逐链人工可压缩方法
计算物理
2015-06-03 v1 流体动力学
摘要
类似于 Lattice Boltzmann Method (LBM)，人工可压缩方法（Artificial Compressibility Method, ACM）用于不可压缩 Navier-Stokes 方程，在规则笛卡尔网格上通过一组有限的离散方向（链）被逐链重新表述（称为 LW-ACM）。其主要优势在于能够利用最初为 LBM 和经典计算流体力学开发的成熟技术，特别是有限差分（至少在本文中），而仅需微小的改动。例如，与背景笛卡尔网格不对齐的壁面边界可以通过追踪每条链与壁面的交点来处理（类似于 LBM 技术）。LW-ACM 不需要超出流体力学的各阶高阶矩（通常称为鬼矩），也不需要动理学展开。如同有限差分格式，分析一致性仅需标准的 Taylor 展开。面向最优实现的初步努力表明，LW-ACM 具备与优化的 (BGK-) LBM 相当的计算速度。此外，其内存需求显著小于 (BGK-) LBM。重要的是，在高效实现下，该算法可能是少数受计算能力限制而非受内存限制的算法之一。本文研究了二维和三维基准测试，并对本方法与文献中最先进的方法进行了广泛的比较研究。数值证据表明，LW-ACM 在简单性、稳定性和精度方面均表现出色，是一种极佳的替代方案。
引用
@article{arxiv.1111.2142,
title = {Link-wise Artificial Compressibility Method},
author = {Pietro Asinari and Taku Ohwada and Eliodoro Chiavazzo and Antonio Fabio Di Rienzo},
journal= {arXiv preprint arXiv:1111.2142},
year = {2015}
}
备注
62 pages, 20 figures