反演分布函数的多块网格LBM局部加密方法

doi:10.19596/j.cnki.1001-246x.8797

摘要/Abstract

摘要：

针对格子玻尔兹曼方法(LBM)局部加密复杂的耦合计算, 提出从宏观物理量反演得到粒子分布函数以避免进行分布函数转换的思路。通过重写Boltzmann方程推导得到分布函数内部关于Knudsen数的关系式, 给出分布函数的反演计算方法, 以此为基础设计新的多块网格加密算法, 并将该算法应用于算例中验证其性能。结果表明: 该算法能够较好地展现不同Reynolds数下流场的数值特征, 流线图连续完整, 得到的流场中涡旋的中心坐标与文献数据相符, 可以用于流场模拟计算, 为局部加密方法的发展提供指导。

关键词: 格子玻尔兹曼方法, 多块网格, 分布函数反演, 局部加密

Abstract:

In response to the complex coupling calculation of LBM (lattice Boltzmann method) local mesh refinement, a method of inverting macroscopic physical quantities to obtain particle distribution functions is proposed to avoid conversion of distribution functions. By rewriting the Boltzmann equation, the relationship (depends on Knudsen number) inside the distribution function is derived, and the inversion calculation equation of the distribution function is given. Based on this, a new multi-block mesh refinement algorithm is designed, and its performance is verified by applying the algorithm to an example. The results show that the algorithm can display the numerical characteristics of the flow field under different Reynolds numbers, and the streamline graph is continuous and complete. The position of the vortex center in the flow field obtained is consistent with literature data. This algorithm can be used for flow field simulations and provides guidance for the development of local mesh refinement.

Key words: lattice Boltzmann method, multi-block mesh, inversion of distribution function, local mesh refinement

中图分类号:

O351.3

魏如普, 丁鹏. 反演分布函数的多块网格LBM局部加密方法[J]. 计算物理, 2024, 41(5): 643-650.

Rupu WEI, Peng DING. Multi-block Local Mesh Refinement Method for LBM with Inversion of Distribution Function[J]. Chinese Journal of Computational Physics, 2024, 41(5): 643-650.

图/表 8

图1 不同网格块间界面结构

Fig.1 Interface structure between different blocks

图2 使用周围四点计算插值

Fig.2 Interpolation calculated by using four neighbors

图3 使用周围三点计算插值

Fig.3 Interpolation calculated by using three neighbors

图4 二维顶盖驱动流模型

Fig.4 2D lid-driven flow model

图5 顶盖驱动流流线(a)Re=100；(b)Re=1 000；(c)Re=5 000

Fig.5 Streamline of lid-driven flow (a)Re=100; (b)Re=1 000; (c)Re=5 000

图6 方腔中心线速度分量随坐标的变化(a)Re=100；(b)Re=1 000；(c)Re=5 000

Fig.6 The velocity component on centerline of square cavity changing with coordinates (a)Re=100; (b)Re=1 000; (c)Re=5 000

表1 涡心坐标对比

Table 1 Comparison of vortex center coordinates

Re		左下涡		右下涡
Re		x	y	x	y
100	Ref.[19]	0.031 3	0.039 1	0.945 3	0.062 5
	Ref.[20]	0.037 5	0.031 3	0.937 5	0.056 3
	Ref.[21]	0.039 2	0.035 3	0.945 1	0.062 7
	局部加密算法	0.033 7	0.033 6	0.941 9	0.061 6
1 000	Ref.[19]	0.085 9	0.078 1	0.859 4	0.109 4
	Ref.[20]	0.075 0	0.081 3	0.862 5	0.106 3
	Ref.[21]	0.090 2	0.078 4	0.866 7	0.113 7
	局部加密算法	0.084 3	0.076 0	0.874 4	0.110 4
5 000	Ref.[19]	0.070 3	0.136 7	0.808 6	0.074 2
	Ref.[20]	0.062 5	0.156 3	0.850 0	0.081 3
	Ref.[21]	0.078 4	0.137 3	0.807 8	0.074 5
	局部加密算法	0.072 7	0.138 5	0.828 0	0.075 1

表A1 迭代误差的值

Table A1 The value of iteration error

数据传递次数	迭代误差值
数据传递次数	数据传递前	数据传递后
1	3.285 338×10^-4	1.434 647×10^-3
2	1.549 239×10^-4	1.167 056×10^-3
3	1.152 190×10^-4	1.054 449×10^-3
4	9.959 176×10^-5	1.010 602×10^-3

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