A hybrid algorithm of lattice Boltzmann method and finite difference–based lattice Boltzmann method for viscous flows
A hybrid algorithm of lattice Boltzmann method and finite difference–based lattice Boltzmann method for viscous flows
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粘性流格子Boltzmann法与有限差分格子Boltzmann法的混合算法
DOI：
10.1002/fld.4402
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发表时间：
2017-12
影响因子：
1.8
通讯作者：
Tingwei Ji
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Xing Shi;Xianwen Huang;Yao Zheng;Tingwei Ji
本文提出了一种格子Boltzmann方法（LBM）和有限差分LBM（FDLBM）的混合算法。传统的LBM以其高计算效率而闻名，而有限差分方法可以通过局部精细各向异性贴体网格来保证复杂几何形状的描述精度和流场的高分辨率。LBM和FDLBM的混合算法综合了两者的优点。为了验证混合算法的有效性，对四个基准流问题进行了数值模拟，即：盖驱动空腔流、静止圆柱绕流、脉冲启动圆柱绕流和串联双圆柱绕流。从这些模拟结果表明，在目前的工作中提出的混合方法工程粘性流动非常好。
In this paper, a hybrid algorithm of the lattice Boltzmann method (LBM) and the finite difference LBM (FDLBM) is proposed. The conventional LBM is known for its high computational efficiency, whereas the finite difference method can guarantee both the accuracy of the description of the complex geometry and the high resolution of the flow field by a local refined anisotropic body‐fitted mesh. The hybrid algorithm of the LBM and FDLBM takes advantage of the merits of both the methods. Four benchmark flow problems are simulated to verify the hybrid algorithm, namely, the lid‐driven cavity flow, the flow past a static circular cylinder, the flow past an impulsively started cylinder, and the flow past 2 cylinders in tandem configuration. Results from these simulations show that the hybrid method proposed in the present work works very well for viscous flows.
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影响因子：
4.1
作者：
R. Mei;W. Shyy
通讯作者：
R. Mei;W. Shyy
DOI：
10.1007/bf02942594
发表时间：
1998-11
期刊：
KSME International Journal
影响因子：
--
作者：
Jeongyoung Park;Kiyoung Kwon;Haecheon Choi
通讯作者：
Jeongyoung Park;Kiyoung Kwon;Haecheon Choi
影响因子：
2.4
作者：
Dupuis, A;Chopard, B
通讯作者：
Chopard, B
轴对称多相流的混合多重弛豫时间格子-玻尔兹曼有限差分法
DOI：
10.1088/1751-8113/46/5/055501
发表时间：
2013-01
影响因子：
2.1
作者：
Huang, Haibo;Shu, Chang;Chew, Yong Tian;Wang, Shi-Long
通讯作者：
Wang, Shi-Long
DOI：
10.1016/j.jcp.2009.05.034
发表时间：
2009-09
期刊：
J. Comput. Phys.
影响因子：
--
作者：
Zhaosheng Yu;L. Fan
通讯作者：
Zhaosheng Yu;L. Fan