闭式 SPARSE——一种预测性粒子云追踪器
流体动力学
2022-06-06 v1 计算物理
摘要
本文提出一种闭合且具预测性的粒子云追踪器方法。该追踪器建立在 Subgrid Particle Averaged Reynolds Stress Equivalent（SPARSE）公式之上，该公式首次见于 [Davis 等，Proceedings of the Royal Society A, 473(2199), 2017]，用于粒子云的追踪。其后在 [Taverniers 等，Journal of Computational Physics, 390, 2019] 中扩展为 Cloud-In-Cell（CIC）公式，利用云的影响在基于网格的速度场解上的高斯分布。SPARSE 通过将阻力系数与努塞尔数修正因子围绕粒子云平均相对速度的泰勒级数展开，并结合粒子方程的雷诺分解，将云的轨迹修正至二阶精度，从而得到描述云的位置、速度与温度前两个统计矩的演化系统。在此，我们通过截断泰勒级数速度表示结合平均化来确定平均云位置附近的流速场，从而闭合了迄今未闭合的 SPARSE 公式。所得追踪器具有预测性。它能够通过单点追踪粒子云，从而减少精确追踪粒子群所需自由度。我们在若干一维、二维与三维测试用例中展示了该方法的精度与收敛性。
引用
@article{arxiv.2206.01528,
title = {Closed SPARSE -- a predictive particle cloud tracer},
author = {Daniel Domínguez-Vázquez and Bjoern F. Klose and Gustaaf B. Jacobs},
journal= {arXiv preprint arXiv:2206.01528},
year = {2022}
}