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
2秒前
2秒前
2秒前
2秒前
Violet完成签到 ,获得积分10
2秒前
2秒前
3秒前
kkc发布了新的文献求助10
3秒前
4秒前
含糊的吐司完成签到,获得积分10
4秒前
5秒前
deng发布了新的文献求助10
6秒前
7秒前
8秒前
Sophie发布了新的文献求助10
8秒前
8秒前
9秒前
陈凯发布了新的文献求助10
10秒前
一坨小五花儿关注了科研通微信公众号
11秒前
张小花发布了新的文献求助10
12秒前
北漓笙应助暗恋春日野穹采纳,获得10
12秒前
13秒前
科研通AI6.2应助CJJ采纳,获得10
14秒前
14秒前
脑机接口完成签到,获得积分10
15秒前
CipherSage应助因心采纳,获得10
15秒前
着急的雪冥完成签到,获得积分10
16秒前
科研通AI6.3应助Dr. Zhang采纳,获得50
16秒前
情怀应助墨辰采纳,获得10
16秒前
阿俞完成签到,获得积分10
19秒前
毛思惠完成签到,获得积分10
19秒前
Livtales完成签到,获得积分10
20秒前
fanmo完成签到 ,获得积分0
21秒前
小蘑菇应助verdure采纳,获得30
22秒前
Hello应助xuemengyao采纳,获得10
23秒前
23秒前
derlun发布了新的文献求助10
23秒前
危机的夏寒完成签到,获得积分10
24秒前
25秒前
未老先衰医学生完成签到,获得积分10
25秒前
高分求助中
Cronologia da história de Macau 5000
Erwählung und Berufung bei Paulus: Bedeutung, Entwicklung und Funktion einer Vorstellung in ihrem frühjüdischen und griechisch-römischen Kontext 850
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition 510
Interactions of Vowel Quality and Prosody in East Slavic 500
用于植入式医疗器械的馈通设计与实现 400
Animalia: Animal and Human Interaction in the Early Medieval English World (Exeter Studies in Medieval Europe) 400
Synfacts Issue 07 · Volume 22 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7137385
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8786206
关于积分的说明 18573835
捐赠科研通 6724055
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3154376
关于科研通互助平台的介绍 2280857
邀请新用户注册赠送积分活动 2128882