基于图像处理思想的激波捕捉自适应网格方法

发布时间：2018-10-10 17:39

【摘要】：为了平衡激波的捕捉精度和流场计算效率之间的关系,提出基于图像处理思想的激波捕捉自适应网格方法.将流场计算网格与图像像素类比,以较粗的网格覆盖流场全域,在需要较高分辨率的激波区域将网格进行细分;将算法嵌入到流场求解器中,根据流场求解结果自适应地增加网格密度,反复迭代该过程,直至达到所需的网格分辨率.以某型飞机超音速流动为例,对算法进行验证.结果表明,采用该方法能够有效地捕捉到激波附近的流场信息并在激波区域进行加密,提高了激波的辨识度;在加密区和稀疏区之间的过渡区域,该方法生成的网格更光滑,过渡更平缓,能够有效避免畸形区域的产生.
[Abstract]:In order to balance the relationship between the accuracy of shock wave capture and the computational efficiency of flow field, an adaptive mesh method for shock wave capture based on image processing was proposed. The computational grid of the flow field is compared with the pixel of the image, which covers the whole field of the flow field with a coarse grid, subdivides the grid in the shock region requiring higher resolution, and embeds the algorithm into the flow field solver. The mesh density is increased adaptively according to the results of the flow field solution, and the process is iterated over and over again until the desired grid resolution is achieved. The supersonic flow of a certain aircraft is taken as an example to verify the algorithm. The results show that the proposed method can effectively capture the flow field information near the shock wave and encrypt it in the shock region, thus improving the identification degree of the shock wave, and in the transition region between the encrypted region and the sparse region, the mesh generated by the method is smoother. The transition is more smooth and can effectively avoid the formation of abnormal areas.
【作者单位】： 西安电子科技大学计算机学院;火箭军工程大学空间工程系;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61173091)
【分类号】：O354.3

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本文编号：2262690