[发明专利]基于链接方向人工压缩的快速湍流数值模拟方法和装置

说明书

本申请涉及一种基于链接方向人工压缩的快速湍流数值模拟方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：通过合成涡算法得到生成的涡的尺寸信息、数量信息和位置信息，根据尺寸信息、数量信息和位置信息得到管道输入端的波动速度，根据波动速度，通过合成湍流输入生成算法得到形成湍流所需要的外力项，将外力项加入到链接方向人工压缩方程的分布函数中，得到在管道流中加入湍流所需要增加的外力项函数，设置管道流分布函数的边界条件，在GPU中对分布函数进行迭代计算，得到网格模型中流体的密度和速度。采用本方法可以大大减少湍流数值模拟计算对全局内存的占用，提高湍流模拟在GPU上运行的效率。

技术领域

本申请涉及计算流体力学技术领域，特别是涉及一种基于链接方向人工压缩的快速湍流数值模拟方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

计算流体力学已经广泛运用在不论是工业界还是学术界的各个领域中。从航空航天领域到船舶制造业，从医学血流模拟到电影制造业，甚至芯片制造工艺等等方面，计算流体力学都发挥着至关重要的作用。计算流体力学不仅可以大幅降低物理实验的花销成本，也可以给实验的方向提供有力的证据，大大提高了实验的效率。而湍流作为流体最为重要的一种流体形式，在计算流体力学的绝大部分领域是不可被避免的。

近几年来，由于格子玻尔兹曼方法具有非常良好的局部性和天然的并行性，受到大家的青睐。而原本作为图像处理的协处理器GPU，由于其具有数量庞大的并行处理单元，已经越来越多地被运用到大规模科学与工程计算中。大量工作开始将格子玻尔兹曼方法在GPU上进行加速，并得到了非常好的效果，大大加快了模拟的速度。也有很多工作采用了多GPU的方式来增加提高模拟规模。

然而，随着求解问题的规模逐渐增大，格子玻尔兹曼方法也出现了瓶颈。格子玻尔兹曼方法一般分为两部分：碰撞步和迁移步。碰撞步在本地发生，而迁移步需要周围各自的密度分布函数。因此格子玻尔兹曼方法在每一个迭代步中每一个格子都需要保存密度分布函数，这将会占据非常大的内存。

湍流模拟占据着计算流体力学领域的重要一部分，现有的湍流模拟方法随着计算流体力学模拟规模的逐渐增大，存在计算速度慢、占用内存大的问题。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高湍流模拟计算速度、减少内存占用的基于链接方向人工压缩的快速湍流数值模拟方法、装置、计算机设备和存储介质。

一种基于链接方向人工压缩的快速湍流数值模拟方法，所述方法包括：

构建流体模拟的网格模型，获取初始化输入信息，根据初始化输入信息中包含的网格模型的坐标信息，得到链接方向人工压缩方程的管道流分布函数；

通过合成涡算法得到生成的涡的尺寸信息、数量信息和位置信息，根据所述尺寸信息、所述数量信息和所述位置信息得到管道输入端的波动速度；

根据所述波动速度，通过合成湍流输入生成算法得到形成湍流所需要的外力项；

通过将所述外力项加入到所述链接方向人工压缩方程的管道流分布函数中，得到在管道流中加入湍流所需要增加的外力项函数；

设置所述管道流分布函数的边界条件，根据所述边界条件和所述外力项函数，在GPU中对分布函数进行迭代计算，得到所述网格模型中流体的密度和速度。

在其中一个实施例中，还包括：根据所述波动速度，通过合成湍流输入生成算法得到形成湍流所需要的外力项为：

其中，表示所述外力项，i表示所述外力项在管道流中形成的作用区域内的任一点，表示所述作用区域中i点与所述作用区域中心线的距离，表示积分长度规，表示所述波动速度。

在其中一个实施例中，还包括：所述网格模型为D3Q19模型；通过将所述外力项加入到链接方向人工压缩方程的管道流分布函数中，得到在管道流中加入湍流所需要增加的外力项函数为：