Система уравнений навье стокса решается численными методами

Численное решение уравнений Навье Стокса на компьютерах с параллельной архитектурой Текст научной статьи по специальности « Математика»

Аннотация научной статьи по математике, автор научной работы — Деги Дмитрий Владимирович, Старченко Александр Васильевич

В данной работе представлены алгоритмы численного решения уравнений Навье Стокса с использованием высокопроизводительной вычислительной техники, такой, как многопроцессорные системы с распределенной памятью и графические ускорители. В качестве тестовой задачи рассматривается классическая задача вычислительной гидродинамики движение жидкости в прямоугольной каверне.

Похожие темы научных работ по математике , автор научной работы — Деги Дмитрий Владимирович, Старченко Александр Васильевич

Numerical solution of Navier-Stokes equations on computers with parallel architecture

In this paper, we numerically solve the Navier-Stokes equations using high-performance computing technology, such as systems with distributed memory and graphic accelerators. As a test problem, we consider the classical problem of computational fluid dynamics, namely, the motion of a fluid in a rectangular cavity.

Текст научной работы на тему «Численное решение уравнений Навье Стокса на компьютерах с параллельной архитектурой»

ВЕСТНИК ТОМСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО УНИВЕРСИТЕТА

2012 Математика и механика № 2(18)

Д.В. Деги, А.В. Старченко ЧИСЛЕННОЕ РЕШЕНИЕ УРАВНЕНИЙ НАВЬЕ — СТОКСА НА КОМПЬЮТЕРАХ С ПАРАЛЛЕЛЬНОЙ АРХИТЕКТУРОЙ

В данной работе представлены алгоритмы численного решения уравнений Навье — Стокса с использованием высокопроизводительной вычислительной техники, такой, как многопроцессорные системы с распределенной памятью и графические ускорители. В качестве тестовой задачи рассматривается классическая задача вычислительной гидродинамики — движение жидкости в прямоугольной каверне.

Ключевые слова: уравнения Навье — Стокса, численное решение, библиотека МР1, технология СиВЛ.

Создание новых эффективных параллельных вычислительных систем является стратегическим направлением развития компьютерной техники. Это обстоятельство вызвано как ограничением максимально возможного быстродействия обычных последовательных ЭВМ, так и существованием вычислительных задач, для решения которых ресурсов существующих средств вычислительной техники не всегда оказывается достаточным. Такие современные проблемы науки и техники как моделирования климата, генная инженерия, проектирование интегральных схем, анализ загрязнения окружающей среды, создание лекарственных препаратов, требуют для анализа ЭВМ с производительностью более 1000 миллиардов операций с плавающей точкой в секунду (1 TFLOPS).

К настоящему времени создано большое количество вычислительных алгоритмов, ориентированных на последовательную модель программирования. Однако далеко не всегда удается разработать эффективную параллельную реализацию для многих из них. Поэтому актуальной в настоящее время становится проблема создания новых параллельных алгоритмов решения задач науки и техники на суперкомпьютерах, в частности, для имеющих большие теоретическое и прикладное значение задач гидродинамики.

Основными уравнениями гидродинамики являются уравнения Навье — Стокса. С помощью уравнений Навье — Стокса описываются такие процессы, как движение волн на поверхности жидкости, движение крови по кровеносным сосудам человека и животных, течения в мантии Земли. Задача о движение жидкости в каверне также описывается уравнениями Навье — Стокса, и в ней отражаются следующие характерные черты гидродинамических процессов: конвективная нелинейность, различные соотношения между инерционными и вязкими силами, одновременное существование областей малых и больших градиентов и т.п., поэтому задача о каверне широко распространена в качестве «тестовой» при выборе эффективного численного алгоритма для моделирования гидродинамических процессов [1]. Зачастую для получения приближенного решения с высокой точностью используют сетку с большой плотностью узлов, при этом существенно возрастает время расчета и тем самым становится актуальным применение многопроцессорных ЭВМ для уменьшения времени расчетов.

Физическая постановка задачи

Рассматривается стационарное, рециркуляционное, ламинарное течение несжимаемой, вязкой жидкости в прямоугольной полости (каверне) с верхней стенкой, движущейся в своей плоскости со скоростью и (рис. 1).

Рис. 1. Движение жидкости в каверне

Жидкость, целиком заполняющая каверну, вовлекается в движение силами вязкости. Действие массовых сил (сил тяжести, инерционных, центробежных или ко-риолисовых сил) незначительное. Имеет место случай изотермического движения вязкой несжимаемой жидкости с постоянными значениями плотности и коэффициентов вязкости.

Кроме того, требуется выполнение условия прилипания частиц жидкости к твердой стенке. Это означает отсутствие скольжения жидкости по поверхности. Таким образом, выполняется граничное условие равенства нулю скорости жидкости на поверхности неподвижных стенок и совпадение скорости жидкости со скоростью движущейся стенки, с которыми частицы жидкости соприкасаются (равенство касательной компоненты скорости жидкости и скорости стенки).

Математическая постановка задачи

Рассмотренный физический процесс можно описать с помощью следующих уравнений:

Уравнение Навье-Стокса и симуляция жидкостей на CUDA

Привет, Хабр. В этой статье мы разберемся с уравнением Навье-Стокса для несжимаемой жидкости, численно его решим и сделаем красивую симуляцию, работающую за счет параллельного вычисления на CUDA. Основная цель — показать, как можно применить математику, лежащую в основе уравнения, на практике при решении задачи моделирования жидкостей и газов.

Уравнение Навье-Стокса для несжимаемой жидкости

Я думаю каждый хоть раз слышал об этом уравнении, некоторые, быть может, даже аналитически решали его частные случаи, но в общем виде эта задачи остается неразрешенной до сих пор. Само собой, мы не ставим в этой статье цель решить задачу тысячелетия, однако итеративный метод применить к ней мы все же можем. Но для начала, давайте разберемся с обозначениями в этой формуле.

Условно уравнение Навье-Стокса можно разделить на пять частей:

• — обозначает скорость изменения скорости жидкости в точке (его мы и будем считать для каждой частицы в нашей симуляции).
• — перемещение жидкости в пространстве.
• — давление, оказываемое на частицу (здесь — коэффициент плотности жидкости).
• — вязкость среды (чем она больше, тем сильнее жидкость сопротивляется силе, применяемой к ее части), — коэффициент вязкости).
• — внешние силы, которые мы применяем к жидкости (в нашем случае сила будет играть вполне конкретную роль — она будет отражать действия, совершаемые пользователем.

Также, так как мы будем рассматривать случай несжимаемой и однородной жидкости, мы имеем еще одно уравнение: . Энергия в среде постоянна, никуда не уходит, ниоткуда не приходит.

Будет неправильно обделить всех читателей, которые не знакомы с векторным анализом, поэтому заодно и бегло пройдемся по всем операторам, присутствующим в уравнении (однако, настоятельно рекомендую вспомнить, что такое производная, дифференциал и вектор, так как они лежат в основе всего того, о чем пойдет речь ниже).

Начнем мы с с оператора набла, представляющего из себя вот такой вектор (в нашем случае он будет двухкомпонентным, так как жидкость мы будет моделировать в двумерном пространстве):

Оператор набла представляет из себя векторный дифференциальный оператор и может быть применен как к скалярной функции, так и к векторной. В случае скаляра мы получаем градиент функции (вектор ее частных производных), а в случае вектора — сумму частых производных по осям. Главная особенность данного оператора в том, что через него можно выразить основные операции векторного анализа — grad (градиент), div (дивергенция), rot (ротор) и (оператор Лапласа). Стоит сразу же отметить, что выражение не равносильно — оператор набла не обладает коммутативностью.

Как мы увидим далее, эти выражения заметно упрощаются при переходе на дискретное пространство, в котором мы и будем проводить все вычисления, так что не пугайтесь, если на данный момент вам не очень понятно, что же со всем этим делать. Разбив задачу на несколько частей, мы последовательно решим каждую из них и представим все это в виде последовательного применения нескольких функций к нашей среде.

Численное решение уравнения Навье-Стокса

Чтобы представить нашу жидкость в программе, нам необходимо получить математическую репрезентацию состояния каждой частицы жидкости в произвольный момент времени. Самый удобный для этого метод — создать векторное поле частиц, хранящее их состояние, в виде координатной плоскости:

В каждой ячейке нашего двумерного массива мы будем хранить скорость частицы в момент времени , а расстояние между частицами обозначим за и соответственно. В коде же нам будет достаточно изменять значение скорости каждую итерацию, решая набор из нескольких уравнений.

Теперь выразим градиент, дивергенцию и оператор Лапласа с учетом нашей координатной сетки ( — индексы в массиве, — взятие соответствующих компонентов у вектора):

Оператор	Определение	Дискретный аналог
grad
div
rot

Мы можем еще сильнее упростить дискретные формулы векторных операторов, если положим, что . Данное допущение не будет сильно сказываться на точности алгоритма, однако уменьшает количество операций на каждую итерацию, да и в целом делает выражения приятней взгляду.

Перемещение частиц

Данные утверждения работают только в том случае, если мы можем найти ближайшие частицы относительно рассматриваемой на данный момент. Чтобы свести на нет все возможные издержки, связанные с поиском таковых, мы будет отслеживать не их перемещение, а то, откуда приходят частицы в начале итерации путем проекции траектории движения назад во времени (проще говоря, вычитать вектор скорости, помноженный на изменение времени, из текущей позиции). Используя этот прием для каждого элемента массива, мы будем точно уверены, что у любой частицы будут «соседи»:

Положив, что — элемент массива, хранящий состояния частицы, получаем следующую формулу для вычисления ее состояния через время (мы полагаем, что все необходимые параметры в виде ускорения и давления уже рассчитаны):

Заметим сразу же, что при достаточно малом и скорости мы можем так и не выйти за пределы ячейки, поэтому очень важно правильно подобрать ту силу импульса, которую пользователь будет придавать частицам.

Чтобы избежать потери точности в случае попадания проекции на границу клеток или в случае получения нецелых координат, мы будем проводить билинейную интерполяцию состояний четырех ближайших частиц и брать ее за истинное значение в точке. В принципе, такой метод практически не уменьшит точность симуляции, и вместе с тем он достаточно прост в реализации, так что его и будем использовать.

Вязкость

. В таком случае итеративное уравнение для скорости примет следующий вид:

Мы несколько преобразуем данное равенство, приведя его к виду (стандартный вид системы линейных уравнений):

где — единичная матрица. Такие преобразования нам необходимы, чтобы в последствии применить метод Якоби для решения нескольких схожих систем уравнений. Его мы также обсудим в дальнейшем.

Внешние силы

Импульс-вектор легко посчитать как разность между предыдущей позицией мыши и текущей (если такая имелась), и здесь как раз-таки можно проявить креативность. Именно в этой части алгоритма мы можем внедрить добавление цветов в жидкость, ее подсветку и т.п. К внешним силам также можно отнести гравитацию и температуру, и хоть реализовать такие параметры несложно, в данной статье рассматривать их мы не будем.

Давление

Давление в уравнении Навье-Стокса — та сила, которая препятствует частицам заполнять все доступное им пространство после применения к ним какой-либо внешней силы. Сходу его расчет весьма затруднителен, однако нашу задачу можно значительно упростить, применив теорему разложения Гельмгольца.

Назовем векторное поле, полученное после расчета перемещения, внешних сил и вязкости. Оно будет иметь ненулевую дивергенцию, что противоречит условию несжимаемости жидкости (), и чтобы это исправить, необходимо рассчитать давление. Согласно теореме разложения Гельмгольца, можно представить как сумму двух полей:

где — и есть искомое нами векторное поле с нулевой дивергенцией. Доказательство этого равенства в данной статье приводиться не будет, однако в конце вы сможете найти ссылку с подробным объяснением. Мы же можем применить оператор набла к обоим частям выражения, чтобы получить следующую формулу для расчета скалярного поля давления:

Записанное выше выражение представляет из себя уравнение Пуассона для давления. Его мы также можем решить вышеупомянутым методом Якоби, и тем самым найти последнюю неизвестную переменную в уравнении Навье-Стокса. В принципе, системы линейных уравнений можно решать самыми разными и изощренными способами, но мы все же остановимся на самом простом из них, чтобы еще больше не нагружать данную статью.

Граничные и начальные условия

Любое дифференциальное уравнение, моделируемое на конечной области, требует правильно заданных начальных или граничных условий, иначе мы с очень большой вероятностью получим физически неверный результат. Граничные условия устанавливаются для контролирования поведения жидкости близ краев координатной сетки, а начальные условия задают параметры, которые имеют частицы в момент запуска программы.

Начальные условия будут весьма простыми — изначально жидкость неподвижна (скорость частиц равна нулю), и давление также равно нулю. Граничные условия будут задаваться для скорости и давления приведенными формулами:

Тем самым, скорость частиц на краях будет противоположна скорости у краев (тем самым они будут отталкиваться от края), а давление равно значению непосредственно рядом с границей. Данные операции следует применить ко всем ограничивающим элементам массива (к примеру, есть размер сетки , то алгоритм мы применим для клеток, отмеченных на рисунке синим):

Краситель

В формуле отвечает за пополнение красителем области (возможно, в зависимости от того, куда нажмет пользователь), непосредственно является количество красителя в точке, а — коэффициент диффузии. Решить его не составляет большого труда, так как вся основная работа по выводу формул уже проведена, и достаточно лишь сделает несколько подстановок. Краску можно реализовать в коде как цвет в формате RGB, и в таком случае задача сводится к операциям с несколькими вещественными величинами.

Завихренность

есть результат применения ротора к вектору скорости (его определение дано в начале статьи), — градиент скалярного поля абсолютных значений . представляет нормализованный вектор , а — константа, контролирующая, насколько большими будут завихренности в нашей жидкости.

Метод Якоби для решения систем линейных уравнений

Для нас — элементы массива, представляющие скалярное или векторное поле. — номер итерации, его мы можем регулировать, чтобы как увеличить точность расчета или наоборот уменьшить, и повысить производительность.

Для расчет вязкости подставляем: , , , здесь параметр — сумма весов. Таким образом, нам необходимо хранить как минимум два векторных поля скоростей, чтобы независимо считать значения одного поля и записывать их в другое. В среднем, для расчета поля скорости методом Якоби необходимо провести 20-50 итераций, что весьма много, если бы мы выполняли вычисления на CPU.

Для уравнения давления мы сделаем следующую подстановку: , , , . В результате мы получим значение в точке. Но так как оно используется только для расчета градиента, вычитаемого из поля скорости, дополнительные преобразования можно не выполнять. Для поля давления лучше всего выполнять 40-80 итераций, потому что при меньших числах расхождение становится заметным.

Реализация алгоритма

Реализовывать алгоритм мы будем на C++, также нам потребуется Cuda Toolkit (как его установить вы можете прочитать на сайте Nvidia), а также SFML. CUDA нам потребуется для распараллеливания алгоритма, а SFML будет использоваться только для создания окна и отображения картинки на экране (В принципе, это вполне можно написать на OpenGL, но разница в производительности будет несущественна, а вот код увеличится еще строк на 200).

Cuda Toolkit

Сначала мы немного поговорим о том, как использовать Cuda Toolkit для распараллеливания задач. Более подробный гайд предоставляется самой Nvidia, поэтому здесь мы ограничимся только самым необходимым. Также предполагается, что вы смогли установить компилятор, и у вас получилось собрать тестовый проект без ошибок.

Чтобы создать функцию, исполняющуюся на GPU, для начала необходимо объявить, сколько ядер мы хотим использовать, и сколько блоков ядер нужно выделить. Для этого Cuda Toolkit предоставляет нам специальную структуру — dim3, по умолчанию устанавливающую все свои значения x, y, z равными 1. Указывая ее как аргумент при вызове функции, мы можем управлять количеством выделяемых ядер. Так как работаем мы с двумерным массивом, то в конструкторе необходимо установить только два поля: x и y:

где size_x и size_y — размер обрабатываемого массива. Сигнатура и вызов функции выглядят следующим образом (тройные угловые скобки обрабатываются компилятором Cuda):

В самой функции можно восстановить индексы двумерного массива через номер блока и номер ядра в этом блоке по следующей формуле:

Следует отметить, что функция, исполняемая на видеокарте, должна быть обязательно помечена тегом __global__ , а также возвращать void, поэтому чаще всего результаты вычислений записываются в передаваемый как аргумент и заранее выделенный в памяти видеокарты массив.

За освобождение и выделение памяти на видеокарте отвечают функции CudaMalloc и CudaFree. Мы можем оперировать указателями на область памяти, которые они возвращают, но получить доступ к данным из основного кода не можем. Самый простой способ вернуть результаты вычислений — воспользоваться cudaMemcpy, схожей со стандартным memcpy, но умеющей копировать данные с видеокарты в основную память и наоборот.

SFML и рендер окна

Вооружившись всеми этими знаниями, мы наконец можем перейти к непосредственному написанию кода. Для начала давайте создадим файл main.cpp и разместим туда весь вспомогательный код для рендера окна:

строка в начале функции main

создает изображение формата RGBA в виде одномерного массива с константной длиной. Его мы будем передавать вместе с другими параметрами (позиция мыши, разница между кадрами) в функцию computeField. Последняя, как и несколько других функций, объявлены в kernel.cu и вызывают код, исполняемый на GPU. Документацию по любой из функций вы можете найти на сайте SFML, в коде файла не происходит ничего сверхинтересного, поэтому мы не будем надолго на нем останавливаться.

Вычисления на GPU

Чтобы начать писать код под gpu, для начала создадим файл kernel.cu и определим в нем несколько вспомогательных классов: Color3f, Vec2, Config, SystemConfig:

Атрибут __host__ перед именем метода означает, что код может исполнятся на CPU, __device__ , наоборот, обязует компилятор собирать код под GPU. В коде объявляются примитивы для работы с двухкомпонентными векторами, цветом, конфиги с параметрами, которые можно менять в рантайме, а также несколько статических указателей на массивы, которые мы будем использовать как буферы для вычислений.

cudaInit и cudaExit также определяеются достаточно тривиально:

В функции инициализации мы выделяем память под двумерные массивы, задаем массив цветов, которые мы будем использовать для раскраски жидкости, а также устанавливаем в конфиг значения по умолчанию. В cudaExit мы просто освобождаем все буферы. Как бы это парадоксально не звучало, для хранения двумерных массивов выгоднее всего использовать одномерные, обращение к которым будет осуществляться таким выражением:

Начнем реализацию непосредственного алгоритма с функции перемещения частиц. В advect передаются поля oldField и newField (то поле, откуда берутся данные и то, куда они записываются), размер массива, а также дельта времени и коэффициент плотности (используется для того, чтобы ускорить растворение красителя в жидкости и сделать среду не сильно чувствительной к действиям пользователя). Функция билинейной интерполяции реализована классическим образом через вычисление промежуточных значений:

Функцию диффузии вязкости было решено разделить на несколько частей: из главного кода вызывается computeDiffusion, которая вызывает diffuse и computeColor заранее указанное число раз, а затем меняет местами массив, откуда мы берем данные, и тот, куда мы их записываем. Это самый простой способ реализовать параллельную обработку данных, но мы расходует в два раза больше памяти.

Обе функции вызывают вариации метода Якоби. В теле jacobiColor и jacobiVelocity сразу же идет проверка, что текущие элементы не находятся на границе — в этом случае мы должны установить их в соответствии с формулами, изложенными в разделе Граничные и начальные условия.

Применение внешней силы реализовано через единственную функцию — applyForce, принимающую как аргументы позицию мыши, цвет красителя, а также радиус действия. С ее помощью мы можем придать скорость частицам, а также красить их. братная экспонента позволяет сделать область не слишком резкой, и при этом достаточно четкой в указанном радиусе.

Расчет завихренности представляет из себя уже более сложный процесс, поэтому его мы реализуем в computeVorticity и applyVorticity, заметим также, что для них необходимо определить два таких векторных оператора, как curl (ротор) и absGradient (градиент абсолютных значений поля). Чтобы задать дополнительные эффекты вихря, мы умножаем компоненту вектора градиента на , а затем нормализируем его, разделив на длину (не забыв при этом проверить, что вектор ненулевой):

Следующим этапом алгоритма будет вычисление скалярного поля давления и его проекция на поле скорости. Для этого нам потребуется реализовать 4 функции: divergency, которая будет считать дивергенцию скорости, jacobiPressure, реализующую метод Якоби для давления, и computePressure c computePressureImpl, проводящие итеративные вычисления поля:

Проекция умещается в две небольшие функции — project и вызываемой ей gradient для давления. Это, можно сказать, последний этап нашего алгоритма симуляции:

После проекции мы смело можем перейти к отрисовке изображения в буфер и различным пост-эффектам. В функции paint выполняется копирование цветов из поля частиц в массив RGBA. Также была реализована функция applyBloom, которая подсвечивает жидкость, когда на нее наведен курсор и нажата клавиша мыши. Из опыта, такой прием делает картину более приятной и интересной для глаз пользователя, но он вовсе не обязателен.

В постобработке также можно подсвечивать места, в которых жидкость имеет наибольшую скорость, менять цвет в зависимости от вектора движения, добавлять различные эффекты и прочее, но в нашем случае мы ограничимся своеобразным минимумом, ведь даже с ним изображения получаются весьма завораживающими (особенно в динамике):

И под конец у нас осталась одна главная функция, которую мы вызываем из main.cpp — computeField. Она сцепляет воедино все кусочки алгоритма, вызывая код на видеокарте, а также копирует данные с gpu на cpu. В ней же находится и расчет вектора импульса и выбор цвета красителя, которые мы передаем в applyForce:

Заключение

В этой статье мы разобрали численный алгоритм решения уравнения Навье-Стокса и написали небольшую программу-симуляцию для несжимаемой жидкости. Быть может мы и не разобрались во всех тонкостях, но я надеюсь, что материал оказался для вас интересным и полезным, и как минимум послужил хорошим введением в область моделирования жидкостей.

Как автор данной статьи, я буду искренне признателен любым комментариям и дополнениям, и постараюсь ответить на все возникшие у вас вопросы под этим постом.

Дополнительный материал

Весь исходный код, приведенный в данной статье, вы можете найти в моем Github-репозитории. Любые предложения по улучшению приветствуются.

Оригинальный материал, послуживший основой для данной статьи, вы можете прочесть на официальном сайте Nvidia (англ). В нем также представлены примеры реализации частей алгоритма на языке шейдеров:
developer.download.nvidia.com/books/HTML/gpugems/gpugems_ch38.html

Доказательство теоремы разложения Гельмгольца и огромное количество дополнительного материала про механику жидкостей можно найти в данной книге (англ, см. раздел 1.2):
Chorin, A.J., and J.E. Marsden. 1993. A Mathematical Introduction to Fluid Mechanics. 3rd ed. Springer.

Канал одного англоязычного ютубера, делающего качественный контент, связанной с математикой, и решением дифференциальных уравнений в частности (англ). Очень наглядные ролики, помогающие понять суть многих вещей в математике и физике:
3Blue1Brown — YouTube
Differential Equations (3Blue1Brown)

Также выражаю благодарность WhiteBlackGoose за помощь в подготовке материала для статьи.

И под конец небольшой бонус — несколько красивых скриншотов, снятых в программе:

Прямой поток (дефолтные настройки)

Водоворот (большой радиус в applyForce)

Волна (высокая завихренность + диффузия)

Также по многочисленным просьбам добавил видео с работой симуляции:

Численные методы решения уравнений Навье-Стокса

Численные методы решения уравнений Навье-Стокса

Численные методы решения уравнений Навье-Стокса. Вышеуказанная задача ламинарного течения Эти потоки были решены точным или приближенным методом анализа. Правильное использование граничных условий в этих задачах позволило упростить и интегрировать уравнения движения. Решение получается таким же образом, и есть много других проблем, которые находят свое важное техническое применение. Однако с развитием современных инженерных методов необходимо решать более сложные задачи, учитывая все члены уравнения Навье-Стокса. Использование компьютеров и использование численных методов открывает широкий спектр возможностей. Последний основан на замене дифференциального уравнения уравнением конечной разности (аппроксимацией), которое решается на ЭВМ в виде системы алгебраических уравнений.

Для решения различных гидродинамических задач было разработано и успешно применено несколько численных методов, некоторые из которых используют не только эйлеровы, но и лагранжевы переменные. Людмила Фирмаль

• Рассмотрим общую схему применения численного сеточного метода к расчету плоских нестационарных течений вязкой несжимаемой жидкости fluids. As в качестве начального уравнения можно использовать как уравнение Навье-Стокса (5.10)в проекции, так и плоское преобразование потока форм1 (8.4) и (8.5)].Формулы (8.4) и (8.5) имеют то преимущество, что они не содержат давления и имеют 2 искомые функции q и q. To построив численный метод, удобно использовать уравнение вихревого переноса (8.5) в консервативном или дивергентном виде. Его эффективность зависит от (Уй0. = 0. Ввод T, скорости-Y и безразмерных параметров Тогда получим вместо системы (8.4) и (8.5).

в безразмерном уравнении(8.53) обратим внимание на то, что движение вихря при больших Ke является конвективным членом. (Й) может оказаться более важным, чем вязкий диффузионный член Ke-1φ2, но если Ke мал, значение термина меняется на противоположное. Уравнение (8.53) образует замкнутую систему относительно функций u и Phi. In численным методом сетки эта система описывается в виде конечных разностей, заменяющих производные на их дифференциальные аналоги в Формуле численного дифференцирования. По этой причине область потока покрыта сеткой сторон Ax и y в координатном направлении. Расчетный временной интервал разбивается на отрезки YES, и каждому узлу в сетке присваивается пара индексов A k, определяющих координаты. = = 4 ′ ДХ, Ык = кей.

• Момент времени n характеризуется временной координатой l. да Чтобы упростить приведенное ниже описание, опустите нотационные тире безразмерных переменных до конца этого раздела, но не смешивайте их с размерными величинами и укажите возвращаемое значение. Таким образом, значение функции, вызываемой пространственно-временной точкой X| (8.56) (8.58), описывает метод разностной аппроксимации начальных и граничных условий. Это может иметь решающее влияние на эффективность всего численного метода. Начальные условия имеют смысл и значение только для неустойчивых течений. В качестве таких условий выступают поля значений функций u и Phi для всей области течения, включая границу.

Это могут быть результаты предварительного решения стационарных задач, которые решаются приближенными или численными методами, а также результаты экспериментальных исследований. Важность начальных условий варьируется от задачи к задаче. Например, если нестационарный гидродинамический процесс в пределах предела, такого как/-«oo, должен находиться в стационарном состоянии, точность задания начальных условий мало влияет на конечный результат. Однако для получения конкретного решения необходимо соответствовать определенным критериям сходимости вычислений process. An примером такого критерия является условие Тачи| П » У-О?。* / 0 е、 Где 8-заранее определенное значение (в фактическом расчете e = 10 « ® … Ю » * 320.

Граничные условия внутреннего и внешнего плоского течения вязких жидкостей разнообразны, и их удачная форма выражения в значительной степени гарантирует точность расчетов. Людмила Фирмаль

• Конечно-разностная форма представления граничных условий зависит не только от структуры течения, но и от выбора mesh. An приведен пример граничного условия. A. состояние стены, когда узлы вычислительной сетки расположены вдоль нее (рис. 8.16).Стена-это линия потока, поэтому φ= const! В частности, возьмем φ= qc1 = 0.Тогда противоположная стенка должна быть fc2 = i. где i-удельный объемный поток. Например, чтобы представить значение вихря стенки в мм в точке А, расширьте функцию потока ряда Тейлора φ вблизи этой точки с координатами x1, ybc. Значение этой функции в точке m (lx, x, x) равно: так что значение.

Смотрите также:

Возможно эти страницы вам будут полезны:

Образовательный сайт для студентов и школьников

Копирование материалов сайта возможно только с указанием активной ссылки «www.lfirmal.com» в качестве источника.

© Фирмаль Людмила Анатольевна — официальный сайт преподавателя математического факультета Дальневосточного государственного физико-технического института