基于自适应混合网格的脱体涡模拟

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1、航空学报ActaAeronauticaetAstrOnauticaSinicaDec252016VoI.37No.123605.3614ISSN1000—6893ON11—1929/Vhttp://hkxb.buaa.edu.cnhkxb@buaa.edu.cn基于自适应混合网格的脱体涡模拟张扬1’3,张来平1’2一,赫新1’2,邓小刚41.中国空气动力研究与发展中心空气动力学国家重点实验室,绵阳6210002.中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所,绵阳6210003.中国空气动力研究与发展中心低速空气动力研究

2、所,绵阳6210004.国防科技大学,长沙410073摘要:基于混合网格和CGNS(CFDGeneralNotationSystem)数据结构,建立了一种各向同性加密/稀疏的网格自适应方法。在悬空点的后处理中,让含有悬空点的单元转化为任意多面体,从而简化了自适应单元剖分模版,同时自适应网格单元之间可完全相容,自适应生成的网格能够直接用于可处理任意多面体的流场求解器。将该自适应方法与脱体涡模拟(DES)算法相结合,开展了65。后掠三角翼大迎角流动的数值模拟应用,并与初始网格的模拟结果进行了详细比较。对比表明:采用网格自适

3、应方法适当增加局部网格量,能够以较小的成本迅速提高三角翼背风区的空间分辨率,增强数值模拟对小尺度涡系结构的解析能力,从而弥补了基于混合网格的脱体涡模拟中常用二阶格式计算的空间分辨率相对偏低、不利于湍流多尺度结构精细模拟的不足。关键词:网格自适应;脱体涡模拟;非结构网格;混合网格;三角翼;有限体积法中图分类号:V211.3文献标识码:A文章编号:1000—6893(2016)12~3605—10复杂外形的湍流数值模拟对于飞行器设计具有重要意义。当前,湍流数值模拟的主要方法有雷诺平均Navier—Stokes(RANS)方

4、法、大涡模拟(LES)方法、直接数值模拟(DNS)方法以及近年来备受关注的RANS/LES混合算法等。RANS/LES混合算法被认为是现有机器条件下最具潜力的复杂湍流模拟方法[1],而脱体涡模拟(DES)[21则是RANS/LES混合算法中的一种杰出代表,它具有模型简洁、便于实施等特点。对于复杂外形的湍流数值模拟,计算网格的生成是一个关键问题。综合了结构网格和非结构网格优势的混合网格技术无疑是当前和未来的发展趋势∞],而基于混合网格的DES方法也是当前的研究热点之一[4]。与基本的RANS/LES混合算法思想一样,DE

5、S方法通常在边界层内采用RANS模型,这样极大地降低了算法对网格量的需求,另一方面在受关注的分离区等采用了LES模型,希望更精细地模拟湍流的多尺度结构,从而在这些区域需要较密的网格。因此,将DES方法与局部调整网格的自适应技术结合无疑是一种合理的选择,而非结构/混合网格灵活的数据结构天然具有便于自适应方法实施的优势口]。大约从20世纪70年代开始,网格自适应相关研究工作逐渐兴起,主要可分为3种实现途径,即所谓的p-type、r—type、h—type。p-type即根据局部流场特性自适应选取不同精度的计算格式;收稿日期

6、:2016—01—18;退修日期:2016—05-09;录用日期:2016—06—02;网络出版时间:2016—06—1411:36网络出版地址:WWWcnkinet/kcms/detail/11.1929V.201606141136004html基金项目:国家自然科学基金(11532016);国家科技支撑计划(2016YFB0200700)*通讯作者.Tel:0816-2463292E-mail:zhanglp—cardc@126com鳓甬椿武;张扬.张来平,赫新.等基f自适应混合网格的脱体涡模拟i如。航空学报.20

7、16,37(12):3605-3614.ZHANGY.ZHANGLP,HEx,etalDetachededdysimulationbasedonadaptivehybridgridsfJ9.ActaAeronauticaetAstronauticaSinica,2016。37ft2);36口5-36t4.航空学报Dec.252016VoI.37No.12r—type即重新分配网格节点坐标,又称移动网格法;h—type即加密与稀疏网格单元,通过对网格单元的剖分或聚合来改变网格的疏密[5]。以上方法各有优缺点,在实际应用中

8、针对不同问题采用不同方法或者混合使用,可能会更好地发挥其作用。对于结构网格而言,一般采用r—type自适应方法,根据流场特性移动网格节点分布,但是这种方法在三维复杂外形情况下的应用受限。从工程实用性来看,非结构/混合网格采用h—type方法相对较优。h—type网格自适应技术早先主要应用于可压缩流Euler方程的求解,其目的是提高

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