自适应笛卡儿网格并行生成加速优化方法
Abstract
<p indent="0mm">计算网格的生成效率与质量直接决定了数值模拟结果的优劣, 笛卡儿网格因具备自适应适配性好、自动化程度高、复杂外形适应强等特点而受到广泛关注. 但对于复杂外形, 超大规模网格量使得网格生成效率难以令人满意, 因而有必要发展通用性好、效率高、可扩展性强的三维笛卡儿网格并行生成技术. 本文基于KD树(K-Dimensional Tree)提出了一种三维笛卡儿网格并行生成优化方法. 首先, 基于三维绕流问题中复杂外形的几何信息, 以表面三角形集合作为输入生成三角单元包围盒来构建KD树. 其次, 基于所构建的KD树发展了壁面距离计算和相交单元判断加速优化算法, 并通过在KD树中对投影点查找来加速内外单元判断. 最后, 以圆球、立方体、M6机翼以及Su27等外形为例, 验证本文自适应笛卡儿网格并行生成算法的有效性. 数值结果表明, 本文提出的相交判断和壁面距离计算优化方法相较于传统的遍历方法效率可以提升两个量级, 而内外单元判断效率可以提升三个量级, 充分验证了本文方法能够快速、鲁棒、自动地生成流场计算所需的自适应笛卡儿网格.</p>
