PARALLELIZING A THIN-LAYER NAVIER-STOKES SOLVER FOR SUPERSONIC TURBULENT FLOWS AROUND WING-BODY COMBINATIONS
محل انتشار: چهاردهمین کنفرانس سالانه مهندسی مکانیک
سال انتشار: 1385
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,917
فایل این مقاله در 7 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ISME14_518
تاریخ نمایه سازی: 1 فروردین 1386
چکیده مقاله:
In this study, an existing Thin Layer Navier-Stokes solver is parallelized and the flow field results obtained for supersonic turbulent flows around a wing-body combination are presented. As a serial code, TLNS solver is very time consuming and takes a large part of memory due to the complicated and lengthy computations. Also for complicated geometries an exceeding number of grid points are required which necessitates longer serial computation times. Therefore parallelizing the code has brought a lot of savings in computer time and memory for each computational node. In this study, a cluster of 44 computational nodes with 2.4 and 2.8 GHz, P4 CPU has been used. MPI library is also used for communicating data among processors. For executing this code on parallel processors, the domain is partitioned in 1-D form in longitudinal, radial and circumferential directions and the results are compared with serial computations. Also the running times obtained from executing the parallel program on 1 up to 16 nodes, for several directions of partitioning, are compared and the best method for partitioning the domain is presented
کلیدواژه ها:
Thin Layer Navier Stokes- Subdomain- Parallelization
نویسندگان
Sarvalisha
Graduate student Sept. of Mechanical Eng., Shiraz University , Iran
Alishahi
professor of Mechanical Engineering Sept. of Mechanical Eng., Shiraz University , Iran
Abouali
Assistant professor of Mechanical Engineering Sept. of Mechanical Eng., Shiraz University , Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :