《表1 使用不同加速方法的算例设置》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《湍流燃烧模拟中化学反应的加速算法研究进展》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

指数格式算法的计算效率可以使用简单的燃烧模型来估计。带配对混合（Pairwise mixing）的局部搅拌反应器（Partially-Stirred Reactor，PaSR）是一个假设的反应器[100]。这种反应器可以用于模拟湍流燃烧数值模拟中的小尺度混合和反应过程，常用于检验燃烧化学反应计算方法和ISAT方法的准确性和计算效率。模拟使用的燃料和参数与Liu等[21]的研究相同，PaSR入流由3部分组成，分别为甲烷、甲烷-空气燃烧后的平衡产物以及空气，并分别对应Sandia Flame系列火焰的主射流、值班射流和空气伴流。在Liu等[21]的研究中，CoDAC在PaSR模拟中得到了与LES模拟相近的加速结果，表明了PaSR能合理估计LES的计算效率。对于燃烧化学反应问题，还可以同时使用一些加速算法。CoDAC简化应用于指数格式可以减少算法中矩阵A和v的维数，SpeedCHEM（SC）库[101]中的稀疏矩阵算法和解析Jacobian矩阵算法可以降低矩阵存储所需的内存空间，并加速Jacobian矩阵和Arnoldi算法中矩阵-向量乘法Av的计算。MTS方法[69]可以分离刚性问题中的刚性部分和非刚性部分，从而降低刚性方程组的数量。在指数格式中，作用与CoDAC相同，可以减少算法中矩阵A和v的维数。Liu等[99]将指数积分格式与SC库、CoDAC简化和MTS方法结合，并与DVODE求解器的计算结果作了详细对比，不同的组合算例列于表1。