A combined volume penalization/selective frequency damping approach for immersed boundary methods: Application to moving geometries

物理 浸入边界法 解算器 流体体积法 边界(拓扑) 有限体积法 机械 圆柱 趋同(经济学) 边值问题 笛卡尔坐标系 流量(数学) 经典力学 数学分析 几何学 数学优化 数学 经济 量子力学 经济增长
作者
Jiaqing Kou,Esteban Ferrer
出处
期刊:Physics of Fluids [American Institute of Physics]
卷期号:35 (12) 被引量:2
标识
DOI:10.1063/5.0179779
摘要

High-order numerical techniques and immersed boundary methods (IBMs) are gaining popularity to avoid constructing body-fitted meshes while accurately resolving complex flows on Cartesian grids. Recently, we have presented a new treatment for the immersed boundary method based on the combination of volume penalization and selective frequency damping (SFD) [J. Kou and E. Ferrer, “A combined volume penalization/selective frequency damping approach for immersed boundary methods applied to high-order schemes,” J. Comput. Phys. 472, 111678 (2023).], that offers improved accuracy for nonmoving geometries. The objective of SFD is to remove nonphysical, high-frequency oscillations inside the solid body and by doing so enhance the accuracy in the fluid region. The present paper extends the new immersed boundary treatment to moving geometries. The convergence of this approach is first validated by the method of manufactured solutions, where we design a one-dimensional advection–diffusion case, with a moving interface, to validate the numerical accuracy. Second, we simulate an unsteady flow past a plunging circular cylinder (Navier–Stokes solver). In this case, we show that the combination of volume penalization and SFD provides improved accuracy for moving geometries.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

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
李健的小迷弟应助伊酒采纳,获得10
刚刚
刚刚
干净的琦完成签到,获得积分0
刚刚
科研通AI6.2应助条条采纳,获得10
1秒前
liu1900ab发布了新的文献求助10
1秒前
Jaylou发布了新的文献求助10
2秒前
2秒前
淳于友琴发布了新的文献求助10
2秒前
Jasper应助潇洒的书文采纳,获得10
3秒前
我是老大应助沧海静音采纳,获得10
5秒前
英俊的铭应助宁静采纳,获得10
5秒前
沉静的弼完成签到 ,获得积分10
5秒前
6秒前
6秒前
湘湘完成签到,获得积分10
7秒前
7秒前
燕燕于飞完成签到,获得积分10
8秒前
8秒前
华子完成签到,获得积分10
8秒前
英俊的铭应助如此采纳,获得10
8秒前
8秒前
Ann完成签到,获得积分10
8秒前
天天快乐应助馬绮麓采纳,获得10
9秒前
华子发布了新的文献求助10
12秒前
12秒前
111完成签到,获得积分10
13秒前
SciGPT应助ALITAOZI采纳,获得10
14秒前
英勇白莲发布了新的文献求助10
14秒前
贾克斯完成签到,获得积分20
14秒前
hzs完成签到,获得积分10
14秒前
SICHEN发布了新的文献求助10
15秒前
15秒前
8R60d8应助罐罐采纳,获得10
18秒前
GGY完成签到 ,获得积分10
18秒前
独自开朗完成签到 ,获得积分10
19秒前
19秒前
19秒前
宁静发布了新的文献求助10
19秒前
19秒前
湘湘发布了新的文献求助10
19秒前
高分求助中
Overcoming Stigma and Bias in Obesity Management 800
Malcolm Fraser : a biography 700
Signals, Systems, and Signal Processing 610
Materials selection in mechanical design 500
Bounds for Statistical Estimation in Semiparametric Models 500
Climate change and sports: Statistics report on climate change and sports 500
Forced degradation and stability indicating LC method for Letrozole: A stress testing guide 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6476938
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8279147
关于积分的说明 17656018
捐赠科研通 5558965
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2910712
邀请新用户注册赠送积分活动 1887687
关于科研通互助平台的介绍 1741013