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【24h】

A Local Adaptive Grid Refinement Strategy for Block-Structured Finite-Volume Solvers

机译:块状有限批量求解器的局部自适应网格改进策略

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摘要

A major problem in computational fluid dynamics (CFD) is the occurence of huge scale differences when solving the underlying partial differential equations, so different grid resolution in different parts of the computational domain id needed. This leads to high memory requirements and large cpu times. As a solution for this problem we present a local adaptive grid refinement strategy that is combined wirh a multigrid method. We describe the methodology and its implementation in FASTEST3D, a finite volume flow solver. Two examples are discussed to illustrate the approach.
机译:计算流体动力学(CFD)中的一个主要问题是在求解底层部分微分方程时发生巨大差异,因此所需的计算域ID的不同部分中的不同网格分辨率。这导致高内存要求和大的CPU次数。作为解决此问题的解决方案,我们介绍了一种局部自适应网格精制策略,该策略是Multigrig方法。我们描述了Fastest3D中的方法和实施,有限音量流量求解器。讨论了两个示例以说明这种方法。

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