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Anisotropic Output-based Mesh Optimization for Unsteady Flows

机译:基于各向异性输出的非恒定流网格优化

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摘要

Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, Massachusetts, 02139, U.S.A. We develop a spatial mesh adaptation approach for unsteady wake problems and other problems with smooth and persistent regions of unsteadiness using a higher-order discretization coupled with a single spatial mesh. Our anisotropic adaptive method extends the output-based Mesh Optimization via Error Sampling and Synthesis (MOESS) algorithm to optimize a spatial mesh driven by an unsteady flow field. The algorithm is demonstrated for several two-dimensional inviscid and laminar Navier-Stokes cases, and results in as much an order of magnitude decrease in error for a given problem size.
机译:美国麻萨诸塞州剑桥市麻萨诸塞州技术学院,美国,马萨诸塞州02139.我们开发了一种空间网格自适应方法,该方法适用于非稳态唤醒问题以及其他具有平滑和持久性非稳态区域的问题,它使用高阶离散化和单个空间网格来实现。我们的各向异性自适应方法通过误差采样和综合(MOESS)算法扩展了基于输出的网格优化,以优化由非恒定流场驱动的空间网格。该算法已针对几种二维无粘性和层状Navier-Stokes案例进行了演示,对于给定的问题大小,该算法可将误差降低多达一个数量级。

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