Computational Fluid Dynamics 2004 2004 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer Verlag

作者:Groth, Clinton (EDT)/ Zingg, David W. (EDT)

出品人:

页数:866

译者:

出版时间:

价格:259

装帧:HRD

isbn号码:9783540318002

丛书系列:

图书标签:

• 计算流体力学
• 流体动力学
• CFD
• 数值分析
• 工程计算
• 传热
• 流体力学
• 2004
• 学术著作
• 科学计算

流体力学前沿进展：2005年及以后 本书聚焦于2005年以来计算流体力学（CFD）领域取得的突破性进展、理论深层构建以及新兴应用方向。 本书汇集了来自全球顶尖研究机构和工业界的权威专家和新锐学者对过去近二十年流体力学模拟技术发展的深刻洞察与系统总结。它旨在为高级研究生、研究人员以及致力于解决复杂流动问题的工程师提供一个全面、深入、且紧跟时代脉搏的参考指南，涵盖从基础方法论的革新到极端条件下的前沿应用。 第一部分：数值方法与算法的范式转移 本部分着重探讨了自2004年以来，CFD核心求解器和离散化技术所经历的重大转变，特别是如何应对更精细的物理现象和更大的计算规模。 第一章：高阶精度与非结构化网格的融合 传统的有限体积法（FVM）在保持守恒性方面表现出色，但高阶精度实现难度较大。本章详细介绍了近年来发展起来的基于重构的方案（Reconstruction-based schemes），例如基于多项式插值或扩展有限元（XFEM）思想的策略，如何在非结构化网格上实现三阶甚至四阶的精度，同时确保激波捕获的鲁棒性。重点讨论了如何有效处理界面和边界层附近的局部解耦问题。 第二章：异构计算环境下的并行策略 随着CPU和GPU架构的演进，CFD求解器必须适应大规模并行计算的挑战。本章深入分析了GPU加速技术在求解线性系统（特别是大规模稀疏矩阵求逆或迭代求解）中的应用，包括CUDA/OpenCL编程范式下的数据布局优化。此外，还探讨了面向大规模并行处理单元（HPC集群）的域分解方法（Domain Decomposition）在解决跨节点通信瓶颈方面的最新进展，包括异步迭代技术和更高效的通信原语的使用。 第三章：湍流模型的演进与壁面处理 尽管雷诺平均纳维-斯托克斯（RANS）模型仍然是工业界的主流，但近年来对高精度模拟的需求推动了对更复杂模型的探索。本章详细介绍了分离流动的低计算成本模型，包括对非线性涡粘性模型的改进，以及在处理转捩和再附着区域时，如何结合机器学习辅助的建模技术来提高预测能力。在壁面处理方面，对于近壁面网格质量要求苛刻的$y+$无关（Wall-function-free）模型的稳健性测试和推广被重点讨论。 第二部分：高保真模拟与多物理场耦合 本部分关注于需要更精细物理描述的复杂流动问题，特别是涉及时间依赖性、相变或与其他物理场强耦合的领域。 第四章：大规模直接数值模拟（DNS）与大涡模拟（LES）的性能边界 DNS和LES在大尺度流动结构解析方面取得了巨大成功，但计算成本居高不下。本章分析了现代DNS/LES在非定常、高雷诺数流动模拟中的计算瓶颈。探讨了高阶有限差分（FDM）在特定几何（如管道流）中与高阶FVM的对比优势，以及如何利用动态子网格尺度（DSM）模型优化LES的计算资源分配。此外，如何有效处理边界条件（如周期性边界和吸声边界）的实现细节也被涵盖。 第五章：可压缩流动、燃烧与化学反应动力学 对于高超声速飞行器和内燃机模拟，准确捕捉反应流和能量交换至关重要。本章详细阐述了高分辨率格式（如WENO、CWENO）在处理剧烈化学反应区和激波层时的稳定性增强措施。重点讨论了化学反应网络的简化策略（如Skeletal机制、速率控制子模型）如何与CFD求解器集成，以在保证精度的前提下降低化学求解的成本。 第六章：流固耦合（FSI）与多相流建模的集成化 FSI已从二维简化模型转向全三维耦合系统。本章对比了单向、弱耦合和强耦合FSI策略的适用范围。对于强耦合，详细分析了浸入式边界法（IBM）在处理大变形结构和复杂边界运动时的优势与限制。在多相流方面，欧拉-欧拉（Euler-Euler）模型在颗粒-流体或液-气界面的界面捕捉技术（如VOF、PLIC）的最新发展，以及如何结合拉格朗日颗粒追踪以准确模拟颗粒输运和冲击问题，进行了深入探讨。 第三部分：数据驱动的CFD与新型应用场景 随着大数据时代的到来，CFD正与数据科学深度融合。本部分展望了利用先进数据分析和机器学习技术革新传统模拟流程的前沿领域。 第七章：基于数据降维的湍流建模（Data-Driven Turbulence Modeling） 本章探讨了如何利用本征正交分解（POD）、动态模态分解（DMD）等降阶方法从高保真模拟数据中提取主导流动特征。更进一步，本章详细介绍了物理信息神经网络（PINNs）在求解偏微分方程方面的潜力，以及如何将其应用于校正或替代传统RANS模型中的未知项，实现物理约束下的数据驱动建模。 第八章：电磁流体动力学（MHD）与等离子体模拟 MHD模拟在核聚变、电磁推进和电磁铸造等领域日益重要。本章关注于磁流体动力学方程组的数值稳定化技术，特别是如何确保磁场无散度约束（$ abla cdot mathbf{B} = 0$）在离散化过程中的严格保持。讨论了处理强磁场和低磁雷诺数问题的特有挑战与相应的求解策略。 第九章：设计优化与反问题求解 CFD不仅用于分析，也越来越多地用于指导设计。本章系统回顾了伴随方法（Adjoint Methods）在气动外形优化中的应用，并重点阐述了如何将不确定性量化（UQ）方法（如概率加权方法或高斯过程回归）嵌入到优化循环中，以获得在不确定输入（如材料属性或环境参数）下依然鲁棒的设计方案。 总结而言，本书提供了一个超越传统CFD基础框架的视野，强调了数值方法的精度提升、多物理场耦合的深度融合，以及新兴数据科学技术对模拟范式的颠覆性影响。 它反映了2005年后，CFD领域从单纯追求“速度”到全面追求“精度、鲁棒性与智能性”的转型历程。

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