已入深夜,您辛苦了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!祝你早点完成任务,早点休息,好梦!

An open-source, adaptive solver for particle-resolved simulations with both subcycling and non-subcycling methods

物理 解算器 开源 统计物理学 粒子(生态学) 计算物理学 计算科学 经典力学 数学优化 数学 计算机科学 海洋学 地质学 程序设计语言 软件
作者
Xuzhu Li,C-Q. Li,Xiaokai Li,W. Li,Mingze Tang,Y. Zeng,Zhengping Zhu
出处
期刊:Physics of Fluids [American Institute of Physics]
卷期号:36 (11)
标识
DOI:10.1063/5.0236509
摘要

We present the IAMReX (incompressible flow with adaptive mesh refinement for the eXascale), an adaptive and parallel solver for particle-resolved simulations on the multi-level grid. The fluid equations are solved using a finite-volume scheme on the block-structured semi-staggered grids with both subcycling and non-subcycling methods. The particle-fluid interaction is resolved using the multidirect forcing immersed boundary method. The associated Lagrangian markers used to resolve fluid-particle interface only exist on the finest-level grid, which greatly reduces memory usage. The volume integrals are numerically calculated to capture the free motion of particles accurately, and the repulsive potential model is also included to account for the particle–particle collision. We demonstrate the versatility, accuracy, and efficiency of the present multi-level framework by simulating fluid-particle interaction problems with various types of kinematic constraints. The cluster of monodisperse particles case is presented at the end to show the capability of the current solver in handling multiple particles. It is demonstrated that the three-level AMR (Adaptive Mesh Refinement) simulation leads to a 72.46% grid reduction compared with the single-level simulation. The source code and testing cases used in this work can be accessed at https://github.com/ruohai0925/IAMR/tree/development. Input scripts and raw postprocessing data are also available for reproducing all results.

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
科研通AI6.3应助优美秋裤采纳,获得10
1秒前
帅气的唇彩完成签到,获得积分20
2秒前
lx208946547发布了新的文献求助10
3秒前
xyh完成签到,获得积分20
5秒前
香蕉觅云应助科研通管家采纳,获得10
5秒前
5秒前
5秒前
5秒前
5秒前
6秒前
6秒前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
6秒前
酷波er应助科研通管家采纳,获得10
6秒前
无极微光应助科研通管家采纳,获得20
6秒前
星辰大海应助科研通管家采纳,获得10
6秒前
烟花应助NKKKKKK采纳,获得10
9秒前
10秒前
Jasper应助小龙女夏弥采纳,获得20
11秒前
12秒前
今后应助二碘化钾采纳,获得10
12秒前
JamesPei应助菲子笑采纳,获得10
12秒前
SciGPT应助Gaye采纳,获得10
13秒前
零琳完成签到 ,获得积分10
14秒前
14秒前
Kayft发布了新的文献求助10
17秒前
CCS完成签到 ,获得积分10
17秒前
dddhhhqqq发布了新的文献求助10
17秒前
deacle完成签到,获得积分10
18秒前
情怀应助梁山第一好汉采纳,获得10
19秒前
屈春洋完成签到,获得积分10
22秒前
优雅草丛完成签到,获得积分10
22秒前
22秒前
优雅草丛发布了新的文献求助30
26秒前
27秒前
屈春洋发布了新的文献求助10
27秒前
黎123发布了新的文献求助10
29秒前
fountainli完成签到,获得积分10
31秒前
混子华完成签到,获得积分10
32秒前
junge发布了新的文献求助10
33秒前
xxx发布了新的文献求助30
33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
Modern Epidemiology, Fourth Edition 5000
Handbook of pharmaceutical excipients, Ninth edition 5000
Kinesiophobia : a new view of chronic pain behavior 5000
Molecular Biology of Cancer: Mechanisms, Targets, and Therapeutics 3000
Digital Twins of Advanced Materials Processing 2000
Weaponeering, Fourth Edition – Two Volume SET 2000
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 纳米技术 化学工程 生物化学 物理 计算机科学 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 冶金 细胞生物学 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6020372
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 7618490
关于积分的说明 16164666
捐赠科研通 5168034
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2765922
邀请新用户注册赠送积分活动 1747932
关于科研通互助平台的介绍 1635878