CN111368380A - 一种用于n-s/dsmc耦合算法的区域边界优化方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及耦合算法优化技术领域，具体公开了一种用于N‑S/DSMC耦合算法的区域边界优化方法。本发明所述的一种用于N‑S/DSMC耦合算法的区域边界优化方法，将使用不同算法的流场小网格重新划分成大网格，判断每一个大网格中小网格数目占优的算法，并确定为当前大网格的算法，再对大网格进行消除孤岛的二次优化。可以对根据流场参数判据生成的不同算法区域边界进行有效的优化，进而提高N‑S/DSMC耦合算法的计算效率与计算稳定性。

Description

一种用于N-S/DSMC耦合算法的区域边界优化方法
技术领域
本发明属于耦合算法优化技术领域，具体涉及一种用于N-S/DSMC耦合算法的区域边界优化方法。
背景技术
N-S/DSMC耦合算法是目前稀薄气体动力学中一种模拟方法。该模拟方法通过流场参数判据(通常是当地努森数Knl)将流场划分为N-S算法区域和DSMC算法区域，不同算法区域通过区域边界的信息传递实现耦合[1,2]。由于数值波动，根据流场参数判据的自动划分，会产生大量碎片化区域，影响计算效率和计算稳定性。
发明内容
本发明的目的在于提供一种用于N-S/DSMC耦合算法的区域边界优化方法，用于提高N-S/DSMC耦合算法的计算效率和计算稳定性。
本发明的技术方案如下：一种用于N-S/DSMC耦合算法的区域边界优化方法，该方法具体包括如下步骤：
步骤1、将输入数据进行预处理，使原流场计算采用的细密小网格，重新划分为较大的用于算法选择的大网格；
步骤2、根据每个大网格中所有小网格所使用的N-S方法或DSMC方法数量，重新确定每个大网格中的小网格数值处理方法，完成区域边界一次优化；
步骤3、将每个大网格算法与相邻的大网格进行比较，若某个大网格为孤岛型计算区域，则将其置为与周围网格算法相同，完成区域边界二次优化。
所述的步骤1具体包括：
输入的待处理数据中包含了流场小网格，且每个小网格所采用的数值方法已根据流场参数确定；对上述输入数据进行预处理，将整个流场重新划分为大网格，大网格行列所包含的数量根据实际情况选取，可以相等或不等。
所述的步骤2进行区域边界一次优化具体步骤为：
在每个大网格中，统计根据参数判据所确定的应使用N-S方法的小网格数目m，如果m达到或超过该大网格内小网格总数目n的一半，则确定该大网格内的小网格全部采用N-S方法，否则全部用DSMC方法。
所述的步骤3进行区域边界二次优化的具体步骤为：
对每一个大网格检测其相邻的大网格，若一个大网格所采用的算法和与其相邻的大网格均不相同，则认为当前大网格为孤岛型计算区域，将其置为与周围网格算法相同。
所述的步骤3进行区域边界二次优化中，对每一个大网格，检测其与周边网格算法的一致性，若当前大网格与周边网格算法完全不一致，则为A类网格，对于A类网格，认为其是数值波动导致的流场波动，将其抹去，即取为与相邻网格一致的算法。
所述的步骤3进行区域边界二次优化中，对每一个大网格，检测其与周边网格算法的一致性，若当前大网格仅与一个共顶点的相邻大网格算法一致，而与其它大网格不同，则为B类网格，对于B类网格，因为可能存在倾斜状的计算区域，应该保持当前状态。
所述的步骤3进行区域边界二次优化中，对每一个大网格，检测其与周边网格算法的一致性，若当前大网格与一个或多个共边的相邻大网格算法一致，则为C类网格，对于C类网格，应当保持当前状态。
本发明的显著效果在于：本发明所述的一种用于N-S/DSMC耦合算法的区域边界优化方法，将使用不同算法的流场小网格重新划分成大网格，判断每一个大网格中小网格数目占优的算法，并确定为当前大网格的算法，再对大网格进行消除孤岛的二次优化。可以对根据流场参数判据生成的不同算法区域边界进行有效的优化，进而提高N-S/DSMC耦合算法的计算效率与计算稳定性。
附图说明
图1为本发明所述的一种用于N-S/DSMC耦合算法的区域边界优化方法中用于流场计算的小网格和用于算法选择的大网格示意图；
图2为本发明所述的一种用于N-S/DSMC耦合算法的区域边界优化方法中一次优化示意图；
图3为本发明所述的一种用于N-S/DSMC耦合算法的区域边界优化方法中二次优化示意图。
具体实施方式
下面结合附图及具体实施例对本发明作进一步详细说明。
一种用于N-S/DSMC耦合算法的区域边界优化方法，该方法具体包括如下步骤：
步骤1、将输入数据进行预处理，使原流场计算采用的细密小网格，重新划分为较大的用于算法选择的大网格；
输入的待处理数据中包含了流场小网格，且每个小网格所采用的数值方法已根据流场参数确定；对上述输入数据进行预处理，将整个流场重新划分为大网格，例如，如图1所示，每个大网格包含a×b个小网格，其中a和b根据实际情况选取，可以相等也可以不相等；
步骤2、根据每个大网格中所有小网格所使用的N-S方法或DSMC方法数量，重新确定每个大网格中的小网格数值处理方法，完成区域边界一次优化；
在每个大网格中，统计根据参数判据所确定的应使用N-S方法的小网格数目m，如果m达到或超过该大网格内小网格总数目n的一半，则确定该大网格内的小网格全部采用N-S方法，否则全部用DSMC方法；
例如，如图2所示，该大网格一共包含有n＝5×5＝25个小网格，其中应采用N-S方法的小网格(即图中空白的小网格)数目为m＝12个。因为m小于n的一半，所以将该大网格内所有小网格的算法全部确定为DSMC方法；
依次遍历每一个大网格，完成区域边界一次优化；
步骤3、将每个大网格的算法与相邻的大网格进行比较，若某个大网格为孤岛型计算区域，则将其置为与周围网格算法相同，完成区域边界二次优化；
对每一个大网格检测其相邻的大网格，若一个大网格所采用的算法和与其相邻的大网格均不相同，则认为当前大网格为孤岛型计算区域，将其置为与周围网格算法相同；
例如，如图3所示，对每一个大网格，检测其与周边网格算法的一致性，若当前大网格与周边网格算法完全不一致，则为A类网格；若当前大网格仅与一个共顶点的相邻大网格算法一致，而与其它大网格不同，则为B类网格；若当前大网格与一个或多个共边的相邻大网格算法一致，则为C类网格。对于A类网格，认为其是数值波动导致的流场波动，将其抹去，即取为与相邻网格一致的算法；对于C类网格，应当保持当前状态；对于B类网格，因为可能存在倾斜状的计算区域，应当保持当前状态。

Claims (7)

1.一种用于N-S/DSMC耦合算法的区域边界优化方法，其特征在于：该方法具体包括如下步骤：
步骤1、将输入数据进行预处理，原流场计算采用的细密小网格，重新划分为较大的用于算法选择的大网格；
步骤2、根据每个大网格中所有小网格所使用的N-S方法或DSMC方法数量，重新确定每个大网格中的小网格数值处理方法，完成区域边界一次优化；
步骤3、将每个大网格的算法与相邻的大网格进行比较，若某个大网格为孤岛型计算区域，则将其置为与周围网格算法相同，完成区域边界二次优化。
2.根据权利要求1所述的一种用于N-S/DSMC耦合算法的区域边界优化方法，其特征在于：所述的步骤1具体包括：
输入的待处理数据中包含了流场小网格，且每个小网格所采用的数值方法已根据流场参数确定；对上述输入数据进行预处理，将整个流场重新划分为大网格，大网格行列所包含的数量根据实际情况选取，可以相等或不等。
3.根据权利要求1所述的一种用于N-S/DSMC耦合算法的区域边界优化方法，其特征在于：所述的步骤2进行区域边界一次优化具体步骤为：
在每个大网格中，统计根据参数判据所确定的应使用N-S方法的小网格数目m，如果m达到或超过该大网格内小网格总数目n的一半，则确定该大网格内的小网格全部采用N-S方法，否则全部用DSMC方法。
4.根据权利要求1所述的一种用于N-S/DSMC耦合算法的区域边界优化方法，其特征在于：所述的步骤3进行区域边界二次优化的具体步骤为：
对每一个大网格检测其相邻的大网格，若一个大网格所采用的算法和与其相邻的大网格均不相同，则认为当前大网格为孤岛型计算区域，将其置为与周围网格算法相同。
5.根据权利要求1所述的一种用于N-S/DSMC耦合算法的区域边界优化方法，其特征在于：所述的步骤3进行区域边界二次优化中，对每一个大网格，检测其与周边网格算法的一致性，若当前大网格与周边网格算法完全不一致，则为A类网格，对于A类网格，认为其是数值波动导致的流场波动，将其抹去，即取为与相邻网格一致的算法。
6.根据权利要求1所述的一种用于N-S/DSMC耦合算法的区域边界优化方法，其特征在于：所述的步骤3进行区域边界二次优化中，对每一个大网格，检测其与周边网格算法的一致性，若当前大网格仅与一个共顶点的相邻大网格算法一致，而与其它大网格不同，则为B类网格，对于B类网格，因为可能存在倾斜状的计算区域，应该保持当前状态。
7.根据权利要求1所述的一种用于N-S/DSMC耦合算法的区域边界优化方法，其特征在于：所述的步骤3进行区域边界二次优化中，对每一个大网格，检测其与周边网格算法的一致性，若当前大网格与一个或多个共边的相邻大网格算法一致，则为C类网格，对于C类网格，应当保持当前状态。
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