【摘 要】
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在可压缩多介质流动问题的数值模拟中,Ghost Fluid方法(GFM)是一种简单有效的界面处理方法,GFM通过在界面附近定义Ghost点,对每种介质分别定义界面边界条件,将多介质问题转化
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在可压缩多介质流动问题的数值模拟中,Ghost Fluid方法(GFM)是一种简单有效的界面处理方法,GFM通过在界面附近定义Ghost点,对每种介质分别定义界面边界条件,将多介质问题转化为单介质问题.但是,GFM的计算效果受到网格分辨率的限制,且算法不守恒.如果完全细化网格,则会使计算效率降低.本文将网格自适应(AMR)技术与Ghost Fluid方法联合用于多介质流动问题的数值模拟,给出了将两者相互融合的一种算法.通过跟踪在物理量大梯度变化区域对网格进行局部自适应加密,将细化网格嵌套在粗网格区域中耦合计算,利用Level Set方程跟踪介质界面,这样通过提高间断附近网格分辨率,可以更精细地捕捉界面和间断位置,提高计算精度、减少运行时间.通过对多个一维和二维算例进行数值计算,结果表明该方法的可行性与有效性.
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