时间相关偏微分方程隐式离散后,通常需要求解一个稀疏线性代数方程组序列.利用序列中相邻方程组性质的差异性与相似性,自适应地选取预条件子,提升方程组序列的并行求解效率,从而缩短总体求解时间,是一个值得研究的问题.本文针对科学与工程计算中广泛使用的代数多重网格(AMG)预条件子,设计了方程组序列相关的自适应预条件策略.通过惯性约束聚变(ICF)的辐射流体力学数值模拟典型应用,验证了该策略的有效性.测试结果表明,在某高性能计算机的3125个CPU核上,自适应预条件策略可将并行效率从47%提升到61%,将模拟总时间从19.7 h降为14.5 h.
多相流动分析在科学研究、工程应用等领域都有广泛的应用。在诸多的界面捕捉方法中,VOF框架下的界面捕捉方法—THINC(Tangent of Hyperbola for INterface Capturing),以其思想简单、有效避免了几何重构的特点受到了格外的关注。但是,...
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多相流动分析在科学研究、工程应用等领域都有广泛的应用。在诸多的界面捕捉方法中,VOF框架下的界面捕捉方法—THINC(Tangent of Hyperbola for INterface Capturing),以其思想简单、有效避免了几何重构的特点受到了格外的关注。但是,由于双曲正切函数的多次积分的困难,THINC方法在多维重构中显得较为复杂。当前,THINC方法在多维重构中大多采用数值分析方法的辅助进行,这增加了界面重构的复杂性。为简化多维重构的困难,研究基于THINC的重构思想提出了一种新的界面捕捉方法—PSINC(Piecewise Sine INterface Capturing),该方法采用分段正弦函数来重构界面;由于正弦函数多次积分的简易性,PSINC方法不单具有了THINC方法界面重构简单的特点,也有效地降低多维重构的复杂性。针对一维、二维情况下的两相典型算例,研究对比了PSINC方法和THINC方法的模拟结果,结果表明PSINC方法在一维两相激波管问题、二维四边形对流以及两相三波点等典型问题的界面捕捉中,效果与THINC较为接近,但PSINC具有更好的多维扩展性。
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