不同冷热壁面对方腔内对流换热影响的格子Boltzmann模拟

基于格子Boltzmann方法,选取多弛豫时间(MRT)模型对具有局部冷热壁面立体方腔中的三维自然对流换热进行模拟研究。分别采用三维D3Q19模型描述速度场,D3Q7模型描述温度场,研究不同瑞利数Ra(103≤Ra≤105)和局部冷热壁面位置变化对三维方腔内自然对流的影响。结果表明:冷热壁面的布置方式对流动换热有显著影响,且瑞利数Ra越大,其影响效果越明显。其中,冷热壁面均处于中间位置(工况5)的自然对流换热能力最强,并且随着Ra逐渐增大,自然对流能力增强,流线逐渐复杂。在相同工况条件下,随着Ra增大,平均努塞尔数Nuav也逐渐增加,换热能力增强。在相同Ra条件下,工况5的Nuav最大,表明其自然对流换热能力最强。

MRT-LBM三重网格局部加密算法研究

应用MRT-LBM计算流场中运动粒子上的力和力矩时,可使用三重网格局部加密方法来提高计算结果的精度.将流场计算区域划分为互不重合的粗糙区、过渡区和加密区,相邻区域界面重合节点上的物理参数如密度、速度和应力等保持连续,不同区域的分布函数通过过渡区边界点进行传递,运算程序采用碰撞-迁移算法,给出了数据的初始化过程和加密的网格结构.通过对含非对称放置的粒子Couette流动,分别采用标准Boltzmann、全场加密、局部二重加密和三重加密的4种网格进行计算.数值计算结果表明,三重网格加密算法减少了计算结果的波动.对方腔流顶盖下方左右奇异角落处应用三重局部网格加密,结果显示,对雷诺数1 000的方腔流动,沿腔中心线的速度分布与经典文献结果对比效果良好,压力轮廓图的噪声明显降低,应力振荡明显减少.模拟结果证实了所建立的局部加密方法的有效性.

基于MRT-LBM方法的大规模可扩展并行计算研究

在大规模三维复杂流动的数值模拟中,针对具有良好数值稳定性的多弛豫时间模型格子Boltzmann方法(MRT-LBM),并结合大涡模拟湍流模型和曲面边界插值格式,分析了在D3Q19离散速度模型下的网格生成、流场信息初始化和迭代计算3部分的可并行性.采用MPI编程模型,从分布式集群的特点和计算量负载均衡的角度出发,分别提出了适合于大规模分布式集群的网格生成、流场信息初始化和迭代计算的并行算法.该并行算法也能有效适用于D3Q15和D3Q27离散速度模型.通过在国产神威蓝光超级计算机上的测试,分别针对求解问题总体计算规模固定和保持每个计算核中计算量一致的2种情况的并行性能分析,验证了该并行算法在十万计算核的量级下仍具有良好的加速比和可扩展性.

多松弛时间格子Boltzmann方法在GPU上的实现

近年来，随着统一计算设备构架（CUDA）的出现，高端图形处理器（GPU）在图像处理、计算流体力学等科学计算领域的应用得到了快速发展。属于介观数值方法的格子Boltzmann方法（LBM）是1种新的计算流体力学（CFD）方法，具有算法简单、能处理复杂边界条件、压力能够直接求解等优势，在多相流、湍流、渗流等领域得到了广泛应用。LBM由于具有内在的并行性，特别适合在GPU上计算。采用多松弛时问模型（MRT）的LBM，受松弛因子的影响较小并且数值稳定性较好。本文实现了MRT-LBM在基于CUDA的GPU上的计算，并通过计算流体力学经典算例——二维方腔流来验证计算的正确性。在雷诺数Re＝[10，10^4]之间，计算了多达26种雷诺数的算例，并将Re=10^2，4×10^2，10^3，2×10^3，5×10^3，7．5x10^3算例对应的主涡中心坐标与文献中结果进行了对比。计算结果与文献数值实验符合较好，从而验证了算法实现的正确忡，并显示出MRT-LBM具有更优的数值稳定性。奉文还分析了在GPU上MRT-LBM的计算性能并与CPU的计算进行了比较，结果表明，GPU可以极大椭栅mMR下TRM的计簋。NvTDIA Tesla C2050相对于单核Intel Xeon 5430 CPU的加速比约为60倍。

基于格子Boltzmann方法的方通道湍流的大涡模拟

基于格子Boltzmann方程的大涡模拟方法,对以摩擦速度、方通道水利直径为特征尺度,雷诺数为300的直方通道内湍流流动进行数值计算.利用多松弛时间格子Boltzmann方法来模拟流场的流动,切应力改善亚格子应力模型来模化滤波后的非封闭项.将模化后的亚格子应力与格子Boltzmann方法中的松弛时间相关联,使得松弛时间当地化,从而能够准确地模拟湍流.对湍流的平均流向速度、平均二次流速度以表征湍流强度的均方根速度以及不同截面流向瞬时涡做了计算和评估.计算结果与直接数值模拟、实验数据相吻合,证明了格子Boltzmann方法在计算通道湍流中的精度.