CityFFD – City fast fluid dynamics for urban microclimate simulations on graphics processing units

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作者
Mohammad Mortezazadeh,Liangzhu Wang,Maher Albettar,Senwen Yang
出处
期刊:urban climate [Elsevier BV]
卷期号:41: 101063-101063 被引量:51
标识
DOI:10.1016/j.uclim.2021.101063
摘要

Urban microclimate analysis is often associated with computational fluid dynamics simulations of urban aerodynamics and thermal conditions, air quality, heat island, humidity, and rain at a building level. Conventional microclimate analyses are often limited by the size of the simulation domain, turbulence models, and sparse digital urban data available. This study introduces CityFFD with its supporting web portal of digital cities for large-scale urban simulation problems. A few novel algorithms, including backward and forward sweep interpolation schemes, time-adaptive technique, and the 2nd-order temporal scheme, were implemented to enhance the computing speed and accuracy of the model. Parallel computing on graphics processing units (GPU) speeds up the simulation. CityFFD is equipped with a large eddy simulation method to capture the turbulence behavior in the urban roughness sublayer. This paper reports the structure of CityFFD, and a group of benchmark cases, including airflow around buildings, natural ventilation, and thermal stratifications around building blocks in an actual urban area, and CityFFD is shown to predict acceptable results of the urban scale wind speeds, temperatures, and flow patterns. This study demonstrates a new approach to modeling urban microclimate by CFD simulations on GPUs. • A new urban microclimate model with a multi-scale simulation portal is presented. • The new model runs on GPUs and OpenMP with unconditional stability. • The web portal enables interactive and real-time data integration for cities. • The new model was validated by benchmark cases including actual urban community.
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