CFD网格技术与CFD自适应网格技术发展成就.docx
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1、引言网格的合理设计和高质量生成是CFD计算的前提条件,是影响CFD计算结果的最主要的决定性因素之一,是CFD工作中人工工作量最大的部分,也是制约CFD工作效率的瓶颈问题之一。即使在CFD高度发展的国家,网格生成仍占整个CFD计算任务全部人力时间的70%80%。CFD和网格生成的先驱者之一Steger1991年指出“网格生成仍然是CFD走向大部分应用领域的一个关键步骤”,“复杂外形网格生成的工作需要专职队伍的投入“。网格生成是一项枯燥乏味的工作,对于构型复杂的航空航天飞行器来说,尤其如此。因此,设法简化网格生成、减少网格生成人工工作量、提高网格对复杂构型的适应能力和灵活性等,对于CFD的应用具有
2、十分重要的意义。如果这个问题解决了,将会大大推动CFD在航空航天等领域中的普及应用。因此,网格生成受到世界各国CFD工作者和工业部门的重视。NASA在1992年为此成立了一个专门的委员会NASASurfaceModelingandGridGenerationSteeringCommitteeo1986年、1988年、1991年、1994年、1996年和1998年相继召开了六届国际网格生成会议,我国在1997年也召开了第一届计算网格生成方法研讨会。以下对应用较多的结构网格、非结构网格、混合网格以及重叠网格的发展情况进行介绍。一、结构网格和非结构网格概述计算网格按网格点之间的邻接关系可分为结构网格
3、(StrUCtUredgrid)和非结构网格(unstructuredgrid),结构网格的网格点之间的邻接是有序、规则的,单元是二维的四边形、三维的六面体;非结构网格点之间的邻接是无序的、不规则的,每个网格点可以有不同的邻接网格数,单元有二维的三角形、四边形,三维的四面体、六面体、三棱柱和金字塔等多种形状。以下对结构网格和非结构网格各自的优缺点进行详细分析。1结构网格优点:结构网格的CFD计算方法先进、计算精度高、计算效率高、计算稳定性好、对计算机内存等硬件资源要求低,在同样的物理空间里,需要的网格点数比非结构网格要少。由于结构网格可以很容易生成长宽比很大的黏性网格,计算时也基本可以保证要求
4、的精度,因此,可以精确、高效地模拟边界层等黏性区域。缺点:结构网格的结构性、有序性限制了其对复杂几何构型的适应能力,其网格生成较困难,网格生成的人工工作量比非结构网格要多。目前,对于航空航天飞行器等复杂构型的流动问题,结构网格一般采用分区网格、重叠网格技术等方法克服其几何适应能力差的缺陷,但这又会带来分区网格各区间隐式边界条件难以实现、重叠网格各区间寻找变量传递对应点及变量插值不守恒性等一系列问题。2非结构网格优点:非结构网格的最大优点是其几乎无所不能的几何适应能力,也就是对复杂构型强大的灵活性,其网格生成简单,尤其是网格生成的人工工作量少。非结构网格由于消除了结构网格中节点的结构性限制,节点
5、和单元的分布可控性好,因而能较好地处理边界,容易控制网格的大小和节点的密度,它采用随机的数据结构有利于进行网格自适应以提高对间断(如激波等)的分辨率。一旦在边界上指定网格的分布,在边界之间可以自动生成网格,无需分块分区或用户的干预,总能生成整体网格、整体求解,而且不需要在子域之间传递信息,不存在像结构网格分区嵌套需要插值而损失精度。由于它随机的数据结构,使基于非结构网格的网格分区以及并行计算比结构网格要更加直接。缺点:非结构网格的数据结构的随机性增加了寻址时间,网格的无方向性导致梯度项计算工作量的大量增大。而且,非结构网格的无序性使其很难像结构网格那样保证矩阵的对角占优、推进计算时邻近网格是最
6、新修正后的流动变量,因而对于收敛性也有较大影响;在同样的物理空间单元,非结构网格需要的网格点数比结构网格要多(一个结构网格的长方体可以划分为25个非结构网格的四面体),尤其在黏性区里,非结构网格很难使用类似与结构网格的大长宽比网格,这就导致了在黏性区里必须在各个方向都布置很密的网格,对于三维高Re数流动问题,其计算量超过了目前的计算机水平。另外,CFD计算方法都是基于各类波有向传输的基本原理构造的,而非结构网格的随机方向性不易捕捉正确的流动结构,这将导致计算精度降低及计算稳定性下降。二、非结构网格技术非结构网格上的CFD计算方法基本上是结构网格上CFD方法的移植,因此原理相同。但非结构网格上的
7、CFD计算方法也存在一些特点,以下进行详细分析。3非结构网格格心型和格点型离散分析非结构网格从流场变量的存储方式上可以分为两种:格心型和格点型。格心型的未知量位于单元中心,控制体取网格单元本身,数值通量需要在网格单元的面上进行计算,因此格心型离散对应着基于面的数据结构。格点型的未知量位于单元节点,控制体通常通过连接节点周围的单元中心和边的中点来构建,数值通量需要在由原网格的边构建的面上进行计算,因此格点型离散对应着基于边的数据结构。对于同样的非结构网格,格心型离散比格点型离散包含更多的自由度,理论上会耗费更高的计算代价并获得更高的计算精度。然而另一方面,格心型的网格模板比格点型的网格模板稀疏,
8、因此对于同样数目的未知量,格点型离散的数值精度又要高于格心型离散。经过20多年的研究,这两种数值离散方法究竟孰优孰劣至今仍没有定论。MaVriPliS在2003年进行的数值实验证明了,对于同样的计算网格,格心型离散的计算精度比格点型离散高,但计算效率却不如格点型。Levy和Thacker的研究证明,对于跨音速流动情况,如果将两种网格的表面网格变量数目进行匹配,那么两种离散方法将取得相近的计算精度。研究表明,造成这两种离散方法的比较迟迟得不到定论,很大一部分原因在于缺乏一致的离散和求解方法来进行这两种方法的比较;另外一部分原因在于,由于非结构网格生成方法仍不成熟,在相对粗糙的网格进行数值离散时精
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