广域 FC 基冲击动力学求解器 II：非光滑域、精度与并行性能

本稿件为两部作品的第二部分，扩展了第一部分中提出的通用域 FC-SDNN（Fourier Continuation Shock-Detecting Neural Network），以实现对非光滑域的处理，引入了该方案的并行实现，具有高质量的弱和强可扩展性，阐述了针对 2D Euler 方程组的整体方法，包括超声速和亚声速流动以及带拱顶的障碍物冲击。由新方法产生的结果与以前的理论和实验结果进行比较，并在弱和强扩展案例中展示了算法的高并行可扩展性。由于其采用局部且光滑的人工粘性项——其支持限制在由人工神经网络识别的流动中断区域附近——该算法在中断处保持最小的数值耗散。总体而言，该方法能够准确、锐利地解析冲击和接触中断，同时在规则流动区域中产生光滑的数值解——即使在强冲击和高速流动条件下，水平集轮廓中几乎不存在不必要的振荡。