《多組分混合流體的大規模高效並行疊代算法研究》是依託中山大學，由姚清河擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：多組分混合流體的大規模高效並行疊代算法研究
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：姚清河
- 依託單位：中山大學
中文摘要,結題摘要,
中文摘要
多組分混合流動問題在自然界中廣泛存在的一種物理現象，與之相關的數值模擬技術在工程中廣泛套用。隨著研究問題的複雜化，傳統數值模擬技術的求解速度、收斂性和健壯性都受到了挑戰。究其原因，是涉及的問題為非線性，採用GPBiCG或BiCGSTAB之類的疊代算法記憶體占用量高、穩定性差，很難被套用於大規模仿真計算。為了提高對其數值模擬的求解速度和解析度，本研究中擬通過最佳化的特徵曲線法追蹤流體粒子的運動路徑，來處理NS方程中的非線性項。該方法還可以保持剛度矩陣的對稱性，從而可以使用高效的預條件疊代算法對其進行求解，記憶體消耗量也大幅消減。. 本研究基於分級區域分解法，採用平衡區域分解預條件技術加速求解表面自由度問題，內部自由度則通過代換法直接求出。通過本項目的研究，將實現大規模多組分混合流動問題的高速並行求解，預期可以在普通PC集群上進行上億自由度規模的數值，為工程中的實際問題提供更詳盡的理論依據。
結題摘要
本研究基於分級區域分解法，採用平衡區域分解預條件技術加速求解表面自由度問題，內部自由度則通過代換法直接求出。通過本項目的研究，實現了大規模多組分混合流動問題的高速並行求解，在普通PC集群上進行上億自由度規模的數值，為工程中的實際問題提供更詳盡的理論依據。
