高精度全速域拉格朗日-重映算法研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    11502030
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    22.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    A0910.计算流体力学
  • 结题年份:
    2018
  • 批准年份:
    2015
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2016-01-01 至2018-12-31

项目摘要

Mixed compressible and incompressible all-speed flows widely exist in various practical applications. This project will explore the basic principles to construct all-speed Lagrangian-Remapping two-step methods, propose a class of unified numerical method for high-speed and low-speed regions, investigate the three-order-accurate all-speed method with piecewise parabolic interpolation, prove the asymptotic properties of the unified algorithm under low Mach number limit, verify and validate the convergence and accuracy of the numerical method. This project will investigate the all-speed two-step method with adaptive mesh refinement, build a high-efficient large-scale parallel program on modern computer architecture, analyze the resolution focus on the important local flowfield, and demonstrate the validity of the proposed method. This project will investigate the all-speed two-step methods for multi-material flow, explore the design criterion of multi-material algorithms with consistency of kinetics and thermodynamics, develop all-speed mixture-consistent numerical method for multi-material flow with general equations of state and elastoplastic constitutive relations, and predict the general multi-material flow with mixed compressible and incompressible regions. This research not only has important value for the complex all-speed multi-material flow in engineering nuclear physics and the fuel atomization and combustion in industrial engines, and also has important scientific significance due to its pioneering nature in computational fluid dynamics.
高低速混合的全速域流动广泛存在于各种工程实际应用中。本项目探讨基于拉格朗日-重映两步方法构造全速域算法的基本原则,提出一类高低速流动统一计算的方法;研究基于三阶精度分段抛物化插值的全速域算法,拟证明算法对高低速流的渐近一致性质,验证和确认格式的计算精度、收敛性和准确性。研究基于网格自适应的全速域两步方法,编制大规模高效并行程序,分析算法对重点局部流场的分辨率,并验证方法的有效性。研究多介质流动中的高精度全速域两步算法,探讨动力学和热力学一致相容的多介质算法的设计准则,发展基于一般状态方程和弹塑性本构关系的多介质混合相容算法,拟模拟预测高低速混合的一般多介质流动。本研究不仅对核工程物理中复杂介质混合流动和发动机中燃料雾化燃烧等有重要价值,而且也是计算流体力学的前沿课题,有重要的科学意义。

结项摘要

自然界和各种工程应用中广泛存在着高速可压缩/低速不可压缩的复杂混合流动(简称全速域流动),例如武器物理与惯性约束核聚变中多介质流动、火箭发动机与吸气式发动机中多相燃烧等。由于流动控制方程的数学性质和特征尺度不同,这种全速域计算方法经常是工程应用数值仿真研究的关键和难点问题,也是当前计算流体力学和计算数学的前沿和热点问题之一。 发展了两类基于预处理算法的高阶全速域计算方法;开展高阶精度拉格朗日-重映(LR)两步算法研究,通过修正拉格朗日步Riemann问题求解器,发展了半隐拉格朗日-显式重映计算方法;开展分段线性和分段抛物化拉格朗日-重映(LR)两步算法的渐进保持性质研究,两步算法具有渐进保持性质,可以统一处理高速和低速问题;初步的数值算例表明两步算法具有全速域的正确性和收敛性。 开展并行的多维高精度全速域计算方法研究,将基于预处理算法的一维高阶全速域计算方法推广到高维情况,并基于区域分解消息传递实现多维算法的并行化; 开展多维的高精度拉格朗日-重映(LR)两步算法研究,基于维数分裂将一维全速域LR两步算法推广到二维和三维情况,基于区域分解消息传递实现并行化; 开展全速域拉格朗日-重映(LR)两步算法的网格自适应推广研究。 研究多介质多相流的混合相容算法,推导全速域多介质流体力学的控制方程和统一算法;将算法进一步推广到实际应用常见的一般状态方程情况,考虑弹塑性本构关系。分别针对多相混合、界面耦合问题发展了适用的混合封闭模型。对典型算例问题的测试和应用表明,程序具有较好的精确性和健壮性,能够适用于强激波作用大密度比界面等极端条件问题的模拟计算。 统一的全速域高精度高效算法研究不仅能为我国武器物理水平和装备性能的提高提供先进的设计分析和优化工具,有着重要的应用价值;而且在学术探索上也会促进计算流体力学和计算数学的理论和方法发展,有着重要的科学意义。

项目成果

期刊论文数量(2)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Ejecta from periodic grooved Sn surface under unsupported shocks
无支撑冲击下周期性凹槽锡表面的喷射物
  • DOI:
    10.1088/1674-1056/27/1/016202
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    Chinese Physics B
  • 影响因子:
    1.7
  • 作者:
    Liu WenBin;Ma DongJun;He AnMin;Wang Pei
  • 通讯作者:
    Wang Pei

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其他文献

其他文献

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相似国自然基金

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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