免费论文：自符合人为粘性在天然对流数值模仿中的接洽和运用

洪量数值试验表明：当动身方程自己没有粘性时，数值方法必需介入粘性本领保护宁静。这种人为介入的粘性，即是人为粘性。人为粘性的增添从来是CFD的一个中心题目。本文华用一种自符合人为粘性模子，按照数值振动在空间散布的最大点来决定人为粘性算子，按照该点在前后迭代步上的残差以及其余遏制参数来决定人为粘性系数，人为粘性系数随振动在迭代步的各别而机动安排，进而保护人为粘性满意计划的须要。Rayleigh-Benard天然对流是一种典范的震动题目，对其举行数学刻画的NS方程组具备方程内各个方程之间量级分辨较大的特性，而且速率的量级较小，这也是数值模仿的难点。本文华用重心方法加自符合人为粘性的数值方法，对功夫项分割沿用JAMESON算法，编写步调模仿了Rayleigh-Benard天然对流题目。比拟了各别瑞利数下的震动情景，参观了计划域各别横纵比对流场周期性的感化，计划中试验采用了各别的边境前提，获得了少许边境前提对这一震动局面的感化顺序。在结果采用Roe方法分割对流项，比拟了对流项辨别沿用Roe方法和重心方法这两种本领在模仿天然对流题目上的优缺陷。经过数值考证表明，自符合人为粘性在这种热不宁静题目上仍旧有杰出的实用性。在这种方程组中生存方程量级有较大差异的题目上，自符合人为粘性模子的人为粘性系数的自我安排本领仍旧不妨保护满意计划的诉求。对准这种速率量级较小的震动，运用重心方法这种二阶精度的数值方法，加上符合的人为粘性模子，也不妨很好的模仿出震动中旋涡在程度目标的周期性散布。经过计划表明Rayleigh-Benard对流在无滑移边境和滑移边境具备各别的周期长度。经过对计划截止的领会得出了震动随瑞利数的少许变革顺序。经过与Roe方法的比拟创造，重心方法在天然对流中对边境的符合性更强，对压力变革的捕获也越发精确。

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