一种用于分离流动的网格自适应算法

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对于可压缩粘性流动,提出利用流场速度的紊乱度作为指示变量进行网格自适应。Jameson中心格式有限体积法、五步Runge-Kutta时间推进法/双时间推进法求解定常/非定常N-S方程。基于雷诺平均N-S方程模拟紊流,选用SA一方程模型。在数值求解二维静态失速和动态失速问题过程中,加入网格自适应算法,提高数值模拟对流动分离特性的捕捉和分辨能力。算例结果表明在流场发生失速后,运用本文的自适应算法能够在增加少量网格单元的情况下明显提高计算精度。 For compressible viscous flow, it is proposed to make use of the turbulence degree of the flow field velocity as an indicator variable for grid adaptation. Jameson center finite volume method, five-step Runge-Kutta time-propulsion method / two-time propulsion method for solving the steady-state / unsteady N-S equations. Based on the Reynolds-averaged N-S equation to simulate turbulence, a SA-equation model was chosen. In the process of solving two-dimensional static and dynamic stall problems numerically, a grid adaptive algorithm is added to improve the ability of numerical simulation to capture and distinguish the flow separation characteristics. The results show that the proposed algorithm can significantly improve the computational accuracy with a small number of grid elements added after the stall in the flow field.
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