グリッド自動生成とは何ですか?
グリッド生成とは、特定の要件を満たすために、特定の研究領域を多数の小さなサブ領域(要素)に分割することです。理想的な世界では、メッシュ内の各要素の形状と分布は、自動メッシュ生成アルゴリズムによって決定できます。
構造メッシュ生成のための代数メッシュ生成法と微分方程式法
非構造メッシュ生成のドロネー生成法やフロントプッシュメッシュ生成法、太字スタイルなど。
構造化グリッドと非構造化グリッドの違いは何ですか?
グリッドの接続関係に応じて、構造化グリッドと非構造化グリッドの 2 つの主なカテゴリがあります。
構造化グリッドとは、主に、各グリッド ノードにおいて、隣接する他のノードとの接続数が一定または規則的であることを意味します。グリッドによっては、あるノードと他のノードとの間の接続数が異なる線が存在する場合があります。
非構造化グリッドとは、各グリッド ノードと他のノードとの接続関係が不確実または不規則であることを意味します。
図 1 は、2 つの異なる形式を持つグリッドの簡単な例を示しています。場合によっては、グリッド全体の一部が構造化され、別の部分が非構造化されることがあります。たとえば、河川流域では、境界上のグリッドは構造化され、流域の内部は非構造化されます。
pde とはどういう意味ですか?
PDE :偏微分方程式。
PDE には、未知の関数の偏導関数 (または偏微分) の方程式が含まれています。方程式に現れる未知の関数の偏導関数の最高次数を方程式の次数と呼びます。
数学、物理学、工学技術で最も広く使用されているのは 2 階の偏微分方程式であり、これらの方程式を数理物理方程式と呼ぶのが慣例です。
メッシュ生成テクノロジーは何をするのですか?
数値流体力学では、流れ場内に一定の規則に従って分布した離散点の集合をグリッドと呼び、これらのノードを生成するプロセスをグリッド生成と呼びます。
グリッド生成は、幾何モデルと数値アルゴリズムの間のリンクです。幾何モデルは、特定の標準グリッドに分割された場合にのみ数値的に解決できます。一般に、メッシュの密度が高いほど、結果の精度は高くなりますが、時間がかかります。数値計算結果の精度と効率は主にグリッドと除算に使用されるアルゴリズムに依存し、グリッドと制御方程式の解法は数値シミュレーションにおいて最も重要な 2 つの関係です。グリッド生成技術は、流体機械 CFD の重要な分野に発展しました。既存のグリッド生成方法は、主に構造化グリッド、非構造化グリッド、ハイブリッド グリッドの 3 つのカテゴリに分類されます。
偏微分方程式の種類に応じて、楕円偏微分方程式を解くメッシュ生成方法、双曲線偏微分方程式を解くメッシュ生成方法、および放物線偏微分方程式を解くメッシュ生成方法に分けることができます。
グリッド生成とソリューション技術は数値流体力学の数値シミュレーションの鍵です
CFDとは何ですか?
数値流体力学 (CFD) は、離散化グリッド技術と数値計算手法を使用して流れ制御方程式を解く学問です。
偏微分方程式とは
偏微分式が与えられた場合、元の関数を見つける必要があります。
具体的には、与えられた幾何領域を限られた数の基本幾何単位（グリッドユニット）の組み合わせに合理的に分割する方法を研究内容とします。2 次元領域の場合、これらの基本的な幾何学的単位は通常、三角形、四角形、または任意の多角形です。3 次元領域の場合、これらの単位には主に四面体、六面体などが含まれます。生成されたメッシュは、無限の自由度を持つ連続物理問題を、制限された自由度を持つ大規模な離散システムに離散化します。
偏微分方程式の数値解法では、元の解の支配方程式を離散形式に変換し、数値的手法を使用して、計算領域内の限られた数の離散点で数値近似解を求めます。このプロセスにおける離散化プロセスは計算グリッド生成と呼ばれ、計算流体力学の数値シミュレーションを実行するために必要な「前処理」作業です。
COH のトポロジはまったく同じであり、同じデータ構造を使用して保存できます。
----------------------------------------------- 私は分割線 ---------------------------------------------- --
本が届かないので、CFD のオンライン授業を先に聞くしかありません (撮ったメモをなくしてしまいました!! 泣く!!!) 最近、
The Mortal の不死の栽培を見ました、はははは、とても面白いです (アニメ版のハン・リーは見れば見るほどイケメンになっていきます（笑）
トピックに戻り
、前に読んだときと同様にメモを取り続けます。
主に非粘性方程式を考慮します
偏微分方程式は、双曲線、放物線、楕円などのいくつかのカテゴリに分類できます。
オイラー方程式の特性: 時間微分、空間微分および C.
2 次元空間では、最も線形に独立したベクトル番号は 2 です (3 の場合は、他の 2 つのベクトル (線形独立) は結合されます)
n 次元空間: 任意のベクトルは n 個の基底ベクトルの線形結合によって表現できます
内積の性質:
外積: 行列式で表されますが、計算は依然としてベクトルです (外積は u と v に対応する平面に垂直です) 右手の決定と長さ (?) の混合積: 得られ
ます
。それも数字だよ
P1 P2 を検索
有限体積法を記録する
有限体積法は構造化グリッドと非構造化グリッドに使用できますが、
有限差分法は構造化グリッドに適しています。
有限体積法は
保守的で不規則な形状に適しています
f はプロキシ、A b は既知、A は離散化後に得られた係数行列、A は正方行列です。
離散化後の行列は 0 であってはなりません
グリッドには 1 つの fai 値しかありません。これは、いくつのグリッドがいくつの fai 値に対応するかということです。
b は結果行列であり、ソース項とも呼ばれます。
