ALGORITHM FOR MESH ADAPTATION TO A FLOW FIELD WITH A BOW SHOCK WAVE

封面

全文:

开放存取 开放存取
受限制的访问 ##reader.subscriptionAccessGranted##
受限制的访问 订阅存取

详细

The construction of high-quality computational grids plays an essential role in obtaining highprecision results in the problems of calculating the external high-speed flow around bodies. The priority task is to adapt the computational grid to discontinuities, primarily to leading edge shock waves. In this paper, a variant of the algorithm for adapting the computational grid as a mechanical system with elastic connections to the flow field containing the bow shock wave is considered. As a result of applying the algorithm to a typical structured computational grid, it is rebuilt in areas of a large field gradient by drawing grid lines into the shock area while maintaining the quality of grid elements. The considered problems show the possibility of applying the described algorithm to real problems of external flow.

作者简介

I. Voronich

RC CSC RAS

Email: i.voronich@frccsc.ru
Moscow, Russia

N. Smirnova

RC CSC RAS

Email: nsmirnova@frccsc.ru
Moscow, Russia

V. Titarev

RC CSC RAS

Email: vladimir.titarev@frccsc.ru
Moscow, Russia

参考

  1. Thompson J.F., Warsi Z.U.A., Mastin C.W. Numerical grid generation: Foundations and Applications. North Holland, 1985.
  2. Молчанов А.М., Щербаков М.А., Янышев Д.С., Куприков М.Ю., Быков Л.В. Построение сеток в задачах авиационной и космической техники. Учебное пособие. М.: МАИ, 2013.
  3. Chawner J.R., Michal T., Slotnick J.P., Rumsey C.L. Summary of the 1st AIAA Geometry and Mesh Generation Workshop (GMGW-1) and Future Plans. AIAA Paper 2018-0128.
  4. Ворожцов Е.В., Яненко Н.Н. Методы локализации особенностей в вычислительной газодинамике. Новосибирск, 1985.
  5. Garanzha V.A. Variational principles in grid generation and geometric modelling: theoretical justifications and open problems //Numerical Linear Algebra with Applications. 2004. V 11, № 5—6. P 535-563.
  6. Sheshadri A., Crabill J., Jameson A. Mesh deformation and shock capturing techniques for high-order simulation of unsteady compressible flows on dynamic meshes. AIAA Paper 2015-1741, 2015.
  7. Суржиков С.Т. Аналитические методы построения конечно-разностных сеток для расчета аэротермодинамики спускаемых космических аппаратов // Вестник Московского государственного технического университета им. Н. Э. Баумана. Серия “Машиностроение”. 2004. № 2.
  8. Афендиков А.Л., Меркулов К.Д., Пленкин А.В. Динамическая локальная адаптация сеток на основе вейвлет-анализа в задачах газовой динамики // Препринты ИПМ им. М.В. Келдыша. 2014. № 99. C. 26.
  9. Меркулов К.Д., Меньшов И.С. Динамически перестраиваемые декартовы сетки с локальным измельчением для расчета задач газовой динамики // Физико-химическая кинетика в газовой динамике. 2015. Т. 16, № 4. С. 1-11.
  10. Стручков А.В., Козелков А.С., Жучков Р.Н., Уткина А.А., Саразов А.В. Численное моделирование задач аэродинамики со статической адаптацией сетки под особенности решения // Вопросы атомной науки и техники, сер. Математическое моделирование физических процессов. 2019. Т. 2. С. 55-67.
  11. Иваненко С.А., Чарахчьян А.А. Криволинейные сетки из выпуклых четырехугольников //Ж. вычисл. матем. и матем. физ. 1988. Т. 28, № 4. C. 503-514.
  12. Лебедев А.С., Лисейкин В.Д., Хакимзянов Г.С. Разработка методов построения адаптивных сеток // Вычисл. технологии. 2002. Т. 7, № 3. C. 29-43.
  13. Лысенков А.В. Разработка метода построения многоблочной адаптивной сетки для расчета сложных двумерных течений на базе полной системы уравнений Эйлера // Ученые записки ЦАГИ. 2002. Т. 33. № 3, 4.
  14. Вальгер С.А. Создание вычислительных технологий для расчета ветровых и ударно-волновых воздействий на конструкции. Дисс. на соискание к.ф.-м.н. Новосибирск. 2015. 220 C.
  15. Huang T-H, Chen J-S, Tupek M.R., Beckwith F.N., Fan H.E. A variational multiscale immersed meshfree method for fluid structure interactive systems involving shock waves // Comput. Methods Appl. Mech. Eng. 2022. № 389. 114396.
  16. Selim M.M., Koomullil R.P. Mesh deformation approaches — a survey //J. of Physical Mathematics. 2016. V 7. № 2. 1000181.
  17. Garanzha V.A., Kudryavtseva L.N. Hyperelastic springback technique for construction of prismatic mesh layers // 26th International Meshing Roundtable (IMR26), 18-21 September 2017, Barcelona, Spain. Procedia Engineering. 2017. V. 203.
  18. Mehta A. Mesh deformation algorithms for fluid-structure interaction studies. 2020.
  19. Takizawa K., Tezduyar T.E., Avsar R. A low-distortion mesh moving method based on fiber-reinforced hyperelasticity and optimized zero-stress state // Computational Mechanics. 2020. № 65. P. 1567—1591.
  20. Shamanskiy A., Simeon B. Mesh moving techniques in fluid-structure interaction: robustness, accumulated distortion and computational efficiency // Computational Mechanics. 2021. V 67. P 583—600.
  21. Вершков В.А. Математическое моделирование процесса обтекания шарнирного несущего винта вертолета методом деформируемых неструктурированных сеток. Дисс. на соискание к.т.н. Москва. 2021. 116 С.
  22. Garanzha V., Kaporin I., Kudryavtseva L., Protais F., Sokolov D. In the Quest for Scale-optimal Mappings // ACM Transactions on Graphics. 2024. V 43, № 1. P 1—16.
  23. Карлов Н.В., Кириченко Н.А. Колебания, волны, структуры. М.: Физматлит, 2003.
  24. Петров М.Н., Тамбова А.А., Титарев В.А., Утюжников С.В., Чикиткин А.В. Программный комплекс FlowModellium для расчета высокоскоростных течений сжимаемого газа // Ж. вычисл. матем. и матем. физ. 2018. Т. 58. № 11. C. 1932-1954.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML

版权所有 © Russian Academy of Sciences, 2024

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».