Численное моделирование турбулентного перемешивания с использованием высокопроизводительных систем

• Автор: Ладонкина, Марина Евгеньевна
• Шифр специальности: 05.13.18
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2005
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 157 с. : ил.

Содержание
Введение.

, Программный комплекс

1.1.Параллельный алгоритм расчета газодинамических течений по

методике

1.1.1. Используемые численные методы.

1.1.2. Принципы геометрического распараллеливания.

1.1.3. Основные схемы обменов.

1.1.4. Тестовый расчет.

1.2.Исследование эффективности распараллеливания на различных многопроцессорных системах

1.2.1. Немасштабируемые расчеты.

1.2.2. Масштабируемые расчеты.
1.3.Методики расчета основных характеристик турбулентного перемешивания и . исследование тонкой структуры турбулентности
1.3.1. Методика расчета зоны турбулентного перемешивания.
1.3.2. Методика вычисление спектра кинетической энергии
1.3.3. Методика расчета тонкой структуры турбулентности
2. Прямое численное моделирование неустойчивостей Рэлея Тейлора и Рихтмайера Мешкова на МВС
2.1. Моделированиие неустойчивости РелеяТейлора Изучение характеристик турбулентности
2.2. Моделировании неустойчивости РелеяТейлора. Исследование
характеристик турбулентного перемешивания на сгущающихся сетках.
2.3. Постановка и результаты расчетов задачи о развитии
неустойчивости РихтмайсраМсшкова для условии, соответствующих эксперименту. Анализ пульсации продольной скорости течения.
3. Моделирование задач гидродинамики на локальноподстраиваемых сетках в двухмерной геометрии
3.1. Описание методики.
3.2. Описание блока эволюции сетки
3.3. Разностные схемы блока гидродинамики и . блока теплопроводности
3.4. Структура данных и структура пакета
3.5. Тестовые расчеты.
3.6. Численные исследования развития неустойчивости при прохождении сильной ударной волы через контактную границу оболочкаДТгорючее с учетом влияния электронной теплопроводности на эволюцию возмущения границ
Заключение
Список литературы


Позже, в работе Dalziel, Linden и Youngs () [] также были проведены численные и натурные эксперименты турбулентного перемешивания между двумя растворимыми жидкостями, порожденного неустойчивостью Релея-Тейлора. В этой работе обсуждаются вопросы улучшения диагностики эксперимента и обеспечения более высокого уровня взаимодействия между экспериментами и численным моделированием. Показано, что на рост зоны перемешивания оказывает влияние в большей степени пространственная структура начальных возмущений, чем их амплитуда. В данной работе обсуждаются различные постановки экспериментов. РТН на сетке с числом ячеек 3. Результаты подтверждают наличие автомодельной стадии турбулентности. Скорость роста зоны перемешивания подчиняется известному закону вне зависимости от начальных условий. Значения коэффициента а коррелируют с результатами Glimm и др. Эти значения ниже описанных в литературе, но соответствуют общей убывающей тенденции при увеличивающейся разрешающей способности сетки в численном моделировании (Dimonte и др. В работе предложено объяснение почему эксперименты с несмешивающимися жидкостями (Read ; Dimonte и Schneider ) [,], и численные модели (Glimm и др. Dimonte и др. Как уже было сказано, ещё одним значимым фактором развития данного направления является использование высокопроизводительной вычислительной техники, предоставляющее возможность моделирования турбулентных течений на совершенно другом уровне. Вследствие чего, в настоящий момент получены новые количественные характеристики в законе роста зоны турбулентного перемешивания, а так же появилась возможность детального изучения структуры турбулентности и ее основных характеристик. Несомненно, предпосылки появления многопроцессорной вычислительной техники появились намного раньше её создания. Ярким примером параллельной обработки данных ещё в докомпьютерную эру, является расчет эволюции взрывной волны, произведенный Александром Андреевичем Самарским в начале -х годов. Несколько десятков человек производили расчеты на арифмометрах и передавали результаты друг другу на словах. Таким образом была реализована основная идея, положенная в основу параллельных вычислительных систем. Не случайно, так же, история создания параллельной вычислительной техники в работе [4] начинается с момента создания первых ЭВМ (конец - начало -х годов XX столетия). Так с появлением первых компьютеров основным вопросом стало повышение их производительности, которое достигалось за счет совмещения во времени различных этапов выполнения соседних команд. Следующими этапами увеличения производительности стали реализация принципов конвеерности, вскторности и независимости функциональных устройств. В дальнейшем, увеличение производительности было связано в первую очередь с принципом параллелизма, но это был внутренний параллелизм, предполагающий, что процессор содержит несколько функциональных устройств, работающих независимо друг от друга. Следующим шагом в увеличении производительности вычислительной машины является создание многопроцессорной конфигурации. Архитектура параллельных компьютеров развивается невероятно быстрыми темпами в самых различных направлениях []. Но, тем не менее, основополагающими являются 2 класса. Первый - машины с общей памятью (SMP), когда в системе присутствуют несколько равноправных процессоров, которые имеют одинаковый доступ к единой памяти. И компьютеры с распределенной памятью (МРР). Где по сути каждый узел является полноценным компьютером со своим процессором, памятью, системой ввода/вывода, операционной системой. Кроме того, существует огромное количество способов организации параллельных систем. В настоящее время ещё не существует полной классификации параллельных машин, отражающей все основные характеристики систем. Хотя попыток создания классификации было множество: в работе[4] рассмотрены наиболее известные из них. Наиболее ранней и общепринятой в настоящее время является классификация М. Флина. В её основу положено понятие потока, (т. Выделяется четыре класса архитектур.