【摘 要】
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本文针对WCNS格式,对DP-LUR和DPLR两种隐式时间格式进行了研究。DP-LUR方法由LU-SGS方法发展而来,利用一系列松弛迭代步代替LU-SGS方法中的Gauss-Seidel迭代。在算例测试中表
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本文针对WCNS格式,对DP-LUR和DPLR两种隐式时间格式进行了研究。DP-LUR方法由LU-SGS方法发展而来,利用一系列松弛迭代步代替LU-SGS方法中的Gauss-Seidel迭代。在算例测试中表现出较好的收敛特性,并缓解了在网格长宽比较大时收敛速度降低的问题。DPLR方法由Gauss-Seidel线松弛(GSLR)方法发展而来,同样利用一系列松弛迭代步代替GSLR方法中的Gauss-Seidel迭代。测试表明,对流Jacobian矩阵的计算方法对DPLR方法的收敛特性有较大的影响。对于复杂问题,不能获取合适初场时收敛过程较慢,恰当地选取时间步长或CFL数对于减少迭代步数尤为重要。现有变CFL数策略并不鲁棒,参数选取不合适时易造成迭代步的额外增加或计算发散。针对现有程序,我们发展了一种CFL数自适应策略,利用几项指标来判断收敛速度和发生计算失败的可能性,并对CFL数作出相应调整。将CFL自适应方法应用于LU-SGS、DP-LUR和DPLR方法中,算例测试表明收敛加速明显,可以有效避免计算发散。
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