Level-set based pre-processing techniques for particle methods

各向同性 几何学 核(代数) 粒子(生态学) 边界(拓扑) 复杂几何 集合(抽象数据类型) 曲面(拓扑) 分布(数学) 翼型 计算机科学 算法 数学 数学分析 机械 物理 光学 海洋学 组合数学 程序设计语言 地质学
作者
Yongchuan Yu,Yujie Zhu,Chi Zhang,Oskar J. Haidn,Xiangyu Hu
出处
期刊:Computer Physics Communications [Elsevier BV]
卷期号:289: 108744-108744 被引量:22
标识
DOI:10.1016/j.cpc.2023.108744
摘要

Obtaining high-quality particle distribution representing clean geometry in pre-processing is essential for accurate and stable simulation with particle methods. In this paper, several level-set-based techniques for cleaning up ‘dirty’ geometry automatically and generating isotropic particle distribution are presented. First, under a given resolution, an identification method for non-resolved structures based on a level-set field is employed to detect the tiny fragments which dirty the geometry. Second, a re-distance algorithm is proposed to remove these fragments and reconstruct clean, smooth geometries. Third, a ‘static confinement’ boundary condition is developed for particle relaxation. By complementing the kernel support for the near-surface particles, the boundary condition achieves improved body-fitted particle distribution near the highly-curved or narrow region. Several numerical examples are given to demonstrate the efficient cleanup capabilities of the present method as well as the improvement of body-fitted particle distribution for complex geometries. In addition, numerical simulations have been carried out for the fluid-structure interaction (FSI) of an elastic airfoil NACA6412 at various resolutions to show that, when the unresolved structures affect or even fail the simulation, the cleaned geometry and improved particle distribution help to stabilize and smooth the simulations.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
SciGPT的应助被海之恋心采纳,获得30
刚刚
欢呼元彤完成签到,获得积分10
刚刚
1秒前
袁学生完成签到 ,获得积分10
1秒前
冰糖发布了新的文献求助30
1秒前
1秒前
调皮玫瑰完成签到,获得积分10
1秒前
123完成签到,获得积分10
2秒前
2秒前
dddmmm发布了新的文献求助10
2秒前
初景发布了新的文献求助10
2秒前
2秒前
jjjjjj发布了新的文献求助30
2秒前
高大的彩虹完成签到,获得积分10
3秒前
3秒前
完美世界的应助被百里烬言采纳,获得10
3秒前
CodeCraft的应助被花南星采纳,获得10
4秒前
打打的应助被xww采纳,获得10
5秒前
5秒前
5秒前
李佳佳佳完成签到,获得积分10
6秒前
6秒前
狂野筝发布了新的文献求助10
8秒前
8秒前
lixin888完成签到 ,获得积分10
8秒前
子墨清漓的应助被Liang采纳,获得10
8秒前
子墨清漓的应助被Liang采纳,获得10
8秒前
林勇德发布了新的文献求助10
9秒前
9秒前
jj完成签到,获得积分10
10秒前
10秒前
江枫渔火发布了新的文献求助10
10秒前
8R60d8完成签到,获得积分0
11秒前
11秒前
DW的应助被赵李锋采纳,获得10
11秒前
张境文完成签到 ,获得积分10
11秒前
12秒前
12秒前
在水一方的应助被习惯采纳,获得10
12秒前
生动的猎豹完成签到,获得积分10
13秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Les Mantodea De Guyane 2000
Narrative Disclosure and Earnings Performance: Evidence from R&D Disclosures 1050
内視鏡下経鼻経蝶形骨洞手術術後SIADHに対する予防的水制限の安全性と有効性の検討 1000
Positive Psychology 600
Problems and Solutions for Integer and Combinatorial Optimization: Building Skills in Discrete Optimization 600
Organizational Behavior 510
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 计算机科学 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 物理 复合材料 内科学 催化作用 光电子学 人工智能 细胞生物学 无机化学 物理化学 数学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 8005686
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9456653
关于积分的说明 21162532
捐赠科研通 7578407
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3382115
关于科研通互助平台的介绍 2514926
邀请新用户注册赠送积分活动 2417098