激波失稳的高精度混合计算方法、装置、设备和存储介质制造方法及图纸

本申请涉及一种上述激波失稳的高精度混合计算方法、装置、设备和存储介质，所述方法包括：对流场单元信息进行初始化，并将当前时刻的重构方式和数据格式设置为预设方式，根据流场信息以及当前时刻的重构方式，对流场单元信息进行重构，根据重构结果，采用当前时刻的数据格式计算流场界面通量，根据网格界面的通量得到稳定性矩阵，通过矩阵稳定性分析方法，分析稳定性矩阵的特征向量，进而得到激波失稳发生的位置，在失稳位置使用高鲁棒性的数值格式进行计算，其他位置使用低耗散数值格式计算。通过在激波失稳位置施加针对性的处理，实现了稳定地捕捉激波。该方法能够稳定捕捉激波，进而得到了高超声速飞行器表面热流的准确分布。而得到了高超声速飞行器表面热流的准确分布。而得到了高超声速飞行器表面热流的准确分布。

【技术实现步骤摘要】
激波失稳的高精度混合计算方法、装置、设备和存储介质


[0001]本申请涉及计算流体力学
，特别是涉及一种激波失稳的高精度混合计算方法、装置、设备和存储介质。

技术介绍

[0002]目前，气动热问题已经成为制约高超声速飞行器发展的重要因素。利用数值模拟的方法对高超声速飞行器的气动热问题进行数值预测，然后进行针对性的防热处理，这是进行高超声速飞行器热防护的常用方法。
[0003]由于高超声速飞行器在空气中飞行时会产生强烈的激波间断，而激波的压缩作用是高超声速飞行器气动热问题产生的主要原因。因此为实现高超声速飞行器的准确气动热模拟，必须能够稳定准确地模拟激波。当前常用的激波模拟方法有两种，激波装配方法在提高计算精度与降低计算成本方面有较大的优势，但是其在三维实际外形中的应用还有较大的局限性，这制约了激波装配方法在实际复杂外形计算中的应用。目前最常用的激波模拟的方法是激波捕捉，基于弱解理论，激波捕捉方法能够实现在无需特殊处理的情况下捕捉激波，在激波捕捉的众多方法中，具有清晰物理意义的Godunov型数值格式是最著名的方法之一。
[0004]在准确分辨边界层的基础上稳定捕捉激波是所有Godunov型数值格式面临的瓶颈问题。Godunov格式的关键问题是黎曼问题的求解，由于欧拉方程的黎曼问题没有精确的闭合形式解，在实际计算中常采用近似黎曼解算器代替黎曼问题的精确解。近似黎曼解算器按照其耗散性可以分为低耗散与耗散性两种。耗散性数值格式一般具有比较好的鲁棒性，能够稳定地捕捉激波，但是由于其耗散较大，难以准确地分辨边界层，因此利用耗散性数值格式进行热预测时往往会产生较大的误差。低耗散数值格式具有很好的分辨率，但是鲁棒性较差，难以稳定捕捉激波，常常产生激波失稳的问题。由激波失稳产生的数值误差会传播到下游的的边界层中，进而对飞行器表面的热流分布产生巨大影响。
[0005]在过去的几十年中，研究人员为寻找稳定捕捉激波的方法付出了大量的努力。其中采用混合格式是一种典型方法。混合格式是一种利用耗散性格式与低耗散数值格式各自特点进行混合计算的方法，这种方法能够结合两种类型数值格式的特点，对流场实现准确和稳定的计算。目前常用的混合格式方法有两种，混合函数法是利用压力、密度或声速等状态量判断激波位置，构造相应的加权函数，因此提高数值格式在激波附近以及边界层区域的适用性。另一种是区域分解混合的思路，将计算区域分解，在激波附近使用高鲁棒性的耗散性格式，在边界层区域使用低耗散格式。利用不同区域的不同性质的数值格式实现边界层的准确计算和激波的稳定捕捉。
[0006]目前，各种混合计算的方法大都停留在学术层面，在实际工程计算中鲜有应用。混合函数方法的使用建立在准确分辨激波的基础上，并且混合函数中自由参数的存在进一步限制了其在实际计算中的应用。基于区域分解的混合计算方法的关键是分解位置的选取，目前有基于激波位置和边界层位置选取的两种思路，可是这两种思路都建立在准确识别激
波或边界层的基础上，由于目前激波探测和边界层探测技术的不完善，这种方法也有较大的局限性。

技术实现思路

[0007]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种激波失稳的高精度混合计算方法、装置、设备和存储介质。
[0008]一种激波失稳的高精度混合计算方法，所述方法包括：
[0009]对流场单元信息进行初始化，并将当前时刻的重构方式和数据格式设置为预设方式。
[0010]根据流场信息以及当前时刻的重构方式，对流场单元信息进行重构；
[0011]根据重构结果，采用当前时刻的数据格式计算流场界面通量。
[0012]根据流场界面通量，对流场单元信息进行更新。
[0013]根据所述网格界面的通量得到稳定性矩阵。
[0014]对稳定性矩阵的特征向量进行分析，确定激波失稳位置。
[0015]在所述激波失稳位置和其他网格位置选择不同的重构方式和数值格式作为下一时刻的重构方式和数值格式，并更新当前时刻的重构方式和数据格式。
[0016]根据预设判断标准，判断计算结果是否满足所述预设判断标准，如果满足，则计算完成输出计算结果。
[0017]一种激波失稳的高精度混合计算装置，所述装置包括：
[0018]初始化模块，用于对流场单元信息进行初始化，并将当前时刻的重构方式和数据格式设置为预设方式。
[0019]流场单元信息进行更新模块，用于根据流场信息以及当前时刻的重构方式，对流场单元信息进行重构；根据重构结果，采用当前时刻的数据格式计算流场界面通量；根据流场界面通量，对流场单元信息进行更新。
[0020]激波失稳位置确定模块，用于根据所述网格界面的通量得到稳定性矩阵；对稳定性矩阵的特征向量进行分析，确定激波失稳位置。
[0021]当前时刻的重构方式和数据格式更新模块，用于根据所述激波失稳位置，确定网络中不同位置在下一时刻的重构方式和数值格式，并更新当前时刻的重构方式和当前时刻的数据格式。
[0022]计算结果输出模块，用于根据预设判断标准，判断计算结果是否满足所述预设判断标准，如果满足，则计算完成输出计算结果。
[0023]上述激波失稳的高精度混合计算方法、装置、设备和存储介质，所述方法对流场单元信息进行初始化，并将当前时刻的重构方式和数据格式设置为预设方式，根据流场信息以及当前时刻的重构方式，对流场单元信息进行重构，根据重构结果，采用当前时刻的数据格式计算流场界面通量，根据网格界面的通量得到稳定性矩阵，通过矩阵稳定性分析方法，分析稳定性矩阵的特征向量，进而得到激波失稳发生的位置，在失稳位置使用高鲁棒性的数值格式进行计算，其他位置使用低耗散数值格式计算。通过在激波失稳位置施加针对性的处理，实现了稳定地捕捉激波。该方法能够稳定捕捉激波，进而得到了高超声速飞行器表面热流的准确分布。
附图说明
[0024]图1为一个实施例中激波失稳的高精度混合计算方法的流程示意图；
[0025]图2为另一个实施例中网格方向分解方法计算界面通量流程图；
[0026]图3为另一个实施例中.不同状态量对应特征矩阵值在计算空间中的分布情况，其中(a)为ρ对应特征向量分布，(b)为ρu对应特征向量分布，(c)为ρv对应特征向量分布，(d)为ρE对应特征向量分布；
[0027]图4为另一个实施例中不稳定结果与该专利技术计算结果对比，其中(a)为不稳定结果，(b)为稳定结果；
[0028]图5为一个实施例中激波失稳的高精度混合计算装置的结构框图；
[0029]图6为一个实施例中设备的内部结构图。
具体实施方式
[0030]为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
[0031]在一个实施例中，如图1所示，提供了一种激波失稳的高精度混合计算方法，该方法包括以下步骤：
[0032]步骤100：对流场本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种激波失稳的高精度混合计算方法，其特征在于，所述方法包括：对流场单元信息进行初始化，并将当前时刻的重构方式和数据格式设置为预设方式；根据流场信息以及当前时刻的重构方式，对流场单元信息进行重构；根据重构结果，采用当前时刻的数据格式计算流场界面通量；根据流场界面通量，对流场单元信息进行更新；根据所述网格界面的通量得到稳定性矩阵；对稳定性矩阵的特征向量进行分析，确定激波失稳位置；在所述激波失稳位置和其他网格位置选择不同的重构方式和数值格式作为下一时刻的重构方式和数值格式，并更新当前时刻的重构方式和数据格式；根据预设判断标准，判断计算结果是否满足所述预设判断标准，如果满足，则计算完成输出计算结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述网格界面的通量得到稳定性矩阵，包括：根据所述网格界面的通量和矩阵稳定性分析的思路，得到整个流场扰动随时间的传播方程；所述整个流场扰动随时间的传播方程为：其中，δQ
a
为第a个网格状态量在当地的扰动，a＝1、2、......、M，M为网格界面中网格的数量，S为稳定性矩阵，t为时间；根据传播方程和预设公式进行计算，得到稳定性矩阵；所述预设公式为：其中：Q
m
与Q
k
分别为第m个网格和第k个网格中的状态量在当地坐标系下的矢量，m和k为大于等于1且小于等于M的整数，δQ
m
与δQ
k
分别为第m个网格和第k个网格的状态量在当地的扰动，Ω
m
为第m个网格的体积，为第m个网格的边界，A
mk
为第m个网格与第k个网格边界的面积，F
mk
为第m个网格与第k个网格边界上的数值通量，Z
m
,Z
k
分别为第m个网格和第k个网格中的状态量在全局坐标系下的矢量，M
mk
为坐标转换矩阵。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，激波失稳位置是指发生激波失稳的网格；对稳定性矩阵的特征向量进行分析，确定激波失稳位置，包括：求解稳定性矩阵的最大特征值，并计算所述最大特征值对应的特征向量；所述特征向量包含四个守恒量对应的分量；采用绝对值最大值的方式对所述四个守恒量对应的分量进行归一化处理，并将归一化结果取算术平均得到激波失稳判断依据；根据所述激波失稳判断依据和预设条件进行判断，满足预设条件时，则对应的网格发生激波失稳。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述激波失稳位置，确定网络中不同
位置在下一时刻的重构方式和数值格式，并更新当前时刻的重构方式和当前时刻的数据格式，包括：在所述激波失稳位置在下一时刻选择MUSCL重构和HLL格式进行计算；在所述激波失稳位置以外的其他网格在下一时刻选择5阶WENO格式重构和全速域HLLC格式计算；根据不同位置在下一时刻选择选择的重构方式和数据格式对对应位置的当前时刻的重构方式和数据格式进行更新。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在所述激波失稳位置在下一时刻选择MUSCL重构和HLL格式进行计算，步骤中，所述激波失稳位置MUSCL重构流场状态的表达式为：MUSCL重构流场状态的表达式为：其中：Q
L
和Q
R
分别是间断左侧和右侧的状态量，Q
i
‑1、Q
i
、Q
i+1
、Q
i+2
分别为第i
‑
1个网格、第i个网格、第i+1个网格和第i+2个网格中的状态量在当地坐标系下的矢量，Δl为网格中心格点到网格边界的距离，ψ
L
、ψ
R
为限制器函数，所述限制器函数采用Van Albada限制器，所述限制器函数的表达式为：其中：T＝L...

【专利技术属性】
技术研发人员：谢文佳，任伟杰，田正雨，张烨，于航，杨帆，
申请(专利权)人：中国人民解放军国防科技大学，
类型：发明
国别省市：