Particle-based methods are a practical tool in computational fluid dynamics, and novel types of methods have been proposed. However, widely developed Lagrangian-type formulations suffer from the nonuniform distribution of particles, which is enhanced over time and result in problems in computational efficiency and parallel computations. To mitigate these problems, a mesh-constrained discrete point (MCD) method was developed for stationary boundary problems (Matsuda et al., 2022). Although the MCD method is a meshless method that uses moving least-squares approximation, the arrangement of particles (or discrete points (DPs)) is specialized so that their positions are constrained in background meshes to obtain a closely uniform distribution. This achieves a reasonable approximation for spatial derivatives with compact stencils without encountering any ill-posed condition and leads to good performance in terms of computational efficiency. In this study, a novel meshless method based on the MCD method for incompressible flows with moving boundaries is proposed. To ensure the mesh constraint of each DP in moving boundary problems, a novel updating algorithm for the DP arrangement is developed so that the position of DPs is not only rearranged but the DPs are also reassigned the role of being on the boundary or not. The proposed method achieved reasonable results in numerical experiments for well-known moving boundary problems.


翻译:[翻译摘要] 粒子方法作为计算流体动力学的实用工具,已有多种新型方法被提出。然而,广泛发展的拉格朗日型公式存在粒子分布不均匀的问题,该问题会随时间加剧,导致计算效率和并行计算方面出现困难。为解决这些问题,研究人员针对固定边界问题开发了网格约束离散点法(MCD法,Matsuda等,2022)。该无网格方法采用移动最小二乘近似,但其粒子(即离散点)的排布经过特殊设计,使其位置受背景网格约束,从而获得近乎均匀的分布。这确保了在使用紧致模板进行空间导数近似时既能获得合理精度又不会产生病态条件,进而展现出良好的计算效率。本研究在MCD法基础上,提出了一种适用于含移动边界不可压缩流的新型无网格方法。为确保移动边界问题中每个离散点满足网格约束,我们开发了全新的离散点排布更新算法:该算法不仅重新排布离散点位置,还重新分配其是否作为边界点的角色。数值实验表明,该方法在经典移动边界问题中取得了合理的结果。

0
下载
关闭预览

相关内容

【ACL2020】多模态信息抽取,365页ppt
专知会员服务
151+阅读 · 2020年7月6日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
16+阅读 · 2022年5月17日
Arxiv
12+阅读 · 2021年9月13日
Arxiv
37+阅读 · 2021年8月2日
Arxiv
18+阅读 · 2021年3月16日
A survey on deep hashing for image retrieval
Arxiv
15+阅读 · 2020年6月10日
VIP会员
最新内容
重新思考无人机时代的生存能力
专知会员服务
4+阅读 · 今天7:44
装甲突击旅:现代战争思考、战斗与组织
专知会员服务
4+阅读 · 今天7:28
在人工智能加速决策环境中拓展OODA循环
专知会员服务
4+阅读 · 今天7:18
军事欺骗:供作战战术指挥官使用的工具
专知会员服务
4+阅读 · 今天7:03
综述 | 世界动作模型:少做梦,多行动
专知会员服务
5+阅读 · 6月23日
美以伊冲突:无人机与人工智能的运用
专知会员服务
10+阅读 · 6月23日
《特种部队在透明战场中的生存力》最新报告
专知会员服务
5+阅读 · 6月23日
相关资讯
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员