真空羽流场的dsmc并行数值模拟

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1、航空动力学报990201航空动力学报JOURNALOFAEROSPACEPOWER1999年　第14卷　第2期　Vol.14　No.2　1999真空羽流场的DSMC并行数值模拟*蔡国飙**　刘世俭　王慧玉　庄逢甘　　【摘要】　对DSMC方法进行小喷管真空羽流数值模拟的计算软件进行了并行化改造。计算表明在多处理器（节点）上实现并行计算能够大幅度地提高运算速度，缩短运行时间，增加计算规模，计算结果与串行计算一致。并对目前串行计算不能完成的真空羽流计算的算例成功地进行了DSMC并行计算，计算结果与理论分析一致。　　主题词：　喷管气流　蒙特卡罗法　数值模拟　计算　　　　　　　自由词：　并行计

2、算　　分类号：　V4391　引言　　真空羽流场包括羽流核心区的连续流，外围区的自由分子流和过渡区的过渡流。其流动极为复杂，很难用一种方法来描述，特别是对于过渡区的流动，目前尚无完善的理论，与之相对应的数学方程是完全的Boltzman方程，除特殊情况外求解极为困难。比较成功地能够模拟真空羽流场的数值技术是直接模拟的蒙特卡洛方法（DSMC），这种方法由BirdG.A.等人在60年代提出，几十年来此方法被证明是成功的，并得到深入发展。但由于其计算量过大，计算时间过长，对内存的要求很高，而使得其应用受到限制［1］。　　计算机技术的迅速发展，特别是网络技术在计算机领域的广泛应用，使得并行计算机

3、在科学计算中的优势越来越明显。从理论上讲，并行计算规模可无限增大，并行计算速度可无限提高。真空羽流场DSMC实现并行计算，将能够满足其计算规模与计算速度的要求。　　80年代末，FurlaniT.R.和LordiJ.A.等人［2］，采用三种并行方法实现过渡流场DSMC并行计算，在32节点上计算速度最快可提高17倍。90年代初，WilmmthR.G.和CarlsmA.B.等［3］在异构并行环境实现DSMC的并行计算。他们利用Sun工作站、GrayYmp巨型机和IntelIpsc/860系列机所构成的较为复杂的异构并行环境进行DSMC并行计算，得出与串行计算较为一致的结果，计算速度有更为明

4、显的提高，计算规模能够基本上满足实际需要。2　并行计算和PVM系统　　并行计算机已有很长的发展历程，其种类较多，可分为单指令流多数据流(SIMD)和多指令流多数据流(MIMD)两大类。SIMD并行机按结果和运行机理可分为阵列机、万方数据file:///E

5、/qk/hkdlxb/hkdl99/hkdl9902/990201.htm（第1／8页）2010-3-2222:44:26航空动力学报990201流水线机和向量机。MIMD并行机按存储器的组成也可分为存储器分布式MIMD和存储器共享式MIMD并行机。　　并行计算机的种类不同，相应的并行算法也截然不同，SIMD并行机需要对计算问题进行

6、微观并行处理，对并行算法的依赖性强，串行占优的计算问题其并行效率很难提高。存储器分布式MIMD并行机可由识别串行算法的内在并行性加以改造，而使整个计算实现并行，对并行算法的依赖性较弱，通过适当选取并行对象能不同程度地包容串行计算过程。　　本文应用的并行计算机是基于信息传递机制的松散耦合的大规模并行计算机系统(MPP)，属存储器分布式MIMD并行机。　　存储器分布式MIMD并行机，能够同时对多条指令及其各自相关的数据进行处理。但其对系统软件要求比较高。在算法运行过程中，需要协调进程之间的同步问题以满足它们的数据往来或控制依赖要求。80年代末，美国橡树岭国家实验室（ORNL）推出的PVM

7、系统能够较好地完成这些任务。PVM系统意即并行虚拟机（ParallelVirtualMachine），是一个并行系统软件包，它能够将异构并行网络和其它系列机用作同一个并行计算环境来操作，完成大规模的计算任务。　　并行计算的目的是要克服运行速度和内存空间的不足，使计算顺利完成。因此实现并行化计算的原则应为：(1)尽可能提高计算速度；(2)能够处理更大规模的计算任务；(3)并行计算过程不影响计算结果的准确性。　　并行算法与并行程序设计的优劣将直接导致并行计算效率有很大的差异，并行效果可以由并行加速比与可扩展性来衡量。并行加速比是表示采用多个处理器并行计算时计算速度所能得到的加速倍数。设t

8、seq表示用串行计算机求解某个计算问题所需的时间，tp是用P个处理器求解问题的时间。在理论情况下，程序的每一部分若能完全并行，P个处理器的加速比应该等于P，但在一般情况下，这是不可能的。定义加速比Sp和并行效率Ep为［4］：Sp＝tseq／tp　　　　　　　　Ep＝Sp／P　　加速比Sp一般比P小，Ep也小于1，且随着处理器个数的增多Ep将减小。3　DSMC并行计算及真空羽流场的DSMC并行计算过程3．1　DSMC方法简介　　DSMC方法是根据稀薄气体流动