Jaka byłaby dobra dyskretyzacja różnic skończonych dla następującego równania:
?
Możemy wziąć przypadek 1D:
Z jakiegoś powodu wszystkie schematy, które mogę znaleźć, dotyczą sformułowania we współrzędnych Lagrangiana. Na razie wymyśliłem ten schemat (zignoruj indeks j ):
Ale wydaje się być naprawdę niestabilny lub mieć okropny warunek stabilności. Czy tak jest
Prędkość jest faktycznie obliczana na podstawie prawa darcy . Dodatkowo mamy równanie stanu. Pełny układ składa się również z równania energii i równania stanu gazu doskonałego. Prędkości mogą stać się ujemne .
Odpowiedzi:
Patrzysz na równanie zachowania masy:
Rozważając ewolucję masy na jednostkę objętości, sprowadza się to do równania doradztwa gęstości w postaci strumienia:
Dobrą rzeczą jest to, że jest to tylko równanie doradcze dowolnego pola skalarnego (w naszym przypadku jest to gęstość ) i jest (względnie) łatwe do rozwiązania, pod warunkiem odpowiednich schematów różnicowania czasu i przestrzeni oraz początkowego i warunki brzegowe.ρ
Projektując skończony schemat różnicowania, martwimy się o zbieżność, stabilność i dokładność. Schemat jest zbieżny, jeśli gdyΔt→0. Stabilność schematów zapewnia, że ilośćApozostaje skończona, gdy. Formalna dokładność schematu wskazuje, gdzie leży błąd skracania w szeregu rozszerzalności Taylora pochodnej cząstkowej. Zajrzyj do podręcznika CFD, aby uzyskać więcej informacji na temat tych podstawowych właściwości schematu różnicowania.Δ AΔ t→ ∂ZA∂t Δ t → 0 ZA t → ∞
Teraz najprostszym podejściem jest przejście bezpośrednio do pierwszego rzędu różnicowania. Ten schemat jest pozytywnie określony, konserwatywny i wydajny obliczeniowo. Dwie pierwsze właściwości są szczególnie ważne, gdy modelujemy ewolucję wielkości, która jest zawsze dodatnia (tj. Masa lub gęstość).
Dla uproszczenia spójrzmy na przypadek 1-D:
Teraz wygodnie jest zdefiniować strumień , aby:Φ = ρ u
Oto schemat tego, co symulujemy:
Oceniamy ewolucję w komórce i . Zysk lub strata netto wynika z różnicy co przychodzi, cp I - 1 / 2 i co wychodzi, Φ i + 1 / 2ρ ja Φi - 1 / 2 Φi + 1 / 2 . Tutaj zaczynamy odbiegać od odpowiedzi Pawła. W prawdziwym zachowawczym różnicowaniu w górę, ilość w centrum komórki jest przenoszona przez prędkość na krawędzi komórki, w kierunku jej ruchu. Innymi słowy, jeśli wyobrażasz sobie, że jesteś zalecaną ilością i siedzisz w centrum komórki, jesteś przenoszony do komórki przed sobą z prędkością na krawędzi komórki. Ocena strumienia na krawędzi komórki jako iloczynu gęstości i prędkości, zarówno na krawędzi komórki, jest nieprawidłowa i nie chroni zalecanej ilości.
Strumienie przychodzące i wychodzące są oceniane jako:
Powyższe podejście do różnicowania strumienia zapewnia ostateczność. Innymi słowy, dostosowuje kierunek różnicowania zgodnie ze znakiem prędkości.
Kryterium stabilności Couranta-Friedrichsa-Lewy'ego (CFL), gdy różnicowanie czasu odbywa się za pomocą prostego pierwszego rzędu, różnicowanie w przód Eulera jest podawane jako:
Zauważ, że w 2 wymiarach kryterium stabilności CFL jest bardziej rygorystyczne:
gdzie jest wielkością prędkości, √do .u2)+ v2)------√
Kilka rzeczy do rozważenia. Ten schemat może, ale nie musi być odpowiedni dla twojej aplikacji, w zależności od rodzaju symulowanego procesu. Ten schemat jest wysoce dyfuzyjny i jest odpowiedni dla bardzo płynnych przepływów bez ostrych gradientów. Jest również bardziej dyfuzyjny w przypadku krótszych przedziałów czasowych. W przypadku 1-D uzyskasz prawie dokładne rozwiązanie, jeśli gradienty są bardzo małe, a jeśli . W przypadku 2D nie jest to możliwe, a dyfuzja jest anizotropowa.μ = 1
Jeśli twój system fizyczny rozważa fale uderzeniowe lub innego rodzaju wysokie gradienty, powinieneś rozważyć różnicowanie wyższego rzędu wyższego rzędu (np. 3 lub 5 rzędu). Warto również spojrzeć na rodzinę systemów z poprawkami Fluxed Transport (Zalesak, 1979, JCP); korekta antydyfuzyjna dla powyższego schematu autorstwa Smolarkiewicza (1984, JCP); Rodzina schematów MPDATA autorstwa Smolarkiewicza (1998, JCP).
W przypadku różnicowania czasu, różnicowanie Eulera pierwszego rzędu może być satysfakcjonujące dla twoich potrzeb. W przeciwnym razie spójrz na metody wyższego rzędu, takie jak Runge-Kutta (iteracyjny) lub Adams-Bashforth i Adams-Moulton (wielopoziomowy).
Warto byłoby zajrzeć do podręcznika dla absolwentów CFD, który zawiera podsumowanie wyżej wymienionych programów i wiele innych.
źródło
źródło