CN117393062A - 刚性化学反应流回退自适应半隐半显耦合时间的模拟方法 - Google Patents

刚性化学反应流回退自适应半隐半显耦合时间的模拟方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种刚性化学反应流回退自适应半隐半显耦合时间的模拟方法，其包括计算全局时间步长；当当前时刻是存档点存放的时刻，确定满足条件的被控时间步长，否则采用残差、化学反应雅可比矩阵及全局时间步长进行半隐半显时间推进，之后确定下一时刻的守恒量U n+1；确定是否进行回退操作，若是采用上一存档点时刻T保存的守恒量U n覆盖U n+1，并更新当前时刻，同时减半存档点的被控时间步长，并返回第一步；否则存储守恒量U n+1至存档点的流场存储文件，并保存当前时间、被控时间步长和流场存储文件；当所有存档点都已存储，则结束算法，否则返回第一步。

Description

刚性化学反应流回退自适应半隐半显耦合时间的模拟方法
技术领域
本发明涉及化学反应控制领域，具体涉及一种刚性化学反应流回退自适应半隐半显耦合时间的模拟方法。
背景技术
刚性化学反应流动是超燃冲压发动机内部主要流动形式，其中，刚性是说在仿真中多种物理过程间时间尺度存在量级差异。在刚性化学反应流动中，化学反应的时间尺度远小于流动过程的时间尺度，可以定义刚性为。在刚性化学反应流中普遍存在一些瞬态的点火过程，这种过程里化学反应的时间尺度会突然发生剧烈的变化，导致组分的快速，大量消耗；温度的突然上升。由于化学反应流动耦合过程高度复杂，很难在每个状态下都找到一个合理的时间步长。而一个不合理的时间步长会导致组分的消耗量超过了原有的组分量，导致负组分密度，或者温度方程无法迭代到一个合理解，从而使得后续基于这些错误物理量的计算直接无法计算，鲁棒性很差。
半隐半显的耦合时间推进方法可以对方程组刚性部分隐式处理，非刚性部分显式处理，降低求解复杂度的同时可以使用较大的时间步长，有助于刚性化学反应流动的高效准确仿真，助力超燃冲压发动机的快速迭代设计。于是现有技术中出现了大量关于半隐半显的时间推进，比如CN110807249B和CN109002624B，虽然半隐半显时间推进可以一定程度上提高被化学反应刚性限制的时间步长，但其和流动时间步长(对于超声速过程约s)相比仍然很小（s），且缺乏合适的确定时间步长的方案。那么整个时间轴上的时间步长一定程度上受到点火过程限制，导致计算效率很低，即最优的每个时刻的时间步长无法达到。
发明内容
针对相应技术中的上述不足，本发明提供的刚性化学反应流回退自适应半隐半显耦合时间的模拟方法解决了现有方法需要大量试算被控时间步长导致效率低的问题。
为了达到上述发明目的，本发明采用的技术方案为：
提供一种刚性化学反应流回退自适应半隐半显耦合时间的模拟方法，其包括步骤：
S1、根据给定的超燃冲压发动机内部刚性化学反应流动工况，设置初始流场、模拟时间及存档点；
S2、根据当前时刻流场状态，计算对流时间尺度和反应时间尺度，之后基于反应时间尺度和设置的被控时间步长，计算全局时间步长；
S3、判断当前时刻是否为存档点存放的时刻，若是，则进入步骤S4，否则进入步骤S5；
S4、选取不同大小被控时间步长进行半隐半显时间推进，以确定满足条件的被控时间步长，之后进入步骤S5；
S5、采用残差、化学反应雅可比矩阵及全局时间步长进行半隐半显时间推进，确定下一时刻的守恒量U n+1；
S6、判断下一时刻的守恒量U n+1的物理量中组分密度ρ i、温度和压力p是否均满足约束条件，若是，进入步骤S8，否则，进入步骤S7；
S7、采用上一存档点时刻T保存的守恒量U n覆盖U n+1，并更新当前时刻，同时减半存档点的被控时间步长，之后返回步骤S2；
S8、更新当前时间，并判断当前时间是否到达存档点，若是，进入步骤S9，否则返回步骤S2；
S9、存储守恒量U n+1至存档点的流场存储文件，并保存当前时间、被控时间步长和流场存储文件；当所有存档点都已存储，则结束算法，否则返回S2。
进一步地，所述守恒量为：
其中，为第i个组分的密度；为总密度；为流场速度；E为单位体积的总能量；、、和E均为物理量。
进一步地，对流时间尺度和反应时间尺度的计算公式为：
，
其中，为i方向上的网格尺度；为i方向上的速度分量；c为音速；为第j组分的生成率；为第j组分的密度；为单位体积的总能量；
全局时间步长的计算公式为：
，
其中，为反应时间尺度；为对流允许时间步长；为CFL条件，取值为常数，min(•)为最小值函数。
上述技术方案的进一步技术效果为：由于半隐半显时间推进本身就需要计算雅可比矩阵，使用雅可比矩阵倒数估计化学反应时间尺度节约了计算成本。把反应时间尺度引入时间步长的估计，使得时间步长能够随着系统化学反应剧烈程度线性调整，提升半隐半显时间推进的稳定性和效率。
进一步地，所述步骤S4进一步包括：
S41、随机选取被控时间步长进行半隐半显时间推进，得到下一时刻的守恒量；
S42、判断步骤S41得到的守恒量的物理量中组分密度是否满足预设条件，若是，则进入步骤S43，否则进入步骤S44；
S43、更新被控时间步长：
S44、判断迭代次数变量I是否小于，若是，则令I=I+1，并返回步骤S41，否则不更新被控时间步长。
上述技术方案的进一步技术效果为：建立了一种时间步长的反馈控制，根据不同时间步长得到的反馈（新守恒量）选择新的时间步长。该方法的反馈不经任何建模估计，不存在任何误差，可以得到合理的时间步长，提高模拟的计算稳定性和计算效率。
进一步地，步骤S41中半隐半显时间推进的计算公式为：
其中，为随机选取的被控时间步长；I为迭代次数变量；为内部迭代总次数；为雅克比矩阵；n为当前时刻；为下一时刻；为反应化学反应源项。
上述技术方案的进一步技术效果为：将备选的时间步长从一个连续区间转变成了零星几个离散点，降低了新被控时间步长选择的计算复杂度和计算成本。
使用新的被控时间步长进行时间推进，减少了总共的推进次数，提高了计算效率。
进一步地，所述预设条件为：
其中，为敏感阈值，取1e-6；为总的组分数；为给定的最大组分变化率。
上述技术方案的进一步技术效果为：组分的最大变化率直接代表了一个时间步内系统的变化程度，体现了对流和化学反应的耦合效应，所以限制组分的最大变化率也就限制了整个燃烧流动模拟在每一步的变化剧烈程度，有效防止计算非物理和发散的出现。
进一步地，残差的计算公式为：
其中，为残差；为无粘通量；为反应化学反应源项。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
1)有效利用刚性化学反应流动的仿真实时信息，方法简单易移植，适用于不同阶数，不同求解方法的半隐半显时间推进。2)能够很好地处理传统方法中需要通过大量试算得到合适时间步长，鲁棒性差及存在刚性大幅度变化化学流动中计算效率低等问题。3)自动化处理水平较高，可以极大地降低操作人员工作量，及早发现仿真计算发散和非物理解，大大提高超燃冲压发动机设计中仿真计算的工作效率。
附图说明
图1为刚性化学反应流回退自适应半隐半显耦合时间的模拟方法的流程图。
图2为步骤S4详细实现过程中的流程图。
图3为本方案执行回退在时间轴上的具体表现和存档点结构图。
图4为实施例中爆轰波在0.1 ms时温度和压力的空间分布。
图5是测试3中时不同算法的时间步长演化曲线。
具体实施方式
下面对本发明的具体实施方式进行描述，以便于本技术领域的技术人员理解本发明，但应该清楚，本发明不限于具体实施方式的范围，对本技术领域的普通技术人员来讲，只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本发明的精神和范围内，这些变化是显而易见的，一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。
参考图1，图1示出了刚性化学反应流回退自适应半隐半显耦合时间的预测方法的流程图；如图1所示，该方法包括步骤S1至步骤S9。
在步骤S1中，根据给定的超燃冲压发动机内部刚性化学反应流动工况，设置初始流场、模拟时间及存档点；具体地，根据给定的时刻点设定对应的存档点，若未给定时刻点，则将模拟时间等分，设置成21个存档点；如图3所示，存档点数据结构包括时刻，被控时间步长以及流场存储文件名。
在步骤S2中，根据当前时刻流场状态，计算对流时间尺度和反应时间尺度，之后基于反应时间尺度和设置的被控时间步长，计算全局时间步长；
实施时，本方案优选对流时间尺度和反应时间尺度的计算公式为：
，
其中，为i方向上的网格尺度；为i方向上的速度分量；c为音速；为第j组分的生成率；为第j组分的密度；为第j组分的生成率；
全局时间步长的计算公式为：
，
其中，为反应时间尺度；为对流允许时间步长；为CFL条件，取值为常数0.8，min(•)为最小值函数。
本方案设置可以防止流动显式处理引发的数值不稳定。
在步骤S3中，判断当前时刻是否为存档点存放的时刻，若是，则进入步骤S4，否则进入步骤S5；
在步骤S4中，选取不同大小被控时间步长进行半隐半显时间推进，以确定满足条件的被控时间步长，之后进入步骤S5；
如图2所示，在本发明的一个实施例中，所述步骤S4进一步包括：
S41、随机选取被控时间步长进行半隐半显时间推进，得到下一时刻的守恒量；半隐半显时间推进的计算公式为：
其中，为随机选取的被控时间步长；I为迭代次数变量；为内部迭代总次数；为雅克比矩阵；n为当前时刻；为下一时刻；为反应化学反应源项。
是内部迭代的次数，过小得到的结果比较粗糙，过大导致计算耗时过大。取为5是一个合适的值，这样得到的新被控时间步长和最优的时间步长差值至多在20%。
S42、判断步骤S41得到的守恒量的物理量中组分密度是否满足预设条件，若是，则进入步骤S43，否则进入步骤S44；所述预设条件为：
其中，为敏感阈值，取1e-6；为总的组分数；为给定的最大组分变化率。
S43、更新被控时间步长：
S44、判断迭代次数变量I是否小于，若是，则令I=I+1，并返回步骤S41，否则不更新被控时间步长。
本方案在进行半隐半显时间推进时，包括LU分解，Jacobi预处理矩阵简化求解等数值方法，其均为现有比较成熟的技术；步骤S4更新的被控时间步长用于下一个循环是进行全局时间步长的计算。
在步骤S5中，采用残差、化学反应雅可比矩阵及全局时间步长进行半隐半显时间推进，确定下一时刻的守恒量U n+1；具体地，所述守恒量为：
其中，为第i个组分的密度；为总密度；为流场速度；E为单位体积的总能量；、、和E均为物理量。
残差的计算公式为：，其中，为残差；为无粘通量；为反应化学反应源项。无粘通量可以通过AUSM+（Advection Upstream Splitting Method）格式求解。化学反应源项则利用化学反应动力学基本方程求解，并同时计算化学反应雅可比矩阵。
在步骤S6中，判断下一时刻的守恒量U n+1的物理量中组分密度ρ i、温度和压力p是否均满足约束条件，若是，进入步骤S8，否则，进入步骤S7；其中约束条件为：，，。
在步骤S7中，采用上一存档点时刻T保存的守恒量U n覆盖U n+1，并更新当前时刻，同时减半存档点的被控时间步长，之后返回步骤S2；
本方案与超声速刚性燃烧流动双自适应解耦优化模拟方法及系统CN109002624B的显著区别是，如果被控时间步长极小，意味着此时计算发散是由于该存档点之前的大时间步长导致的，则会进行进一步的回退，具体是当时，清除第个存档点的除时刻的其余数据，使用第个存档点用来进行回退过程，以此类推，在最坏的情况下，回到初始时刻，也就是第1个存档点的情况，并终止计算。
在步骤S8中，更新当前时间，并判断当前时间是否到达存档点，若是，进入步骤S9，否则返回步骤S2；
在步骤S9中，存储守恒量U n+1至存档点的流场存储文件，并保存当前时间、被控时间步长和流场存储文件；当所有存档点都已存储，则结束算法，否则返回S2。
下面结合具体的实例对本方案的刚性化学反应流回退自适应半隐半显耦合时间的模拟方法的鲁棒性，准确度以及效率进行说明：
本实施例实现环境为上海交通大学思源一号超算平台，编译器是intel-oneapi-compilers/2021.4.0。
本实施例过程包括：在一个计算区域长 0.5m 的等截面区域，左端封闭，右端开口；计算区域内充满了 H2/O2/N2(物质的量比是 2：1：3.76)的混合气体；计算网格取 N=1251；化学反应模型选择 9 组分 19 反应的 J 模型。
计算初始时刻，在计算区域左侧m区域内充满了高温高压气体，其压力和温度分别为和。计算区域其余部分为常温(298K)常压(101kPa)气体。
本实施例中所用方法本方案预测方法（PB-IMEX）、 ITC(CN110807249B隐式时间步长控制)以及固定时间步长(Fixed-dt)三种算法进行了不同起爆条件（）下的测试，来调查不同方法的鲁棒性，准确度以及效率。具体的测试条件参考表1：
表1 测试条件
9组分19反应的J模型具体参考表2：
表2 9组分19反应的J模型
计算终止在ms，得到的爆轰波在0.1ms时候的压力和温度分布如图4所示，表3给出了不同算法在不同条件下的爆轰波速度结果，其中对PB-IMEX给定对应0时刻的被控时间步长。不同算法在不同条件下对应的CPU时间如图5所示。
表3 一维爆轰波模型测试爆轰速度
从表3可知，固定时间步长的IMEX基本在时间步长取5E-8 s时计算发散，当取较小时间步长时，都可以算出合理的爆轰波速度，与C-J理论的预测值误差在2.5%以内。隐式时间步长控制的IMEX(IMEX-ITC)的给定时间步长在1E-9 s和1E-8 s，和固定时间步长基本保持一致。无法允许使用一个最大的给定时间步长，但计算的爆轰波速度也是合理的，最大相对误差在3.2%以内。预测回退的IMEX(PB-IMEX)在所有给定时间步长下计算均顺利完成，而且计算的爆轰波速度也比较合理，和C-J理论的预测值相差不超过3.5%。
表4 一维爆轰波模型测试CPU时间
计算效率上如表4所示，PB-IMEX以及IMEX-ITC的计算耗时大概在300-500 s之内，而对于固定时间步长的IMEX方法来说，当给定时间步长在1E-9时，计算耗时是PB-IMEX以及IMEX-ITC的10倍，高出一个量级。在图5中以测试3，给定为例解释了PBIMEX具体的时间步长随时间和化学反应尺度演变的细节。
综上所述，PB-IMEX在计算结果合理准确的情况下，大大扩展了允许的给定时间步长的范围，省去了人工给定初始值的工作，大大减少了人为因素，同时在计算效率上较其他IMEX类算法也都有一定提升。

Claims (7)

1.刚性化学反应流回退自适应半隐半显耦合时间的模拟方法，其特征在于，包括步骤：
S1、根据给定的超燃冲压发动机内部刚性化学反应流动工况，设置初始流场、模拟时间及存档点；
S2、根据当前时刻流场状态，计算对流时间尺度和反应时间尺度，之后基于反应时间尺度和设置的被控时间步长，计算全局时间步长；
S3、判断当前时刻是否为存档点存放的时刻，若是，则进入步骤S4，否则进入步骤S5；
S4、选取不同大小被控时间步长进行半隐半显时间推进，以确定满足条件的被控时间步长，之后进入步骤S5；
S5、采用残差、化学反应雅可比矩阵及全局时间步长进行半隐半显时间推进，确定下一时刻的守恒量U n+1；
S6、判断下一时刻的守恒量U n+1的物理量中组分密度ρ i、温度和压力p是否均满足约束条件，若是，进入步骤S8，否则，进入步骤S7；
S7、采用上一存档点时刻T保存的守恒量U n覆盖U n+1，并更新当前时刻，同时减半存档点的被控时间步长，之后返回步骤S2；
S8、更新当前时间，并判断当前时间是否到达存档点，若是，进入步骤S9，否则返回步骤S2；
S9、存储守恒量U n+1至存档点的流场存储文件，并保存当前时间、被控时间步长和流场存储文件；当所有存档点都已存储，则结束算法，否则返回S2。
2.根据权利要求1所述的刚性化学反应流回退自适应半隐半显耦合时间的模拟方法，其特征在于，所述守恒量为：
其中，为第i个组分的密度；为总密度；为流场速度；E为单位体积的总能量；、、和E均为物理量。
3.根据权利要求1所述的刚性化学反应流回退自适应半隐半显耦合时间的模拟方法，其特征在于，对流时间尺度和反应时间尺度的计算公式为：
，
其中，为i方向上的网格尺度；为i方向上的速度分量；c为音速；为第j组分的生成率；为第j组分的密度；为第j组分的生成率；
全局时间步长的计算公式为：
，
其中，为反应时间尺度；为对流允许时间步长；为CFL条件，取值为常数；min(•)为最小值函数。
4.根据权利要求1-3任一所述的刚性化学反应流回退自适应半隐半显耦合时间的模拟方法，其特征在于，所述步骤S4进一步包括：
S41、随机选取被控时间步长进行半隐半显时间推进，得到下一时刻的守恒量；
S42、判断步骤S41得到的守恒量的物理量中组分密度是否满足预设条件，若是，则进入步骤S43，否则进入步骤S44；
S43、更新被控时间步长：
S44、判断迭代次数变量I是否小于，若是，则令I=I+1，并返回步骤S41，否则不更新被控时间步长。
5.根据权利要求4所述的刚性化学反应流回退自适应半隐半显耦合时间的模拟方法，其特征在于，步骤S41中半隐半显时间推进的计算公式为：
其中，为随机选取的被控时间步长；I为迭代次数变量；为内部迭代总次数；为雅克比矩阵；n为当前时刻；为下一时刻；为反应化学反应源项。
6.根据权利要求4所述的刚性化学反应流回退自适应半隐半显耦合时间的模拟方法，其特征在于，所述预设条件为：
其中，为敏感阈值，取1e-6；为总的组分数；为给定的最大组分变化率。
7.根据权利要求1所述的刚性化学反应流回退自适应半隐半显耦合时间的模拟方法，其特征在于，残差的计算公式为：
其中，为残差；为无粘通量；为反应化学反应源项。
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Citations (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107729691A (zh) * 2017-11-13 2018-02-23 西北工业大学 一种稀薄连续统一的气体流动特性数值模拟方法
CN109002624A (zh) * 2018-07-26 2018-12-14 上海交通大学 超声速刚性燃烧流动双自适应解耦优化模拟方法及系统
CN110414088A (zh) * 2019-07-10 2019-11-05 武汉大学 结合水动力模型的涉禽栖息地适宜性空间模糊评价方法
CN110807249A (zh) * 2019-10-21 2020-02-18 上海交通大学 刚性化学反应流动半隐半显自适应时间步长推进模拟方法
CN111859531A (zh) * 2020-06-15 2020-10-30 空气动力学国家重点实验室 一种求解化学非平衡流动化学反应源项的预估修正方法
US20210012046A1 (en) * 2019-07-12 2021-01-14 Beihang University Meshless method for solid mechanics simulation, electronic device, and storage medium
CN112966401A (zh) * 2021-05-12 2021-06-15 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所 一种热化学非平衡多级气体模型自适应算法
CN113466854A (zh) * 2021-06-29 2021-10-01 哈尔滨工业大学 基于海洋动力模型的高频地波雷达反演矢量流速方法
CN113792432A (zh) * 2021-09-15 2021-12-14 沈阳飞机设计研究所扬州协同创新研究院有限公司 基于改进型fvm-lbfs方法的流场计算方法
CN115329689A (zh) * 2022-07-05 2022-11-11 北京航空航天大学 基于伪非定常时间推进的复杂湍流流动高效率计算方法
CN115470653A (zh) * 2022-10-09 2022-12-13 上海交通大学 刚性化学反应流动半隐半显时空多重时间步推进方法
CN116090110A (zh) * 2023-04-07 2023-05-09 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所 高超声速飞行器高温流场数值仿真的修正方法及相关组件
CN116522660A (zh) * 2023-05-11 2023-08-01 南京航空航天大学 一种用于爆炸问题的数值模拟方法及系统
US20230315938A1 (en) * 2022-04-05 2023-10-05 Raytheon Technologies Corporation Systems and methods for aerodynamic analysis for inspected bladed rotors

Patent Citations (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107729691A (zh) * 2017-11-13 2018-02-23 西北工业大学 一种稀薄连续统一的气体流动特性数值模拟方法
CN109002624A (zh) * 2018-07-26 2018-12-14 上海交通大学 超声速刚性燃烧流动双自适应解耦优化模拟方法及系统
CN110414088A (zh) * 2019-07-10 2019-11-05 武汉大学 结合水动力模型的涉禽栖息地适宜性空间模糊评价方法
US20210012046A1 (en) * 2019-07-12 2021-01-14 Beihang University Meshless method for solid mechanics simulation, electronic device, and storage medium
CN110807249A (zh) * 2019-10-21 2020-02-18 上海交通大学 刚性化学反应流动半隐半显自适应时间步长推进模拟方法
CN111859531A (zh) * 2020-06-15 2020-10-30 空气动力学国家重点实验室 一种求解化学非平衡流动化学反应源项的预估修正方法
CN112966401A (zh) * 2021-05-12 2021-06-15 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所 一种热化学非平衡多级气体模型自适应算法
CN113466854A (zh) * 2021-06-29 2021-10-01 哈尔滨工业大学 基于海洋动力模型的高频地波雷达反演矢量流速方法
CN113792432A (zh) * 2021-09-15 2021-12-14 沈阳飞机设计研究所扬州协同创新研究院有限公司 基于改进型fvm-lbfs方法的流场计算方法
US20230315938A1 (en) * 2022-04-05 2023-10-05 Raytheon Technologies Corporation Systems and methods for aerodynamic analysis for inspected bladed rotors
CN115329689A (zh) * 2022-07-05 2022-11-11 北京航空航天大学 基于伪非定常时间推进的复杂湍流流动高效率计算方法
CN115470653A (zh) * 2022-10-09 2022-12-13 上海交通大学 刚性化学反应流动半隐半显时空多重时间步推进方法
CN116090110A (zh) * 2023-04-07 2023-05-09 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所 高超声速飞行器高温流场数值仿真的修正方法及相关组件
CN116522660A (zh) * 2023-05-11 2023-08-01 南京航空航天大学 一种用于爆炸问题的数值模拟方法及系统

Non-Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
BIN ZHANG 等: "Numerical Investigation on Combustion-Enhancement Strategy in Shock-Fuel Jet Interaction", 《AIAA JOURNAL》, pages 393 - 410 *
LINYING LI 等: "Local sensitivity informed anisotropic sparse grid method for uncertainty quantification of chemical kinetics", 《AIP ADVANCES》, pages 075323 - 1 *
TIANFENG LU 等: "Dynamic stiffness removal for direct numerical simulations", 《COMBUSTION AND FLAME》, pages 1542 - 1551 *
余彬: "激波作用可燃气泡的极限演化特征及机理研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技II辑》, pages 031 - 97 *
文敏华 等: "基于DGX-2的湍流燃烧问题优化研究", 《计算机科学》, pages 43 - 48 *
王建航: "高速湍流反应流的数值计算", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技II辑》, pages 031 - 43 *

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Publication number Publication date
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