配置点谱方法-人工压缩法(SCM-ACM)求解不可压缩流体流动

开发了配置点谱方法SCM（spectral collocation method）与人工压缩法ACM（artificial compressibility method）相结合的方法SCM-ACM,用于求解不可压缩粘性流动问题。选取典型的方腔顶盖驱动流为研究测试对象,首先建立人工压缩格式的控制方程,其次采用SCM离散控制方程的空间偏微分项,推导出矩阵形式的代数方程,最后测试了SCM-ACM代码的有效性。结果显示,SCM-ACM能够有效求解不可压缩流动问题,并继承了谱方法的指数收敛特性,且具有ACM求解过程简单及易于实施的特点。     

配置点谱方法-人工压缩法(SCM-ACM)求解同心圆筒内流体流动

发展了配置点谱方法SCM(Spectral collocation method)和人工压缩法ACM(Artificial compressibility method)相结合的SCM-ACM数值方法,计算了柱坐标系下稳态不可压缩流动N-S方程组。选取典型的同心圆筒间旋转流动Taylor-Couette流作为测试对象,首先,采用人工压缩法获得人工压缩格式的非稳态可压缩流动控制方程;再将控制方程中的空间偏微分项用配置点谱方法进行离散,得到矩阵形式的代数方程;编写了SCM-ACM求解不可压缩流动问题的程序;最后,通过与公开发表的Taylor-Couette流的计算结果对比,验证了求解程序的有效性。结果证明,本文发展的SCM-ACM数值方法能够用于求解圆筒内不可压缩流体流动问题,该方法既保留了谱方法指数收敛的特性,也具有ACM形式简单和易于实施的特点。本文发展的SCM-ACM数值方法为求解柱坐标下不可压缩流体流动问题提供了一种新的选择。     

数值求解不可压缩流动的投影方法研究进展

在过去的20多年中, 投影方法通过速度和压力的解耦计算, 获得了比全耦合方法更高的计算效率, 这个显著优点使之得以广泛应用. 目前, 在计算非定常不可压缩流动的原始变量形式的数值方法中, 投影方法得到了越来越广泛的应用. 本文根据投影方法的构造思路,将众多的投影方法分成了3类, 即: Helmholtz-Hodge分解类投影方法、算子分裂类投影方法和局部连续投影方法, 并详细的介绍了3类投影方法的发展历程和求解步骤. 从投影方法的求解过程不难发现, 通过速度和压力的解耦计算, 提高了投影方法的计算效率, 但同时也给投影方法的时间精度分析带来了困难, 并长期成为大家争论的焦点. 普遍认为, 速度的时间精度比较容易达到高阶, 但是压力一般来说只有一阶精度. 但通过对3类投影的对比分析后, 我们认为, 局部连续投影方法将有助于澄清目前投影方法存在的相关争议, 并使得发展高阶精度的投影方法在理论上和技术上成为可能.      

黏性不可压缩流体流动前沿的数值模拟

提出了模拟注射成型中黏性、不可压缩流体流动前沿的新方法. 将Hele-Shaw流动应用于非 等温条件下的黏性、不可压缩流体，建立了流动分析模型，用充填因子的输运方程描述流动 前沿. 应用高阶Taylor展开式计算每一时间步长的充填因子，用Galerkin方法导出了计算 充填因子各阶导数的递推公式. 给出了时间增量的选取方法，证明了它的稳定性. 针对Han 设计的试验模具，用相同的材料及工艺条件模拟充填过程，比较了传统方法和该方法的模 拟结果与实验结果的差异. 算例分析表明，该方法可以有效地提高注射成型中流动前沿的 模拟精度和计算效率.     

不可压缩流体平面流动分离的充分判据

本文研究了不可压缩流体平面流动的分离判据问题。得到了比文献[1]更为普遍的分离的充分判据,即定理一。文中指出,MRS判据,零涡判据,奇点判据以及文献[2]的判据在非定常流动中均不是充分的。     

关于不可压缩流体平面流动的分离判据问题

本文用李雅普诺夫稳定性理论讨论了分离点的判据,并指出MRS判据、零涡判据以及建立在流线分析基础上的判据在非定常流动中都不是通用的。     

Mie-Grneisen状态方程可压缩多流体流动的PPM方法

采用流体体积分数的混合型多流体数值模型，将piecewise parabolic method (PPM)方法应用于可压缩多流体流动的数值模拟，拓展了以前提出的模型和数值方法，使它能够处理一般的Mie-Grneisen状态方程。采用双波近似和两层迭代算法求解一般状态方程的Riemann问题；并根据多流体接触界面无振荡原则设计高精度计算格式，对典型的纯界面平移问题可以从理论上证明本算法在接触间断附近压力和速度没有振荡，而且数值模拟结果表明界面数值耗散也被控制在2~3个网格之内。模拟了多种复杂的可压缩多流体流动，算例结果表明本文方法可以有效地处理接触间断、激波等物理问题，且具有耗散小精度高的特点。     

一种用边界元方法求解二维不可压缩粘性流动的方法

本文用边界元方法求解了二维不可压缩粘性流动的涡量——速度方程,利用求解区域边界上的速度法向导数和速度值直接得到了涡量的边界条件,克服了利用涡量方程求解二维不可压缩粘性流动时涡量边界条件(主要是壁面边界条件)难以给定的困难,算例表明:这种方法比较简单且计算结果基本上是令人满意的。     

粘性不可压缩流体定常流动的差分解法

本文研究了定常N-S型方程和压力泊松方程的耦合求解。提出了一种处理压力自洽边界条件的方法,结合文[7]中给出的自调差分格式,可以对一些较复杂的粘性不可压缩流进行数值求解。     

可压缩流体流动多尺度混合有限元数值方法研究

可压缩流体是天然油藏中广泛存在的一种流体,研究其在多孔介质中的渗流规律对于油藏开发具有重要意义。本文采用多尺度混合有限元方法,对可压缩流体渗流问题进行了研究。考虑流体的可压缩性以及介质形变,推导得到了可压缩流体渗流问题的多尺度计算格式。数值计算结果表明,多尺度混合有限元适于求解非均质性和可压缩流问题,具有节省计算量、计算精度高等优势,对于实际大规模油藏模拟具有重要意义。     

不可压缩粘性导电流体一维定常及不定常流动问题

1.引言 磁流体力学与流体力学的区别之一是有些物理量不能事先给定,这使得在确定边界条件时会遇到困难。例如,在一般情况下,磁场的边界值不能事先给定。因为当导电流体运动时,感应电流也将产生磁场,就使外加磁场发生畸变。忽视这一点,会使求出的解与实际情况不符。     

在研究可压缩流体流动过程中几何方法的应用

前言热流体在各种流道内流动过程的分析是人们关注的课题,迄今为止,已有不少论文出现。但是,以分析流动过程微分方程解的特性为基础,对各种流形的一般性的讨论却很少。本文着重研究流动微分方程解的特性,定性地探讨积分曲线在相空间中的结构及与之相应的各种流形,也即是对微分方程的解进行几何分析。二、基本方程式本文的主要目的是探讨几何分析方法在分 ...     

不可压缩机翼绕流的有限谱法计算

结合有限谱QUICK格式求解不可压缩粘性流问题。这一格式用于模拟不同攻角下的NACA1200机翼绕流问题。利用体积力,提出了将流场速度从0加速到来流速度的方法。区别于传统的压力梯度为零的边界条件,推导出一个更精确的压力边界条件。为使速度散度保持为零,在泊松方程中给速度散度一个特殊的处理。这一成果说明了有限谱法不但具有很高的精度,而且能灵活地和其他格式一起构造出新的格式,从而成功地应用到复杂流场不可压缩流动的数值计算中。     

谱元方法求解二维不可压缩Navier-Stokes方程

利用有限元的思想并结合谱方法的精度提出求解偏微分方程的谱元方法,在元素内插值函数使用伪谱Chebyshev逼近,并将此方法应用于求解不可压Navier-Stokes方程,具体求解了二维方腔顶盖驱动流,与公认基准解对比获得了较好的结果。     

不可压缩和近乎不可压缩粘弹性问题的有限单元法

本文首先从Herrmann泛函出发,导出了不可压缩和近乎不可压缩粘弹性问题的新的本构关系,然后根据虚功原理建立了相应的有限元公式。最后编制了平面问题的有限元分析程序VFAPINP,并计算了实例。计算结果表明所介绍的分析方法和计算程序解决了泊松比趋近或等于0.5时粘弹性应力分析问题,特别适用于固体推进剂的应力分析。     

不可压缩平面问题的位移-压力混合重心插值配点法

引入人工压力变量,将弹性本构方程以应力、应变和压力表达,建立求解不可压缩平面弹性问题的位移-压力方程和不可压缩条件方程的耦合偏微分方程组。利用张量积型重心Lagrange插值近似二元函数,得到计算插值节点处偏导数的偏微分矩阵。采用配点法离散不可压缩弹性控制方程,利用偏微分矩阵直接离散弹性力学控制方程为矩阵形式方程组。利用插值公式离散位移和应力边界条件,将离散边界条件与离散控制方程组合为新的方程组,得到求解弹性问题的过约束线性代数方程组;利用最小二乘法求解线性方程组,得到弹性力学问题位移数值解。数值算例验证了所提方法的数值计算精度为10-14~10-10。     

基于格子-波尔兹曼法的流体能耗求解

格子-波尔兹曼法是近年来新兴的一种计算流体力学数值方法。随着这种方法的不断发展,人们将它用于流体的仿真、优化等不同场合。与此同时,一些与流场流速和压强相关的物理量(如能耗)的求解也成为关注的焦点。本文介绍了能耗这一流体宏观量的格子-波尔兹曼法求解及其实现。与传统的有限差分法不同,本文在求解有关的速度梯度时使用了格子-波尔兹曼-矩法,这种方法不但能够避免有限差分法在边界处失效的缺点,而且计算简单,算法局部性好,适合大规模并行计算。本文在分析其数值解精度的基础上,使用这种方法进行了以能耗极小为目标的直通道内椭圆挡块的参数优化。这些分析和算例分别定量和定性地说明了本文算法的准确性。