[发明专利]一种基于熵格子波尔兹曼模型的并行流体计算实现方法

说明书

技术领域

本发明属于计算机和流体力学交叉领域，特别涉及一种基于熵格子波尔兹曼模型的并行流体计算实现方法。 

背景技术

传统意义上的计算流体力学(CFD)是指用数值方法求解Navier-Stokes(N-S）方程或Euler方程,属于典型的计算密集型学科,对计算能力和资源有较高要求。一般来说,对全机进行CFD计算(包括气动弹性、推进系统影响和控制系统作用），采用N-S方程的浮点运算量达到1015～1018flops,然而只有在计算机集群甚至超级计算机上才能达到1014flops,这在单颗CPU上计算也是异常耗时的。高效率低成本地在计算机上通过并行计算完成对机翼的CFD计算,采用N-S方程的运算量大小通常也一直是CFD研究的关键问题。近5年来,基于图形处理器(GPU)的通用计算技术的发展,如nVIDIA的统一计算设备架构(Compute Unified Device Architecture,CUDA),AMD的流体处理器CTM(Close To the Metal)等,为解决CFD计算问题提供了一种有利途径。从典型的CPU和GPU的性能对比，可以看出，GPU具有高出CPU10倍以上的潜在计算能力。充分利用GPU的高浮点计算性能，在个人计算机(PC)上快速进行一般规模(如机翼结构)的CFD计算，或者在由多块GPU组成的高性能计算机(HPC)上完成大规模(如全机)的CFD计算任务，将会对CFD研究和应用产生巨大的促进作用，然而相关研究却一直没有出现。 

格子Boltzmann方法（Lattice Boltzmann method，LBM）是目前计算流体中最新的研究方法之一，它采用微观粒子模型，用离散的模型模拟连续的流体运动，不同于传统的N-S方程求解方法，具有很高的并行性。LBM是基于统计物理，并以极其简单的形式描述粒子的微观行为，但在宏观层次上正确反映流体的运动。由于它计算简单、本质并行和易于边界处理的优点，使得在这十几年里，在许多领域的各种数值问题上取得很大的成功。目前LBM方法的成功，被称为不可压缩流体计算领域的一场革命。LBM对复杂边界和复杂流场，如湍流、多相流、多孔多介质流、化学反应流、燃烧等问题的成功模拟，为我们展示了广阔的应用前景，为计算流体力学的数值模拟开辟了一条革命性的道路。尽管LBM取得了很大的成功，但是在处理低粘性流动问题的时候，LBM存在较为严重的数值不稳定性问题，标准的LBM在计算雷诺数（Reynolds）为2000的时候，顶盖驱动流就已很不稳定，这就限制了高雷诺数Reynolds流体流动的应用。