.698),通过数值模拟的方法在Re=400-2000的范围内对涡强化扁管管片散热器内周期性充分发展的层流流动进行了模拟分析,说明了在不同Re下,涡产生器横向间距δ和涡产生器攻角β改变时对局部NuLocal、横断面上的平均Nub和整体平均Nut的影响,以及对局部协同角θLocal、横断面上的平均协同角θb 和整体平均协同角θt的影响,通过比较分析得出协同角的变化趋势与换热强烈程度的变化趋势是完全和场协同原理相符合的,说明纵向涡强化换热的根本机理是改善了速度场与温度场的协同。 相似文献
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本文在VOF方法的基础上,采用粗细两套网格对高密度和高粘度比率下的气液两相流动模拟进行了研究分析.在细网格中求解流体体积函数方程,在粗网格中采用交错网格求解动量方程和压力修正方程,通过粗细网格间的数据传递获得求解动量方程时需要的准确的界面密度和粘度及控制体密度,克服了高密度和高粘度比率下通过插值方法计算界面密度和粘度及控制体密度带来较大误差的困难,保证了质量和动量同时守恒.高密度和高粘度比率下气液两相流动中气液交界面处密度、速度和压力急剧变化,为了保证格式的有界性和稳定性,采用稳定的有界高阶组合格式STOIC.最后模拟了不同工况下气泡在液体中的运动,并通过实验和模拟结果验证了方法的可行性及准确性. 相似文献
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Krylov子空间法在SIMPLER算法中的求解性能分析 总被引:1,自引:0,他引:1
本文开发了Krylov子空间法中的Bi-CGSTAB、GMRES(m)、CGS、TFQMR及QMR方法的计算程序,并将其实施于SIMPLER算法作为其内迭代方法,针对CFD/NHT领域的问题,研究了它们的求解特性;发现:Bi-CGSTAB方法有着高效的收敛速度和良好的稳定性;N-S方程求解中不同方程不同m值的协调选取是GMRES(m)方法在CFD/NHT领域推广应用的关键;CGS和QMR方法易于中断;TFQMR方法收敛速度慢于其他方法,但能适用于更广泛问题的求解. 相似文献