格子boltzmann和ppt10
体外诊断芯片扩散层中液体渗流的格子Boltzmann模拟

摘要体外诊断芯片扩散层中液体渗流的格子Boltzmann模拟摘要体外诊断芯片携带方便、操作简便,可实现即时检测(point-of-care testing,POCT),具有“快、捷、准”等优点,在“分级诊疗”等政策推动下市场迅速扩容,前景广阔。
体外诊断芯片的快速、高效检测离不开液体在扩散层和试剂层中的有效渗流和分散。
本文尝试采用格子Boltzmann方法模拟研究了液体在体外诊断芯片扩散层中的渗流和分散过程以及在扩散层/试剂层之间的流动过程,可为体外诊断芯片实际应用中扩散层的选型和设计提供基础数据,具有较好的实际应用价值和意义。
以建立的格子Boltzmann方法数学模型为基础,分析控制流动时间的影响因素,结果表明微球粒径、液体的性质和扩散层材料的表面性质是影响液体在体外诊断芯片中渗流的主要影响因素,粒径越大,渗流流动速度越大,适当增加材料润湿性和减小液体运动粘度也会促进渗流的进行。
以上影响因素中,微球粒径对体外诊断芯片中的渗流特性具有较大影响,而材料的表面性质对渗流的影响次之,液体的性质对渗流的影响较小。
通过对约12组格子Boltzmann模型计算结果拟合得到流速与微球粒径、液固接触角及运动粘度的二次线性模型经验式,芯片设计者可根据应用需求利用二次线性模型经验式中计算得到合适扩散层微球材料和粒径。
进一步采用格子Boltzmann方法模拟体外诊断芯片扩散层/试剂层之间液体流动过程,分析液体在试剂层毛细管口处堵塞或顺利流入毛细管的条件,考察扩散层厚度对试剂层中液体流动的影响,并拟合扩散层材料为聚苯乙烯和TiO2时扩散层厚度与管口液滴直径的关系曲线。
结果表明,扩散层厚度过大或过小都不利于液体顺利流入试剂层毛细管。
以液体能够流入毛细管为前提条件,增加扩散层厚度会使液体分散的时间延长,从而减小管口液滴直径和流入毛细管的速度。
模拟得到的拟合曲线经验式,可用于设计者快速的选择扩散层厚度数据。
关键词:体外诊断芯片,渗流,格子Boltzmann方法,数值模拟LATTICE BOLTZMANN SIMULATION ON LIQUID PERCOLATION IN DIFFUSION LAYER OF IN-VITRODIAGNOSTIC CHIPSABSTRACTIn-vitro diagnostic chips are easy to carry and operate,which have the advantages of"fast,convenient,accurate",etc.to realize point of care testing(POCT).Under the promotion of"hierarchical diagnosis and treatment"and other policies,the market is expanding rapidly,and the prospective is widening.The rapid and efficient detection of in-vitro diagnostic chips are inseparable from the effective percolation and dispersion of liquid in diffusion layer and reagent layer.In this paper,the Lattice Boltzmann Method was used to simulating the percolation and dispersion of liquid in diffusion layer of in-vitro diagnostic chips,and the flow process between diffusion layer and reagent layer.Basic data can be provided for the selection and design of diffusion layer in practical application,which has better practical application value and significance.Based on the mathematical model established by the Lattice Boltzmann Method,the influencing factors of controlling flow time were analyzed.The results showed that the microsphere diameter,the properties of liquid and the surface properties of diffusion layer material were the main factors affecting liquid percolation in in-vitro diagnostic chips.The larger the particle diameter is,the faster the liquid percolation is.The wettability of materials was increased,and the kinematic viscosity of liquid was reduced appropriately will also promote the percolation. Among the above factors,the microsphere diameter has a great influence on the percolation characteristics in in-vitro diagnostic chips,while the surface properties of materials have the second influence on the percolation,and the properties of liquid have a little influence on the percolation.By fitting about12groups of the calculation results of Lattice Boltzmann model,the empirical formula of quadratic linear model of the velocity changing with microsphere diameter,liquid-solid contactangle and kinematic viscosity was obtained.The empirical formula of quadratic linear model can be used by chip designers to calculate the appropriate diffusion layer microsphere materials and particle diameters.Furthermore,the liquid flow process between diffusion/reagent layer of in-vitro diagnostic chips was simulated by the Lattice Boltzmann Method.The conditions of liquid blocking at capillary ports or flowing into capillaries in reagent layer were analyzed.The influence of the diffusion layer thicknesses on the liquid flow process in reagent layer was also investigated,and the curve of the relationship between the diffusion layer thicknesses and the droplet diameters at capillary ports was fitted when the diffusion layer materials were polystyrene and TiO2.The results showed that the diffusion layer thickness was not conducive to the smooth flow of liquid into capillaries of reagent layer when the thickness is too large or too small.On the premise that liquid can flows into the capillary,the increasing diffusion layer thicknesses will prolong the dispersion time of liquid and reduce the droplet diameters at capillary ports and the speed of flowing into capillaries.The empirical formula of fitting curve obtained by simulation can be used for designers to quickly select the data of the diffusion layer thicknesses.KEY WORDS:In-vitro diagnostic chips,Percolation,The Lattice Boltzmann Method,Numerical simulation目录第一章绪论 (1)1.1选题背景及意义 (1)1.1.1选题背景 (1)1.1.2研究意义 (2)1.2国内外研究现状 (2)1.2.1体外诊断芯片的结构特征 (2)1.2.2诊断芯片中液体的流动 (5)1.2.3渗流流动特征 (5)1.2.4数值模拟方法 (7)1.2.5格子Boltzmann方法简介 (13)1.3论文主要研究内容 (21)第二章模型的建立与验证 (23)2.1格子Boltzmann方法理论及模型 (23)2.1.1BGK模型 (23)2.1.2渗流模型 (24)2.1.3扩散模型 (26)2.2模拟边界条件的选用 (27)2.3模拟的网格划分方法及无量纲化 (28)2.4格子Boltzmann模型网格划分结果及无关性分析 (29)2.5格子Boltzmann模型的实验验证 (32)2.5.1实验设计 (32)2.5.2实验装置 (33)2.5.3格子Boltzmann模型模拟验证结果 (34)2.6本章小结 (37)第三章体外诊断芯片扩散层中液体渗流的模拟研究 (39)3.1液体在扩散层中的流动 (39)3.1.1水在TiO2扩散层中的流动 (39)3.1.2血清在TiO2扩散层中的流动 (43)3.1.3血清在聚苯乙烯扩散层中的流动 (48)3.2扩散层中液体流动影响因素分析 (53)3.3不同因素对扩散层中液体渗流的影响 (55)3.3.1不同微球粒径对渗流的影响 (55)3.3.2不同粘度的液体对渗流的影响 (61)3.3.3不同材料对渗流的影响 (67)3.4流速回归线方程的拟合及验证 (74)3.5本章小结 (75)第四章体外诊断芯片扩散层/试剂层之间液体流动的模拟研究 (77)4.1液体在扩散层/试剂层之间的流动 (77)4.2影响液体从扩散层流入试剂层的因素 (81)4.3扩散层厚度对试剂层中液体流动的影响 (82)4.4模拟模型的实验验证 (86)4.5本章小结 (88)第五章结论与展望 (89)5.1结论 (89)5.2展望 (90)参考文献 (91)致谢 (97)研究成果及发表的学术论文 (99)作者及导师简介 (101)Contents1Introduction (1)1.1Background and research values (1)1.1.1Background (1)1.1.2Research values (2)1.2Current researches (2)1.2.1Structural characteristics of in-vitro diagnostic chips (2)1.2.2Flow of liquid in diagnostic chips (5)1.2.3Percolation flow characteristics (5)1.2.4Simulation methods (7)1.2.5Brief introduction of the Lattice Boltzmann Method (13)1.3Main research content (21)2Establishment and verification of the model (23)2.1Theory and model of the Lattice Boltzmann Method (23)2.1.1BGK model (23)2.1.2Percolation model (24)2.1.3Diffusion model (26)2.2Selection of simulation boundary conditions (27)2.3Mesh generation methods and dimensionless (28)2.4Mesh generation results and independence analysis of Lattice Boltzmann model (29)2.5Experimental verification of Lattice Boltzmann model (32)2.5.1Experimental design (32)2.5.2Experimental apparatus (33)2.5.3Simulation verification results of Lattice Boltzmann model (34)2.6Summary of this chapter (37)3Simulation of liquid percolation in diffusion layer of chips (39)3.1Flow of liquid in diffusion layer (39)3.1.1Flow of water in TiO2diffusion layer (39)3.1.2Flow of serum in TiO2diffusion layer (43)3.1.3Flow of serum in polystyrene diffusion layer (48)3.2Analysis of factors influenced on the flow of liquid in diffusion layer (53)3.3Effect of different factors on liquid percolation (55)3.3.1Effect of different microsphere diameters on percolation (55)3.3.2Effect of different viscosities of liquid on percolation (61)3.3.3Effect of different materials on percolation (67)3.4Fitting and verification of regression line equation of velocity (74)3.5Summary of this chapter (75)4Simulation of liquid flowing between diffusion/reagent layer of chips (77)4.1Flow of liquid between diffusion/reagent layer (77)4.2Factors affecting liquid flowing into reagent layer (81)4.3Effect of the diffusion layer thickness on liquid flowing in reagent layer (82)4.4Experimental verification of the simulation model (86)4.5Summary of this chapter (88)5Conclusions and Outlook (89)5.1Conclusions (89)5.2Outlook (90)References (91)Acknowledgement (97)Publications (99)About the author and tutor (101)符号说明f k密度分布函数f k eq密度平衡分布函数g k浓度分布函数g k eq浓度平衡分布函数τ无量纲弛豫时间ωk无量纲碰撞频率c k离散速度c s格子声速x水平长度方向的格点位置z水平宽度方向的格点位置y垂直厚度方向的格点位置ψ相互作用势s标记函数Re雷诺数Pe帕克雷特数F k总外力,Nγ表面张力,N/mF达西阻力,Np流体压力,NF t液固相互作用力,NP w液体压力,NP m毛细管作用力,Nε空隙率K绝对渗透率,μm2G材料润湿性参数θ扩散层液固接触角,°θ’试剂层液固接触角,°r l液滴半径,cmν液体运动粘度,m2/sD液体自扩散系数,m2/s u0水平初速度,cm/sv0垂直初速度,cm/sU液体流动无量纲合速度ρ0,1血清初始密度,g/mlρ0,2水初始密度,g/mlC0,1血清初始摩尔含量,molC0,2水初始摩尔含量,molC液体无量纲摩尔含量R液体在芯片表面流动的半径,cm T整个流动过程完成的时间,ms d微球粒径,μmr微球半径,μmt流动时间,msΔt时间步长,msh扩散层厚度,μmh’试剂层厚度,μmr0毛细管管口半径,μmd0毛细管管径,μmDe管口液滴直径,μm第一章绪论1.1选题背景及意义1.1.1选题背景诊断芯片在药物合成筛选、环境检测与保护、临床检验、卫生检疫、司法鉴定、生物检测等领域应用广泛,具有操作简便、反应迅速、无后续处理、无环境污染等优点[1-3]。
格子Boltzmann方法模拟二维轴对称狭窄血管内的脉动流

201020446(2) 北京师范大学学报(自然科学版)Journal of Beijing Normal University (Natural Science ) 139 格子Boltzmann 方法模拟二维轴对称狭窄血管内的脉动流3张立换 康秀英 吉驭嫔(北京师范大学物理学系,100875,北京)摘要 将格子Boltzmann 方法应用到二维轴对称余弦狭窄血管模型,模拟比较加入脉动后流场速度、压强和剪切应力分布,并详细分析了不同狭窄模型、Reynolds 数和Womersley 数对血液流动规律的影响,从而为研究血管壁病变和动脉硬化形成机制提供了有用的理论参考.关键词 格子Boltzmann 方法;Reynolds 数;Womersley 数;脉动流;动脉狭窄3北京师范大学青年科学基金资助项目通信作者收稿日期:2009205219 格子Boltzmann 方法(lattice Boltzmann met hod ,简称LBM )是20世纪80年代迅速发展起来的一种新的流体动力学数值模拟方法[122].与以宏观连续方程的离散化为基础的传统数值方法不同,LBM 从微观层次出发,采用统计物理方法得出流体的宏观特性,而且在可操作性方面,它计算方便,编程易于实现,边界易于处理等优点已经得到广泛地证实.由于心血管疾病多集中于具有复杂几何形状和具有复杂流动特性的区域,流动区域和剪切应力的分布对理解、诊断和治疗这种疾病有很重要的作用.近年来,LBM 在血液动力学方面的应用越来越受到重视[326].本文的主要工作是用格子Boltzmann 方法模拟二维轴对称狭窄血管内脉动流的流动特性.首先对狭窄血管内定常流特性进行了研究,模拟比较不同狭窄模型和不同Reynolds 数对管壁切应力、压强和压力梯度分布的影响.然后对二维轴对称狭窄血管内脉动流的流动特性进行了研究,模拟比较在改变Reynolds 数、Womersley 数时动脉血流的流动特性,找到动脉血流的非定常性对狭窄血管中流场速度、压强和剪切应力分布的影响,从而对常见的心血管疾病发展机制给出物理解释,为进一步分析动脉粥样硬化的形成、发展及其影响提供新的研究方法和理论参考.1 二维轴对称狭窄血管内定常流特性的研究111 管壁几何模型 假定血管的狭窄处为轴对称,如图1所示,狭窄形状采用常用的余弦形状,即y =h2[1+co sπL(x -x 0)],(1)图1 二维轴对称余弦狭窄模型 其中h 是狭窄的最大高度,对应于x =x 0处,L 是狭窄总长度的一半,L x 是血管段的长度,L y 是狭窄发生前的血管宽度.112 数值计算 模拟中,计算网格选为N x ×N y =300×40,狭窄中心处为x 0=121,通过调整h 和L 来控制血管狭窄程度.血管出入口采用压强边界条件[7],管壁边界采用Mei 改进的曲线边界条件[8].为了研究不同狭窄情况下管壁的切应力、压强和压强梯度的变化规律,我们选择3个不同的狭窄模型,如表1.表1 不同的狭窄模型狭窄模型M1M2M3狭窄高度h L y /8L y /4L y /4狭窄长度2L16h 8h 16h 在保证Reynolds 数(Re =ρUL y μ=UL yν,ν=μ/ρ为流体运动学黏滞系数,U 为入口附近的平均速度)一定时,计算得3种模型管壁切应力、压强和压强梯度见 140 北京师范大学学报(自然科学版)第46卷 图2~4.Re =114,狭窄中心x 0=121.图2 3种狭窄模型下管壁切应力分布 从图2中可以看出,管壁切应力振荡的负峰值在靠近狭窄中心(x 0=121)的上游,这个峰值达到一定值后,该部位血管内皮组织易发生机械应力损伤.当狭窄长度一定时,狭窄高度越大,切应力的负峰值越大,如图2中的M1和M2;当狭窄高度一定时,狭窄长度越短,切应力的负峰值越大,如图2中的M2和M3.同时也可以看出在狭窄处的下游切应力变小,特别是M2,血液容易在此处发生流体分离.模拟得到狭窄区域的压强和压强梯度分布如图3和4所示.在相同狭窄长度下,狭窄高度越大,血管狭窄上游压强下降越大,下游压强上升越大,同时狭窄区域前后的压强落差越大,如图3中的M1和M2.另一方面,在相同狭窄高度下,狭窄长度越长,血管狭窄上游压强下降越大,同时狭窄区域前后的压强落差越大,如图3中的M2和M3.压强梯度在狭窄区域波动加图3 管壁上压强分布(Re =114),p 0是狭窄发生前的压强,u 0是x =20处的中心流速 图4 管壁上的压强梯度分布(Re =114) 剧,压强梯度波动最大的是狭窄模型M2(图4),其对应的切应力负峰值也为最大值,狭窄部位管壁切应力与压强梯度的变化规律具有相似性.选择模型M2,比较管壁切应力和狭窄附近的流场分布随Re 的变化规律,如图5和6.从图5中可以看出,狭窄模型一定时,随着Re 的增加,管壁切应力增大,在狭窄区域的下游,切应力的增加相对减小,这是由于出现了流体分离,如图6的流场分布.图6显示了模型M2在不同Re 下狭窄附近的流场分布,可以看出,随着Re 的增大,在狭窄下游管壁处出现流动分离区,且Re 越大,流动分离区越大.113 分析与结论 通过改变参数,我们获得了大量有关狭窄血管中的流场的信息.模拟结果表明,血管局部图5 管壁切应力随Reynolds 数的变化曲线(狭窄模型M2) 第2期张立换等:格子Boltzmann方法模拟二维轴对称狭窄血管内的脉动流141图6 不同Re下的流场分布(M2,Re=114、215、318)狭窄会对血液的流动状态产生明显的影响,从而带来一系列的生理和病理方面的复杂变化.例如,动脉硬化斑块主要发生在几何形状急剧变化和高Re流动状态的血管内.在动脉硬化斑块发展的初期,血管狭窄度比较小,对于黏度是常数的血液流体,其Re比较小,无流动分离,管壁切应力可能达到临界应力值,对狭窄上游血管壁内皮细胞造成损伤,使壁面进一步异常增生,导致血管狭窄度增加,进而导致此处流动Re的增加.当血管狭窄增大到一定值时,在狭窄下游管壁附近就会有流动分离区形成,在该区域内血液会发生滞留,血液中的血小板和纤维蛋白就会沉积,并在血管壁处形成网络结构致使血液中的脂质颗粒沉积,而最终导致动脉粥样硬化现象的出现.同时,狭窄度较大时,对应的压力梯度的值也会较大,也可以反映病变血管的异常血液流动情况.2 二维轴对称狭窄血管内脉动流的流动特性选择模型M2为研究对象,模拟中选取周期T=10000,流动的Womersley数(α=L y2ων,ω=2πf=2π/T是脉动的角频率)为α=31357,入口压强随时间周期性变化,即p(0,t)=Δp cosωt+p out,Δp为一常量,出口压强pout设为定值,图7显示一个周期8个不同时刻的脉动流管道中心中轴线上的压强分布.从图7中可以看出,中轴线上的压强不是线性变化,在靠近狭窄部位压强下降幅度明显增加,在最大狭窄处附近压强出现极小值,狭窄下游压强又逐渐回升,远离狭窄后,压强变化逐渐恢复类直管变化趋势,并且压强随时间的波动存在一定的滞后,如图中1/8T和7/8T,2/8T和6/8T以及3/8T和5/8T不完全重合.狭窄中心x0=121,狭窄长度为78.图7 iT/8时刻中轴线上的压强分布 142 北京师范大学学报(自然科学版)第46卷 脉动流前半周期的流场分布如图8所示.从图中可以看出,在T/4时刻,在狭窄下游管壁附近开始出现流动分离区,且分离区逐渐扩大,如3T/8时刻,接着又缓慢消失,如T/2时刻,流体平滑地流过凸包.图8 脉动流在前半周期内不同时刻的流场分布 需要注意的是心脏的周期性泵血作用使动脉中的血液以脉动的形式流动,动脉中血液流动的参量———压强、流量等流动参数也会随时间变化,虽然动脉中血液的流动是脉动流而不是定常流,但动脉中血流的方向平均来说却是始终不变的,即总是从动脉流向毛细血管,再流向静脉.因此,可以把由心脏收缩和舒张所引起的动脉中的脉动流看作是一定常流分量与一振荡分量的叠加,即在图8所示的流场分布中叠加上一个定常流,最终倒流的出现时间将非常短暂,且流速很小.对应于一个周期中的不同时刻,我们发现,管壁切应力的随时间的波动也存在一定的滞后.如图9给出前半周期的切应力分布.3 结束语我们讨论了二维余弦狭窄血管中血液流动的切应力、流场速度、压强和压强梯度在不同狭窄模型和不同图9 前半周期内管壁切应力的变化曲线Re下的分布规律,所得结论与用其他实验,理论和数值模拟得到的结论相同[9211],但用LBM方法编程简单,参数易于选择,从分布函数就可以得到所有主要宏 第2期张立换等:格子Boltzmann方法模拟二维轴对称狭窄血管内的脉动流143观量,证实了LBM在此模型下的适用性.考虑到血液流动的脉动性,研究了一个脉动周期中流场的变化特点,并与定常流动比较,分析其差异.由于Womersley数的选择在血流参数范围内,故认为上述结论具有参考性.值得注意的是,流动分离区并不同于定常流动所述那样在管壁处停留,而是随着时间的演化,流动分离区间歇性的出现,如对α=710797的流场分布模拟显示,与α=31357的不同点是流动分离区在管壁附近产生后,随着时间的推移,又会向管轴附近发展.与定常流情况下在Re达到300后才出现明显的分离区不同,对于脉动流,在Re较小时,就已经可以观察到明显的流动分离区了.4 参考文献[1] Qian Y H,d’Humieres D,lallemand ttice B GKmodels for Navier2Stokes equation[J].Europhys Lett, 1992,17:479[2] Chen H,Chen S,Matthaeus W H.Recovery of theNavier2Stokes using a lattice2gas Boltzmann method[J].Phys Rev A,1992,45:R5339[3] Artoli A M,Kandhai D,Hoef sloot H ttice B GKsimulations of flow in a symmetric bif urcation[J].FutureG eneration Computer Systems,2004,20:909[4] Boyd J,Buick J,Cosgrove J A,et al.Application of thelattice Boltzmann model to simulated stenosis growth in a two2dimensional carotid artery[J].Phys Med Biol,2005, 50:4783[5] Li H B,Fang H P,Lin Z ttice Boltzmannsimulation on particle suspensions in a two2dimensional symmetric stenotic artery[J].Phys Rev E,2004,69: 031919[6] 康秀英,刘大禾,周静,等.用格子Boltzmann方法模拟动脉分叉流场[J].北京师范大学学报:自然科学版,2005, 41(4):364[7] Z ou Q,He X.On pressure amd velocity boundaryconditions for the lattice Boltzmann B GK model[J].Phys Fluids,1997,9(6):1591[8] Mei R,L uo L S,L uo Shyy W.An accurate curvedboundary treatment in the lattice Boltzmann method[J].J Comput Phys,1999,155:307[9] 姚力,李大治.刚性轴对称狭窄血管内压强及其梯度的研究[J].应用数学和力学,2006,27(3):311[10] 刘国涛,王先菊,艾保全,等.狭窄动脉血管中Poiseuille流动对管壁切应力的影响[J].中山大学学报:自然科学版,2004,4(6):29[11] 秦杰,刘辉,孙利众,等.刚性狭窄管内血流压力分布的研究[J].生物力学,1989,4(6);57SIMU LATING B LOOD FLOW IN A TWO2DIMENSIONALSYMMETRIC STENOTIC ARTER Y BYTHE LATTICE BOL TZMANN METH ODZHAN G Lihuan KAN G Xiuying J I Yupin(Depart ment of Physics,Beijing Normal University,100875,Beijing,China)Abstract In t his st udy t he lattice Boltzmann met hod has been applied to a two2dimensional symmet ric stenotic artery.The velocity,p ressure and shear st ress distribution of blood flow were simulated and compared when p ulsatio n over t he blood was added.We have observed t he impact of blood flow when changing t he steno sis struct ure,Reynolds number and Womersley number.These data provide a p hysical explanation for blood vessel lesions and arterio sclero sis.K ey w ords lattice Boltzmann met hod;Reynolds number;Womersley number;p ulsating blood;steno sed artery。
LBM相变传热与流体流动数值分析PPT课件

11.1 计算流体动力学与计算传热学
微观方法:目前适用于纳米尺度和纳秒量级的模拟
• 微观方法假设条件最小,原理上应用范围不受限制。但是 分子动力学方法需要跟踪大量分子的运动,描述每一个分 子的动力学行为,因此所需的计算量非常之大,对计算机 的存储量和计算速度有着非常高的要求。
• 计算条件有限,目前还仅仅局限于纳米尺度的系统和纳秒 时间内的演化过程。
内容介绍
LBM起源与发展 LBM基础理论 LBM基本模型 LBM边界处理方法 LBM应用实例
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11.1 计算流体动力学与计算传热学
• 流体在物理空间上是由大量分子所构成的离散系统,分 子之间尺度远远大于分子本身尺度,分子通过相互之间 的热运动频繁碰撞从而交换动量和能量。因此,流体的 微观结构在时间和空间上非常复杂,具有非均匀性、离 散性和随机性。
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11.2 格子Boltzmann方法起源与发展
概述:
Macroscopic
Macroscopic Physics:
• A result of collective behavior of many microscopic particles.
• Not sensitive to underlying microscopic dynamics.
程不能反映正确的非线性和耗散效应。其宏观动力学方程也不 满足 Navier-Stokes 方程。
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11.2 格子Boltzmann方法起源与发 展
➢ LBM 起源
(2)格子气自动机—— FHP 模型和 FCHC 模型
• 缺 乏 对 称 性 的 问 题 在 1986 年 得 以 解 决 , Frisch 、 Hasslacher 和 Pomeau他们提出了一个具有足够对称性 的二维正六边形的LGA模型,即FHP模型。
嵌段聚合物微相分离后期相区粗化过程的格子Boltzmann研究

嵌段聚合物微相分离后期相区粗化过程的格子Boltzmann研究利用嵌段共聚物的微相分离形成有序图案,正在成为制造纳米器件和模板的一种新手段,对其有序或部分有序结构的预测、设计和控制己成为当前新材料领域关注的焦点,因此,对微相分离的动力学研究也具有明确的现实意义.由于不同单体间存在化学键的连接,嵌段聚合物发生微相分离时的动力学过程,尤其在微相分离的后期阶段,与聚合物共混物有很大不同.当共混物熔体进入亚稳相分离(spinodal decomposition,SD)分相的后期阶段,相区域的后期增长随时间的增加具有幂指数规律,而其具体的增长指数则决定于相区域的增长机理[1].对于嵌段聚合物发生的微相分离,到目前为止,其微相分离后期的标度率仍存在较大争议[2~4].格子Boltzmann方法(LBM)是一种用来模拟流体或流体中物理现象的数值方法,格子Boltzmann方法的基本思想是结合必要的微观或介观过程的物理性质建立简化的动力学模型,使其宏观性质的均值符合宏观连续性方程[5].与传统的基于宏观连续性方程的流体力学计算方法相比,格子Boltzmann方法基于微观模型和介观动力学方程,更适于与微观模型或介观理论结合,并且已经被成功地应用到二元流体相区粗化过程的标度研究中[6~8].在前面的工作中,应用格子Boltzmann模型,我们探讨了二元聚合物共混物的分相后期,相区尺寸随时间的增长指数与高分子链长和Flory-Huggins相互作用参数的关系[9].对于嵌段共聚物,以往的模型由于种种原因,多采用维象的参数,或者忽略流体效应,故这方面的研究甚为缺乏.本文采用与自洽场理论相结合的格子Boltzmann模型,对嵌段聚合物微相分离后期的相区粗化过程进行了模拟.对于多相流体的LBM模拟,以自由能形式的计算方法应用最为广泛.自由能形式的格子Boltzmann方法[10]通过引入合适的自由能形式可以达到正确的热力学平衡,并且能够对高分子共混体系的相行为进行综合描述.在前面的工作中,由于采用了Flory-Huggins的自由能函数形式,只能对共混体系进行模拟.本文通过自洽场理论的引入,实现了针对嵌段共聚物的模拟.到目前为止,自洽场理论已发展为系统、完整的理论,其不仅能够考虑高分子链的结构,提供链段密度的空间分布和相结构等热力学信息,而且在平均场层次上,也是最为精确的理论[11].应用本文所提出的模型,研究嵌段聚合物微相分离后期的相区粗化过程,对于微相分离后期的标度关系的理解,能够提供有益的补充.由于本模型不再采用维象的参数,研究高分子链长和Flory-Huggins相互作用参数对微相分离后期标度的影响将有利于加深对微相分离动力学过程的认识.1 模拟方法对于流体的模拟,在微观、介观、宏观尺度上可分别用牛顿力学、统计物理和描述动量守恒的Navier-Stokes方程描述. LBM可视为连续的Boltzmann输运方程的一种差分求解形式.LBM的演化方程为[12]:fi(x+eiΔt,t+Δt)=fi(x,t)-(fi(x,t)-feqi(x,t))/τ(1)式中,fi(x,t)是t时刻、x位置以ei速度运动的粒子数;ei为i方向的单位速度向量,由不同的速度离散模型决定[12];Δt为时间步;τ=λ/Δt为与流体黏度有关的无量纲松弛时间参数,动态黏度η与τ的关系为η=(2τ-1)/6.常用的二维条件下的速度离散模型有D2Q6,D2Q7和D2Q9模型[10].这里我们采用D2Q9模型,D表示维数,Q后面的数字表示离散得到的速度方向的个数.D2Q9模型将空间离散成正方形格子,与D2Q6模型的三角型格子相比应用更加广泛.其速度离散为9个方向的单位速度向量,分别为:ei=(0,0)Δx/Δti= 0(cos[(i-1)π/2],sin[(i-1)π/2])Δx/Δti=1→42(cos[(i-5)π/2+π/4],sin[(i-5)π/2+π/4])Δx/Δti= 5→8(2)其中,Δx为格子长度.为提高模拟的数值稳定性,我们采用了Qian提出的FP(fractional propagationscheme)格式[13],FP格式中的演化方程改进为:f′i(x,t)=fi(x,t)-(fi(x,t)-feqi(x,t))/τ(3)fi(x,+eiΔt,t+Δt)=f′i(x,t)+θ(f′i(x-eiΔt,t)-f′i(x,t)) (4)此时,动态黏度η与τ的关系为η=θ2Δx2(τ+1/(2θ)-1)/3Δt,而θ与动态黏度η有关,较小的θ可以提高模拟的数值稳定性.通过选择适当的平衡分布函数feqi,可得到密度ρ和流速u的动力学方程.对于D2Q9模型,通常采用的平衡分布函数为[2]:feqi=wiρ1+3(ei·u)+92(ei·u)2-32u2i= 0→8 (5)式中,w0=4/9,wi=1/9(i=1→4),wi=1/36(i=5→8).在Swift[10]的自由能LBM中,通过压力张量Pthαβ的引入得到了描述两相流体的动力学方程.但外加的压力张量也带来了LBM模型中f0所占比率的改变,而从LBM模型可知,此比率与温度相关,因而破坏了流体的等温性.本文通过作用力项Fi(x,t)的引入得到对两相流体的描述[9].为描述非理想流体,方程(3)化为:f′i(x,t) = (fi(x,t)-feqi(x,t))/τ+Fi(x,t)(6)其中,Fi(x,t)为两相间由于热力学作用而导致的粒子密度分布函数的改变,对于流体的宏观流动过程,Fi(x,t)表达了两相间相互作用对流动过程的影响.Fi(x,t)的定义如下[7]:∑iFi= 0(7)∑ieiαFi=aα(8)∑ieiαeiβFi= 0 (9)aα=θ(φ αΔμ)-Δq(10)这里,q为Inamuro等针对研究对象的不可压缩性提出的矫正项[14],q的计算可由解如下方程得到:Δ2q=Δθ(φαΔμ) (11)由动量和质量守恒方程可得Fi(x,t)的表达式:Fi= 3ei·ac2(12)对于二元流体,自由能LBM增加了序参量的演化方程,用以描述序参量的扩散过程[8]:g′i(x,t)=gi(x,t)-(gi(x,t)-geqi(x,t))/τg(13)gi(x+eiΔt,t+Δt) =g′i(x,t)+θ(g′i(x-eiΔt,t)-g′i(x,t)) (14)式中,τg为无量纲松弛时间参数;gi通过下式定义:φ=∑igi(15)定义高阶动量如下[10]:∑igeqieiα=φuα(16)∑igeqie1αeiβ=c2ΓΔμδαβ+φuαuβ(17)式中,Γ与流体的迁移率有关,α,β为坐标;μ为化学势;φ为熔体中AB两相的体积分数差.为简化讨论,本文假设两相流体密度相同,此假设不会改变文中所研究的相区增长的特征关系[15].geqi(x,t)的系数可通过描述动量和质量守恒的关系式(15)、(16)和(17)得到:geqi=ξi+ξ′iuαeiα+ξ″iuαuα+ξiuαuβeiαeiβi= 0→8 (18)其中,参数ξ,ξ′,ξ″和ξ分别为:ξ=φ-5ΓΔμ6 i= 0ΓΔμ6 i=1→4ΓΔμ24 i= 5→8ξ′=0i=0φ3c2 i= 1→4φ12c2 i=5→8ξ″=-2φ3c2 i= 0-φ6c2 i=1→4-φ24c2 i= 5→8ξ =0 i= 0-φ2c4 i= 1→4-φ8c4 i= 5→8(19)这里,化学势μ可由具体的自由能形式得到.针对嵌段共聚物,我们采用基于自洽平均场理论的自由能形式[11,16].自洽平均场理论为平均场模型,自洽场即是求解由多体相互作用简化成的外加势场.通过平均场近似,可以把高分子链划分为统计意义上相互独立的子链,目前一般采用高斯链近似,即无规行走的理想链模型,而通过路径积分可以计算不同构型子链的概率分布.令ri和rj分别为第i和j个链节所在位置,路径积分QI(i,ri;j,rj)为端点固定在ri和rj上的子链的统计权重,i代表链段的种类A或B,则在外加势场涨落不大的条件下,它符合以下方程[17]: iQi(0,r0;i,r) =a2I6Δ2-ωUI(r)QI(0,r0;i,r) (20)式中,aI为Kuhn链节长度,是一条粗粒化链的基本单位,ω=1/kBT,kB是玻尔兹曼常数,T是绝对温度,UI(r)为势场,它与化学势的关系为:UI(r)=χ∑I′ρI′(r)-μI(r) (21)其中,χ为两组分的相互作用参数.QI(i,ri;j,rj)的初始条件为:QI(0,r0;i= 0,r) =δ(r-r0) (22)假设所讨论的系统体积为V,采用周期性边界条件,每种高分子链的数目为nI,链长为NI,则链段密度符合以下方程:ρI(r) =nI∫NI0di∫dr0∫drNIQI(0,r0;i,r)QI(i,r;NI,rNI)∫dr0∫d rNIQI(0,r0;NI,rNI)(23)由高分子统计理论的自洽场模型有:F(ρ)=-1βlnΦnn!-∑I∫UI(r)ρI(r)dr+∫χρA(r)ρB(r)dr(24)Φ为外场UI下的高斯链的配分函数[17]:Φ≡Trcexp-ω32ωa2∑Ni=2(Ri-Ri-1)2+∑Ni=1Ui(Ri)(2 5)其中Trc(·) =1ΩV∫N(·)ΠNi=1dRi(26)Ri为描述单体位置的矢量,Ω为归一化系数.自洽场方程的求解可分为实空间的求解方法和谱方法.与实空间的求解方法相比,谱方法计算迅速准确,适于确定热力学稳定相,但要求已知微观相的对称性.Doi等提出的实空间求解方法[16],将自洽场理论推广到软物质体系动态过程的研究.本文采用的是这种实空间的自洽场模型.对于动态问题,需要叠代求解方程(20)~(23)以得到与链节分布相对应的外加势场,再通过扩散方程与流体动力学方程来描述动力学过程.需要注意的是,本文的模型没有考虑随机力的贡献,虽然考虑随机力的条件下有可能会改变最终得到的相区尺寸增长的指数.但对于实空间的模型来说,忽略涨落效应不会影响本文的结论[11].另外,考虑到计算量的关系,模拟在具有周期边界条件的尺寸为128×128的二维格子中进行.同时,为消除尺寸效应的影响,我们对比了格子尺寸分别为1282和2562的模拟结果,从结果上发现,二者在数值上总体差别不大,其原因在于,所模拟的系统相区尺寸已经远小于模拟采用的格子尺寸大小.所以,对于目前的参数条件,大小为1282的格子能够满足计算的要求,考虑到更大尺度所带来的计算量方面的问题,具体的模拟以1282为主.2 结果与讨论2·1结构因子与相区特征尺寸微相分离的动力学过程可用相区尺寸来标度,而相区尺寸的大小可以有不同的量度方式.代写论文不同的量度方法虽然都能反映基本的标度关系,但结果可能略有不同.本文采用结构因子来描述相区尺寸的变化,它具有计算方便,结果准确的优点.将模拟结果得到的相形态利用傅里叶变换可以计算出此时体系的结构因子,具体形式为:S(k,t) =〈φ(k,t)φ(-k,t)〉(27)其中,k=|k|是波矢k在Fourier空间的模,将实空间的结果变换到Fourier空间的结构因子能够提取图象的基本特征,将所得的结构因子进行逆Fourier变换可得到系统的相关长度[18].在此基础上,定义相区尺寸为[19]:R(t) =2π∫S(k,t)dk∫kS(k,t)dk(28)从相区尺寸R(t)随时间的变化就可以得到相态演化的足够信息.采用参数χ=1,NA=NB=10.为验证模拟的准确性,用相区尺寸R(t)随时间的变化作图(如图1),将本模型的模拟结果与动态自洽场的结果进行了比较[16].为简化起见,这里不考虑流体整体的流动,只考虑扩散过程.从模拟结果来看,在只考虑扩散过程的情况下,我们的模型与采用实空间数值解法的动态自洽场结果非常一致.2·2嵌段聚合物微观相分离过程的动力学模拟嵌段聚合物的微相分离与聚合物共混物的宏观相分离不同,由于不同单体间存在化学键的连接,其相分离后期的相区尺寸增长指数目前并没有统一的结论[4].对于微相分离,黏度对相区尺寸后期增长指数的影响与聚合物共混物的宏观相分离不同.图2为不同黏度下体系微相分离的相区增长关系对比,从结果可以看出,曲线的斜率始终小于1/3,而且,曲线间斜率相差不大.与共混物的宏观相分离过程相比[9],流体流动对微观相分离的影响较小,这与采用耗散粒子动力学模拟方法Fig. 1 Evolution of the domain size with parametersθ=0·01,τ=251,χ=1,NA=NB=10得到的结果一致[20].其产生原因在于,对于宏观相分离,相分离后期的增长指数取决于流体流动与扩散作用的竞争.而嵌段聚合物由于不同单体间有化学键相连,限制了单体的运动,微相分离受高分子链中单体相对运动的影响,链的总体移动对微相分离产生的贡献很小,因此,流体流动对微相分离后期相区尺寸增长指数的影响要比宏观相分离为小.Fig. 2 Simulation results of our model for block copolymers withparametersθ=0·1,NA=NB=10嵌段聚合物的链长N和不同单体间的相互作用参数χ是决定其平衡相图的重要因素,对于微观相分离的动力学过程有重要影响.图3为分别改变χ与N的模拟结果.从图中发现,随着χ与N的改变,曲线的位置与高度都发生了变化.在以前的工作中,我们针对二元聚合物共混物,通过由临界现象假设得到的约化空间尺度和时间单位,将采用不同χ或N所得到的模拟结果约化后归一到同一条曲线上,得到了χ与N的改变并不能影响到聚合物共混物相分离后期增长指数的结论[9],并验证了Oono等提出的假设[21].对于嵌段聚合物,同样有必要讨论χ和N对相区尺寸增长指数的影响.前人多采用基于Ginzburg-Landau方程的模型,根据维象参数来约化[22],对于本文采用的基于自洽场理论的自由能形式,由于嵌段共聚物的微相分离难以采用Oono等提出的约化空间尺度和时间单位,我们根据维象参数与χ或N的关系得到了类似的约化单位.微观相分离达到平衡后的相区尺寸要比宏观相分离的尺寸小得多,一般远小于模拟所采用的格子尺寸,因此,适宜采用最终平衡后所得的相区尺寸来对微相分离过程中的相区尺寸进行约化,这是微相分离模拟中较常采用的约化方式[22].因为模型达到平衡所需时间较长,本文采用约化后时间t′=600时的相区尺寸Rt′=600,得到的约化形式如下:R′(t)=R(t)/Rt′=600(29)t′=χ2t(30)Fig. 3 Evolution of the domain size with parametersθ=0·01,τ=251 图4为改变单体间的相互作用参数,同时保持其它参数不变,在128×128的格子上模拟得到的约化结果.由图4可知,当保持其它参数不变,而单独改变χ,约化后的结果基本可以归一到同一条曲线上,这表明嵌段共聚物相区的后期增长机理与单体间的相互作用参数无关,这个结论与共混物体系类似.图5为改变聚合物的链长,同时保持其它参数不变得到的约化模拟结果,由图5发现,所得曲线的斜率并不一致,所以,不可能归一到同一条曲线上,这与其它基于Ginzburg-Landau方程的模型的结果并不一致,但曲线斜率的差别很小.对于一般的嵌段共聚物来说,链长N对微观相分离后期相区尺寸增长指数的影响要远小于流体黏度的影响.事实上,自洽场理论与Landau自由能形式有天然的联系,通过数学分析并在特定条件下,可将自洽场理论基本方程的解转化为Landau自由能形式的方程[23].Landau自由能形式只考虑了一阶相关,可视为忽略了高阶关联的自洽场理论基本方程的一个解.本模型以自洽场理论为基础,与基于Landau自由能形式的模型相比具有一定的优势,因此,这种由链长N不同所导致的相区尺寸增长指数的微小改变也是可能的.由于篇幅的限制,这种与基于Landau自由能形式模型的模拟结果产生差异的原因,将在后续的文章中讨论.最后,在χN=20的条件下,改变N,得到的模拟结果在图6中给出,结果表明,曲线斜率仍然存在微小的差异,但曲线近似约化到同一条曲线上,这进一步验证了由图5得到的结论,并证实了本文提出的约化方式的有效性.3 结论本文在自由能LBM的基础上,为处理高分子体系,通过自洽场理论的引入,实现了针对嵌段共聚物微相分离行为的模拟.为验证模拟的准确性,采用相区尺寸R随时间的变化作图,将本模型的模拟结果与动态自洽场的结果进行了比较.此外,我们还对对称二嵌段共聚物微相分离后期的相区增长过程进行了模拟,结果表明流体的黏度是影响相区后期增长指数的重要因素.在此基础上,我们探讨了分相后期,相区尺寸随时间的增长指数与高分子链长和Flory-Huggins相互作用参数的关系.结果表明相区的后期增长机理与Flory-Huggins相互作用参数关系不大.此外,随着高分子链长的改变,相区尺寸的增长指数也会有微小的改变,这与前人基于Ginzburg-Landau方程模型的结果不同.产生这种变化的原因将在后续的文章中进一步讨论.。
布袋过滤除尘格子Boltzmann模拟

布袋过滤除尘格子Boltzmann模拟袋式除尘器对含尘气流的净化过程主要是依靠布袋纤维滤料层的过滤作用对颗粒的捕集和栏截。
过滤层对气溶胶粒子的过滤效应是多种作用同时影响和主导的结果,各种作用之间并非简单的叠加。
多个纤维捕集体得存在必然会对其相邻捕集体的颗粒捕集作用产生影响,因此研究在存在多个捕集体的条件下的气溶胶粒子的输运特性是十分有必要的。
本文主要利用格子Bohzmann方法对粒径小于1um的气溶胶粒子通过布袋纤维滤料捕集体的输运特性进行了数值模拟计算。
气相流场的数值计算采用格子Bohzmann方法中的标准D2Q9模型对气流通过纤维滤料的气流分布进行二维的数值模拟,颗粒相的模拟是在己有的气体流动分布状态下对颗粒的运动采用拉格朗日方法进行单向耦合计算。
1.数值模型的建立计算区域的网格划分使用正方形网格,流体粒子的演化是在各个网格节点上进行碰撞和迁移演化。
计算域内的滤料纤维介质简化为一系列的圆柱体错位排列在流场中间,该圆柱体表面的边界条件设置为反弹边界条件,其他边则采用精度较高的非平衡态外推格式网格模型的基本尺寸设置如图1所示。
气流与颗粒沿着x轴方向自左向右通过纤维捕集体,网格划分为400×200个正方形网格,流体和颗粒进入位置与纤维捕集体的距离为100个单位网格,布袋厚度设为50个单位网格,纤维圆柱体的排列分布及个数取决于模拟的孔隙率的大小。
为了得到气体通过纤维捕集的流动规律以及颗粒在流场中的传输和沉积规律,需要改变相关的模拟参数的取值进行多组的数值模拟计算,从而比较参数变化所引起的模拟结果的变化规律。
单相流的模拟主要考虑的是不同孔隙率下入口速度的变化与气体通过纤维捕集体的压降的变化的关系,模拟的相关参数如表3.1所示;气固两相流的模擬主要分析的是不同孔隙率下纤维捕集体对不同颗粒粒径的粒子的捕集效率旳变化规律,模拟的相关参数如表3.2所示。
2.计算结果分析2.1压力损失分析气流通过布袋纤维的多孔介质时,将产生压力损失,通过格子Boltzmann方法对其进行数值计算,分别考虑不同的速度和孔隙率的情形下压降的变化规律,得出压降的变化规律如图2所示,随着过滤速度的增大气流通过孔隙介质的捕集体所产生的压降值呈线性增加的趋势;不同孔隙率情况下的压降速度关系曲线变化趋势不同,孔隙率越高,压力损失越小。
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t i
i
(Ni gi 1)(Ni gi 2)(Ni gi Ni() gi 1() gi 2)1 Ni!(gi 1() gi 2)1
ti
Ni gi i
gi Ni Ni!
(17)
——大量粒子非定位体系某分布的分布数
由(17)式与(12)式对比:
t定位 N!
i
g Ni i
Ni!
g e0 / kT 0
N g e 0 i (i 0 ) / kT g0
若不考虑简并度时:
i / kT
N e i
(i j ) / kT
e j / kT
N e j
设基态能级Є0,粒子数N0,则Єi 能级上分布的粒子数
Ni
N e i / kT 0
如粒子在重力场中的分布:
p p0emgh/ kT
4、截取最大项法原理 理解以下几个问题:
t tm
0
(2)
定位独立粒子体系,限制条件:
Φ1 Ni N 0
或者 dN1 dN2 dNi 0 (3)
Φ2 Ni i U 0
或者 1 dN1 2 dN2 i dNi 0 (4)
(3)α+(4)β+(2)=(5)
[( ln t / N1) 1]dN1 [( ln t / N2 ) 2 ]dN2 (5) [( ln t / Ni ) i ]dNi 0
tm Ω ntm n —求和项数
∴ ln tm lnΩ ln n ln tm
对于由大量粒子组成的体系,据摘取最大项原理:
ln tm ln n 则 lnΩ ln tm
∴ S k lnΩ k ln tm
问题: tm = ?
解决方法: ti
N! Ni
格子Boltzmann方法原理及其应用

格子Boltzmann方法原理及其应用摘要在上世纪八十年代后期提出的格子Boltzamnn方法克服了格子气方法的缺点,其本身也在不断的发展之中.格子Boltzamnn方法在流体运动计算方面展现了非凡的风采,成功地模拟了包括均相不可压缩湍流和多孔介质中的多相流动在内的流体动力学问题.但和成熟的流体动力学计算方法相比,特别在工程实际应用上,该方法还有许多值得研究的地方.本文主要介绍工程实际应用时,具体模型的选择问题.首先从理论上对应用最为广泛的几种基本模型进行了详尽的分析和比较.选择了Poiseuille流动,然后从计算精度、数值稳定性和收敛速度这几个方面进行了细致的比较.从理论和实验两个角度验证了D2G9模型的优越性,为工程实际应用上模型的具体选择提供了一定的参考依据.通过研究二阶精确的格子Boltzamnn模型,提出了非牛顿流体.非牛顿流动性是使用幂法则模型实现的.它可以估算出模型的精确程度,同时不会限制这个模型.二阶精度由剪切变稀和剪切增稠液体的幂法则模型参数范围给出.这些结果与Gabbanelli等人的结果相比,精确度更高,并且得到了更快的计算效率.结果表明了格子Boltzamnn方法适用于非牛顿流体模拟.对于实际流动模拟,本文应用二维9速度模型模拟了四种情况的方柱绕流问题.在第一种情况中,单个方柱位于流场中央,给出了流线图,等涡线图,模拟了卡门涡街现象,并计算了升、阻力系数,Strouhal数等参数;在第二种情况中,计算细长矩板截面柱绕流问题,得到了Strouhal数随着矩形长宽不同的比值下的变化情况;在第三种情况中,两个方柱并列位于流场中央,考察了方柱间距对于流场的影响;在第四种情况中,计算了水平来流为剪切流的方柱绕流问题,比较了速度梯度取不同值下流场的变化情况.所有有关力的求解均采用动量转换法.所得结果,包括流线、等涡线、升/阻力系数曲线等均与已有文献的实验或数值结果基本一致,显示LBM方法及其力的求解方法——动量转换法是有效的,能够精确的模拟各流场.其次,我们还引入一种两相耦合机制对D2G9模型进行了修正,从而使之可以正确处理气固两相流中输运相和颗粒相之间的相互作用.随后,我们模拟了后台阶流动,并和传统CFD方法的模拟结果以及修正其他模型的模拟结果进行了验证,得到了令人满意的结论.从一定程度上验证了两相耦合机制的可行性.通过软件模拟获得了水包油、过渡流型和油包水三种流型的典型模拟图.经分析发现:由软件模拟的流型特点和由探针获得的流型特点具有较好的一致性.在本文最后,我们介绍了以经典算例一方腔流为例,对格子Boltzamnn方法的核心代码进行了优化的方法,主要讲述对时间和空间上的优化,优化的程序使计算效率提高数倍.在并行的框架下,核心演化的代码换为优化后的程序,计算效率有大幅度的提高.关键词:格子方法;格子Boltzamnn 方法;格子气自动机;格子Boltzamnn模型.AbstractIn the latter of 80’s,the Lattice Boltzamnn Method(LBM)was introduced mainlyto cope with major drawbacks of its ancestor,the Lattice Gas Automata(LGA).Eversince,it has undergone a number of refinements and extensions which have taken it tothe point where it can successfully compute a number of non trivial flows,raging fromhomogeneous incompressible turbulence to multiphase flows in porous geometries.Yet,when compared with conventional computational fluids dynamics methods,such as finiteelement,finite difference,it is apparent that there is still a way to go before LBM canachieve full engineering status.In this paper,we mostly focus on the choice of the basic LB models in theengineering application fields.Firstly,we expatiate the basic LB models in theory.Then,we simulate the Poiseuille flow with those basic LB models.And wecompare the simulation results from the computation precision、the numerical stabilityand the convergence rate.Finally,we draw a conclusion that the D2G9 model is the bestchoice in the engineering application fields.Simulation of Flow past square cylinder with LB Method.For the simulation of actual flow,we use D2Q9 investigate fourcases of flow past square cylinders in this paper.For case 1,one singlesquare cylinder is located at the center of the channel,we describe thestreamline contour,vortices contours,simulate the Karman vortex,then compute the lift coefficient,drag coefficient,Strouhal numbersetc.For the case 2,simulate the flow past a cylinder of rectangularcross-section;compute the change of Strouhal numbers varying withthe side ratio.For case 3:two square cylinders arranged side by side inthe center of the channel,the flow features at different spacing ratiosare studied.For case 4:we compute the linear shear flow over a squarecylinder,compare the evolution of flow with different velocitygradient.The results of thesimulation including the streamlines,vorticity contours,lift and drag coefficients etc.are agreed with thoseof available literatures,and show that LB method and itsmomentum-exchange method can achieve accurate results and obtainthe reasonable flow in detail.we employ a two-way coupling mechanisms to modify theD2G9 model.With the modified D2G9 model,we can handle with the interactionsbetween carrier phase and dispersed phase in the model.Then,we simulate abackward-facing step model,and the results are compared qualitatively with the result ofthe traditional CFD method and the other modified LB models.Though the comparison,we can see that the two-way coupling mechanisms can handle with the gas-solid twophases flows successfully.Three kinds of flow pattern,which are oil-in-water flow,transitional flow andwater-in-oil flow,have been got by simulation.According to the result of simulation,theoil-water two-phase flow pattern transition boundary model has been got by.By the analysisof simulation,the characteristic of three kinds of flow pattern of vertical oil which has beengot by analysis of the signals is consistent with results by simulation.We take the classical problem-cavity flow as an example and optimize the kerne codes of the LBM. The optimization include two aspects :time and space .The efficiency of the optimized code increased much more .In the parallel frame,the efficiency also increased if the kernel code is taken the optimized code.Key word:1atrice method;1atrice bohzmann method;lattice gas automata;LBM目录第1章概述 11.1研究格子 Boltzamnn方法的意义 11.2 格子 Boltzamnn方法的发展历程 31.2.1孕育阶段 31.2.2 萌芽到成长阶段 31.3 格子 Boltzamnn方法应用概况及优缺点 51.3.1格子Boltzamnn方法应用概况 51.3.2格子Boltzamnn的优缺点 61.4本论文的研究目的 81.5 相关研究的综述与专注情况 8第2章格子Boltzamnn方法介绍 102.1 Boltzamnn方程的产生 102.2细胞自动机(CA) 112.3格子气自动机(LGA) 122.4格子Boltzamnn方法(LBM) 132.5 格子Boltzamnn的基本结构 162.6本章小结 17第3章格子Boltzamnn方法的基本模型比较 183.1 格子 Boltzamnn 方法基本模型概述 183.2 进行常压力梯度驱动的Poiseuille流动模拟比较几种基本模型 23 3.3本章小结 27第4章格子Boltzamnn方法的算法设计 284.1格子Boltzamnn方法的算法实现 284.2格子Boltzamnn方法的高效算法设计 304.2.1优化算法 304.2.2优化实验 324.3 本章小结 34第5章格子Boltzamnn方法的实际应用 355.1二阶精确格子Boltzamnn非牛顿流体的流动模拟 35 5.1.1理论背景 355.1.2方法和计算结果分析 385.1.3 本节小结 405.2 格子Boltzamnn方法的方柱绕流模拟 405.2.1 单个方柱位于流场中央的绕流问题 405.2.2 细长矩形截面住绕流问题 425.2.3 两个并列方柱的绕流问题 445.2.4来流为剪切流的绕流问题 495.3格子Boltzamnn方法模拟气固两相流 515.3.1对气固两相流的模拟模拟对象简介 515.3.2 计算结果分析 545.3.3本节小结 565.4 格子Boltzamnn方法模拟油水两相流软件设计 565.4.1 LBM油水两相流的关键因素选取 575.4.2 软件的设计 605.4.3 本节小结 635.5 简述格子Boltzamnn方法在其他领域中的应用 645.5.1 颗粒悬浮问题的模拟 645.5.2 热导和对流—扩散问题的模拟 645.5.3 偏微分方程的模拟 655.5.4 多相流和多元流的模拟 65结论及展望 67参考文献 68第1章概述1.1研究格子Boltzamnn方法的意义自从二十世纪四十年代出现了第一台电子计算机以来,人们开始进入了电子信息时代.随着高存储、高速度计算机的出现,人们所能解决的问题也越来越广泛,同时所面临的问题也越来越复杂.在对流动现象的研究中,以往人们大部分依靠的是解析方法,但所解决的问题非常有限.而现实生活中所面临的流动问题往往十分复杂,如航空航天器的亚跨超音速飞行、舰船的航行等等,依靠解析的方法来解决这些复杂的流动现象是不可能的.到现今为止,人们对流体运动的研究主要靠实验方法和数值计算方法.实验方法具有直观、结果基本可靠的特点.但也存在较大的缺点:耗费大、周期长,并且结果受实验条件的影响也较大,尤其是如今的航空航天飞行,速度高、飞行条件复杂,用风洞来模拟困难是相当大的.而流体的运动可以由一组偏微分方程描述.在大多数情况下,这些方程(如N-S方程)都是高度非线性的,采用解析的求解方法是不实际也是不可行的.随着大型计算机的出现,使人们可以借助于计算机用数值计算方法来解决复杂的流动问题.因此,在二十世纪六十年代,用数值方法分析求解流动问题的学科——计算流体力学(CFD)逐渐发展起来.伴随着电子计算机的飞速发展以及各种新颖算法的不断出现,CFD已经形成了一门独立的学科,并且在航空航天、船舶、大型能源装置(如核电站)、新型交通工具、海洋工程、环境保护等众多工程技术部门和领域都得到了广泛的应用.随着计算技术的发展、巨型计算机的出现、计算方法的不断改进,计算流体力学在解决流动的理论和工程实际问题中愈加显示出它的巨大作用.目前,计算流体力学已经成为现代计算科学的最有力的推动力之一.在计算流体力学中,传统的数值模拟方法可以分为两大类:(1)从宏观角度出发,基于连续介质假设,采用数值计算方法,求解全位势方程或Euler方程或N-S方程;(2)从微观角度出发,采用分子动力学的方法,对流动进行数值模拟.其中,格子Boltzamnn方法就是典型的一种.格子Boltzamnn方法(Lattice Boltzamnn Method,LBM)1.1.2格子Boltzamnn法(lattice Boltzamnn method)起源于格子气自动机(Lattice Gas Automata,LGA).LGA方法是元胞自动机(Cellular Automata,CA)在流体力学中的具体应用,是空间、时间和速度空间都离散的一个虚拟微观模型,与以连续微分方程为基础的宏观计算流体力学方法有着本质的不同.LGA的微观特性使得它的边界条件非常容易实现,并且计算也很简单.因此,LGA方法非常适于处理边界复杂的问题.更为重要的是,LGA的计算具有局部性和并行性,非常容易在并行机上实现.LGA的出现不但为并行计算提供了许多新思想,而且对并行计算机制造技术产生了重要的影响.但是,LGA方法也有许多不足之处.例如,由于含有随机因素,LGA的计算结果往往包含很大的统计噪声,LGA的宏观方程也不是标准的流体运动宏观方程.格子Boltzamnn方法是为克服LGA方法的一些内在不足而发展起来的一种新方法.LBM不但克服了LGA的缺点,继承了LGA的主要优点,而且还有许多新的优点,如计算量小、计算效率高、编程简单等.LBM的产生与发展,不仅在计算流体力学领域中产生了深远的影响,它所使用的处理方法和观点对其他许多学科也是富有启发性的.格子Boltzamnn法是一种应用非连续介质思想研究宏观物理现象,并可平行运行,求解流体力学问题的新方法.它是由格子气自动机(lattice gas automata,简称LGA)方法发展而来的.该法把流体及其存在的时间、空间完全离散,把流体看成由许多只有质量没有体积的微小粒子组成,所有这些粒子同步地随着离散的时间步长,根据给定碰撞规则在网格点上相互碰撞,并沿网格线在节点之间运动.碰撞规则遵循质量、动量和能量守恒定律.流体运动的宏观特征是由微观流体格子相互碰撞并在整体上表现出来的统计规律.该法是直接从微观模型出发,经过Boole化处理后进行计算,可认为是N-S差分法逼近的一种无限稳定的格式.被广泛应用于复杂几何边界流体流动、多孔介质流、多相流及反应流等.格子气自动机的基本思想是,把计算区域分成许多均匀的正三角形(或正方形)的网格,而那些只有质量无体积的粒子只能在网格点上存在,并沿着网格线在网格间运动.当某一个粒子从某一网格点到邻近的网格点时,有可能和从其他网格点到达该点的粒子相碰撞.根据Pauli不相容原理,在同一时刻同一点上,沿着每一网格线运动方向最多只有一个粒子,流场中的粒子速度不是0(静止)就是1(设格子边长及时间间隔都为1).以三角形网格为例,每一个网格上在某一时刻,其周围的6个网格上粒子沿着网格线聚集到该点,加上该点可能还有一个静止粒子,这样,可能有7个粒子在该点发生碰撞,然后根据碰撞规则再散射出去,演化为新的运动粒子流向各节点的邻居,形成格子气自动机.1986年MeNamaxa和Zaneltti,提出把格子气自动机中的整数运算变成实数运算,建立了格子Boltzamnn 模型,克服了格子气自动机的数值噪声的缺点.后来陈十一和钱跃宏采用了单一时间松弛方法,满足了各项同性,GalIean不变性,并得到了独立于速度的压力项.使格子Boltzamnn模型保留了格子气自动机的优点,克服了其不足,并在理论分析和数值模拟方面都具有很大灵活性,而且程序编制简单,计算效率较高.从格子Boltzamnn方法诞生至今天已有20年,20年间,其在理论和应用研究等方面都取得了迅速发展,并逐渐成为在相关领域研究的国际热点之一,受到国内外众多学者关注.与之传统模拟方法不同,格子Boltzamnn方法基于分子动理论,具有清晰的物理背景.该方法在宏观上是离散方法,微观上是连续方法,因而被称为介观模拟方法.在许多传统模拟方法难以胜任的领域,入微尺度流动与换热、多孔介质、生物流动、磁流体、晶体生长等,格子Boltzamnn方法都可以进行有效的模拟,因此它被用于多种复杂现象的机理研究,推动了相关学科的发展.可以说,格子Boltzamnn方法不仅仅是一种数值模拟方法,而且是一项重要的科学研究手段.此外,格子Boltzamnn方法还具有天生的并行特性,以及边界条件处理简单、程序易于实施等优点.可以预计,随着计算机技术的进一步发展,以及计算方法的逐渐丰富,格子Boltzamnn方法将会取得更多成果,并为科技发展发挥更重要的作用.1.2 格子Boltzamnn方法的发展历程格子Boltzamnn方法自诞生至今年已取得了长足发展,被誉为现代流体力学的一场变革.1.2.1孕育阶段:对格子Boltzamnn方法发展使得了解,得先从格子自动机说起.格子气自动机使更广泛的元胞自动机在流体学中的应用.元胞自动机是一个时间和空间离散的数学模型.20世纪60年代,Broadwell等人首先提出了离散速度模型,用以研究流体中的激波结构.20世纪70年代,为了研究流体的运输性质,法国的Hardy、Pomeau和Pazzis提出了第一个完全离散模型,该模型命名HPP模型.这是历史上的第一个格子气自动机模型.1986年,法国的Frisch、Pomeau和美国的Hasslacher提出具有足够对称的二维正六变形格子气自动机模型,,命名为FHP模型.由于这些方法在还处在一些缺点:(1)有格子气自动机演化方程推导出来的动量方程不满足Gaililei不变形;(2)流体状态方程不仅仅依赖于密度和温度,还与宏观流速有关;(3)破装蒜子具有指数复杂性,对计算量和存储量也有较大要求.因而,我们将这一段格子气自动机的发展过程称作格子Boltzamnn方法的孕育期.1.2.2 萌芽到成长阶段:自1988年底一篇关于格子Boltzamnn方法的论文出现至今,格子Boltzamnn方法从萌芽逐渐成长壮大,并成为目前一大国际研究热点,受到越来越多学者的关注.1988年,McNamra和Zanetti提出把格子气自动机中的Bool运算变成时数运算,格子点上的粒子数不是用整数0或1来表征,而是用实数f来表示系综平均后的局部粒子分布函数,用Boltzamnn方程代替格子气自动机的演化方程,并将该模型用于流体的数值计算.这是最早的格子Boltzamnn模型,从此开启了格子Boltzamnn方法的历史大门.1989年,Higuera和Jimenez提出了一种简化模型:通过引入平衡分布函数,将碰撞算子线性化.该模型不需要碰撞模型,并忽略各自粒子间的碰撞细节,相比于多粒子碰撞模型,容易构造.同年,Higuera等进一步提出了强化碰撞算子方法,以增加模型的数值稳定性.这两模型统成为矩阵模型.经历了上述两类模型,格子Boltzamnn方法消除了统计噪声,克服了碰撞算子指数复杂性,但是由于依然使用Fermi-Dirac平衡态分布函数,格子气自动机的其他缺点仍然存在.1991年,Chen等提出了单松弛时间法,用同一个时间松弛系数来控制不同例子靠近各自平衡态的快慢,进一步简化了碰撞算子;Qian等人在1992年也提出了类似的方法,称之为格子BGK(LBGK)模型.LBGK模型与矩阵模型类似,但与前面两种模型不同的是,当粒子种类数增加时,碰撞算子本身发生生变化,不会变得复杂.至此,格子Boltzamnn方法完全克服了格子气自动机的一系列缺点,并逐渐成熟,成为国际研究的热点.早期的格子Boltzamnn模型只能用于等温不可压缩流动的模拟.但因为存在可压缩效应,会引起一定的误差.为了消除或强敌有可压缩效应引起的误差,许多学者致力于新的格子Boltzamnn模型的研究,并提出了多种等温不可压模型.而后,一些不可压缩热模型成功实现了对有效范围温度变化的热力学和传热学问题的模型.其中,最成功的要数双分布函数模型.他是在密度分布函数的基础上引入了温度分度函数、或内能分布函数、或总能分布函数,并用密度分布函数演化得到速度场,这类模型具有与等温不可压模型相同的数值稳定性,而且可以从根本上解决压缩功和耗热问题.边界处理方面,经历了20年的发展,格子Boltzamnn方法已逐渐发展出适合不同边界条件、不同模型的边界处理格式.网格划分方面,最初的格子Boltzamnn方法是基于正六边形或正四边形的均匀对称网格.由于均匀网格在计算效率、计算精度等方面的不足,从而促进了非均匀网格、多快以及多重网格、无网格等多技术出现.总的来说,这些网格技术延展了格子Boltzamnn方法的应用范围,使得格子Boltzamnn方法主机去年从理论的神殿走向更可能多的实际应用领域.1.3 格子boltzamnn方法应用概况及优缺点1.3.1格子boltzamnn方法应用概况与传统的宏观数值方法相比,具有介观特性的格子Boltzamnn方法其主要优点是物理图像清晰、便捷容易处理以及并行性能好等.因而自诞生之日起,格子Boltzamnn方法就得到了国内外学术界的广泛关注,并寄希望该方法能再注入为尺度流体、多相流、多孔介质内流动与换热、化学反应流等传统法就延受限的领域取得开拓性进展.事实上,在20年的发展过程中,格子Boltzamnn方法的确也已成一个十分活跃极具发展前景的模拟手段.并迅速在微/纳米尺度流、多孔介质流、多相多质流、非牛顿流体、粒子悬隔i浮流、湍流、化学反应流、燃烧问题、磁流体、晶体生长等许多领域得到应用.下面分别以多孔介质流、多相流和非牛顿流体三个方面为例,做较详细说明.由于格子Boltzamnn方法边界条件易于实施,在模拟具有复杂几何构型的问题具有较大的优势,因而这个方向的发展非常迅速.目前,采用格子Boltzamnn方法对多孔介质流进行模拟主要在空隙尺度和代表单元尺度上进行.在孔隙尺度上,可以直接使用格子Boltzamnn方法描述孔隙内的流体流动,多孔介质则当做固体壁面,流体与介质相互作用使用边界处理格式来描述.在多相流方面,由于真实的流动问题常常是多相的,因而对其开展研究具有重要的现实意义.由于格子Boltzamnn方法的介质特性,它可以方便地描述数流动中不同相之间的相互作用,因而在多相流领域具有较好的应用前景.按照设计方法的不用,现有模拟多相流的格子Boltzamnn模型可分为四大类:着色模型、伪势模型、自由模型和其他模型.格子Boltzamnn方法在非牛顿流体领域的应用刚刚起步,主要研究对象是非牛顿幂律流体.Aharonov等最早提出使用矩阵碰撞该算子来计算幂律流问题,即在每一个时步内,调整碰撞算自来该表局部的动力学黏性系数.Boek用该模型模拟了幂律流体在简化多孔介质中模型的流动,模拟结果与达西定律符合良好.最近,Gabbanelli又对上述模型进行了改进,引入分段幂律方程描述剪切率和表现黏度的关系.以上可看出,到目前为止,格子Boltzamnn方法的研究者主要局限在科学界.尽管如此,随着格子Boltzamnn 方法理论体系逐渐完善,以及计算机技术的进一步发展,格子Boltzamnn方法也会走向更加广泛的工业实际应用中.1.3.2格子Boltzamnn的优缺点流体力学的理论描述通常建立在纳维--斯托克斯方程的基础上,作为流体力学的基石,它已处在了一个多世纪.在通常尺度下,|人们对此方程的物理可靠性即准确性并不抱异议.理论上人们一般通过求纳维--斯托克斯方程及其各种简化形式的途径来处理复杂的流体力学问题,现行的计算流体力学研究也主要是围绕着纳维--斯托克斯方程的计算方法展开的.然而,基于其本质上的非线性以及边界条件处理的困难,除少数简单问题外,解析和数值求解纳维--斯托克斯方程都是极具挑战性的任务.除了求解的困难外,作为一种对流体物理的描述,与描述经典力学运动的牛顿运动方程,或与描述量子力学运动的薛定谔方程等原理方程不同,纳维--斯托克斯方程是从更根本的原理性方程出发,在合理地假定某些物理机制可以忽略后,经过统计平均得到的.本质上纳维--斯托克斯方程当然不可能描述那些被忽略了的物理机制带来的宏观现象,比如流体系统中的相变、非牛顿的本构关系以及在分子运动自由程尺度上的物理现象,在这些领域,纳维--斯托克斯方程明显的显示出了他的局限性.从20世纪80年代末开始,一种对于流体力学的全新的理论表相及有效的计算方法初步形成,这就是现在人们通常所谓的格子Boltzamnn方法.关于格子Boltzamnn方法的早期发展,上文已有较全面的综述,在此仅作简单介绍.从历史角度来讲,格子Boltzamnn方法最初是从所谓的格子气模型演化而来的,而后者是一种抽象简化的分子运动数学模型.格子Boltzamnn方法最初的引入有两个主要原因:一是为了降低模型导致的数值噪音;而是能够克服格子气模型里处在的非物理缺陷.可以证明,格子Boltzamnn系统的宏观表象基本满足纳维--斯托克斯方程.从而,人们可以模拟格子Boltzamnn系统地方法来间接地解纳维--斯托克斯方程.标准格子Boltzamnn方程一般用一下的数学表达式描述:式中——粒子分布函数;——碰撞项.用格子玻尔兹曼模型进行流体的数值模拟有一些明显的优越性.如,它的对流(advection)过程是通过常数值速度实现的.这相应的计算是一项极其简单的操作步骤.当适当的格子网格选定后,该过程通常可以用完全平移的方式实现.用计算数学里的常规有限插值语言来讲,它对应于上风插值.但所不同的是其对应的柯郎数(Courant Number)等于1.相比之下,纳维——斯托克思方程的对流项是一个随时空变化的非线性函数.众所周知,对于它的计算不是一项简单的事,并且,数值稳定性的要求迫使人们在实际问题的计算中只能使用比1小得多的柯朗数.在给定空间分辨度的情况下,小柯朗数意味着小时间步长,从而大大延长了计算时间:同时,小柯朗数也增大了数值扩散误差,迫使人们采用更高精度格式或隐式格式.其后果是,或者算法变得极为复杂,并行效率大大降低;或者计算只限制在处理定常流的情况下.事实上,定常流是对流动情况的极大限制.许多重要的流体力学问题,如分离流,即使我们只关心它的时间平均的结果,也是不能用定常流假设来近似的.在此我们也要提一下格子玻尔兹曼方程的另一个本质特性:所有非线性效应在格子玻尔兹曼方法里都包含在碰撞项中,并且是以纯粹局部信息的方式体现的.这进一步发挥了并行计算的长处.所有这些理由意味着格子玻尔兹曼方法是对非定常流动实行大规模并行模拟计算的一种比较优越的方法.相比之下,以流体力学方程(纳维一斯托克思方程或Burnett类型方程)宏观描述为基础的传统计算方法对许多这类问题存存基本困难.除边界条件之外,利用各种封闭性假设推导出的超越纳维一斯托克思的宏观方程直至现今仍存在对其数学规范性的疑问和争议,多相流的计算也存存同样问题.众所周知,流体系统中存在多相的物理机制是分子问的长程作用力,这种机制早已超出了流体力学方程所能描述的物理现象范围.以流体力学方程为基础的多相流计算方法必须依赖额外的模型来模拟流体力学方程本身所不包含的物理现象.除了实际数值结果显示的问题之外,这种方法本质上隐含着严重的基本物理缺陷,这种缺陷集中表现在对相交界面的准确描述上面,即在十分尖锐的相界面附近,纳维一斯托克思方程之类近平衡态的近似表象是有相当疑问的.这也反映在相界面和兀滑动(no—slip)固体边界条件的互斥性上面,为了修补这一缺憾,人们不得不引入各种滑动经验模型.反之,以细观(mesoscopic)为表象基础的格子玻尔兹曼方法可容忍更大的非平衡态程度及更广义的严格边界条件.另外,压力的状态方程在细观表象中是由粒子的相互作用自然得出的,而不用直接输入和处理.在相变情况下,物体的宏观特性将产生不连续性,而对应的微观和细观力学机制并无改变.格子玻尔兹曼方法在模拟多相流上有着广泛的使用.然而,这种为大多数人所熟悉的格子玻尔兹曼方法的理论框架存在本质上的缺陷.由于它运用逆向切普曼一安斯柯格展开的途径来适定平衡态分布函数中的关键参数,以达到复建宏观物理体系的目的,这就使其。
格子boltzmann法

格子boltzmann法
格子波尔兹曼法(Grid-Based Boltzmann Method)是用于计算复杂系统的一种数值模拟方法,该方法基于玻尔兹曼方程,采用格子划分的非总熵方案计算分布函数所描述的传播动力学系统的平衡性质。
格子波尔兹曼方法由三个部分组成,分别是分子动力学基础、格子化方案以及格点迭代方案。
在空间上,格子波尔兹曼方法采用密度聚类格子,由于每个格子内节点之间的影响,允许改变每个节点状态。
在时间上,格子波尔兹曼方法通过欧拉法和龙格-库塔法,将弹性系统的猝灭问题转换为一个接近平衡态的迭代问题。
最终,根据初始条件和格子化方案计算本征周期、如粒子操纵力学系统中的陷阱模式等。
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f7 f4
ρ 0 v = ρ 0 v + 2 f 6 − 2 f 8 − ( f1 − f 3 ) ⇒
2 3 f8 = f 6 − 1 ( f1 − f 3 ) − 1 ρ 0v. 2 6
Pressure/Density Boundaries
• // Zou and He pressure boundary on north side. • for( i=0; i<ni; i++) • { • fi = ftemp[nj-1][i]; • uy0 = -1. + ( fi[0] + fi[1] + fi[3] • + 2.*( fi[2] + fi[5] + fi[6])) / rho0; • ru = rho0*uy0; • fi[4] = fi[2] - (2./3.)*ru; • fi[7] = fi[5] - (1./6.)*ru + (1./2.)*( fi[1]-fi[3]); • fi[8] = fi[6] - (1./6.)*ru + (1./2.)*( fi[3]-fi[1]); • }
Pressure/Density Boundaries
• Assume that velocity tangent to the boundary is zero and solve for the component of velocity normal to the boundary • Need to solve for v, f4, f7 and f8
f 7 = f5 + 1 ( f1 − f3 ) − 1 ρ0v. 2 6
2 3
Pressure/Density Boundaries
ρ 0v = f 2 − f 4 + f 5 + f 6 − f 7 − f 8 ⇒ ρ 0 v = f 2 − f 2 − ρ 0 v + f 5 + f 6 − ( f1 − f 3 + f 5 − f 6 + f 8 ) − f 8 ⇒
Pressure/Density Boundaries
• Dirichlet boundary conditions constrain the pressure/density at the boundaries • Solution is closely related to that for velocity boundaries • A density ρ0 is specified and velocity is computed • Specifying density is equivalent to specifying pressure since there is an equation of state (EOS) relating them directly
– For single component D2Q9 model, the relationship is simply P = RTρ with RT = 1/3. – More complex EOS applies to single component multiphase models – We assume that velocity tangent to the boundary is zero and solve for the component of velocity normal to the boundary.
Exercise
• Create a new version of your code that includes constant pressure boundaries at x = 0 and x = Lx. • Plot the observations and expected Poiseuille velocity profile on the same graph
ρ0 + ρ0v = f0 + f1 + f2 + f3 + f5 + f6 + f2 + f5 + f6 ⇒
v = −1+ f0 + f1 + f3 + 2( f2 + f5 + f6 )
ρ0
.
Pressure/Density Boundaries
f4 = f2 − f
2 3
eq 2
+f
Choices
• Specify density (i.e., pressure via EOS)
– Velocity computed – Dirichlet
• Specify velocity
– Density/pressure computed – Von Neumann
• Lots of temporal/spatial flexibility
Unknown after streaming
2 ρv0 = f2 − f2 − ρv0 + f5 + f6 − ( f1 − f3 + f5 − f6 + f8 ) − f8 ⇒ 3 f
7
f4
2 ρv0 = ρv0 + 2 f6 − 2 f8 − ( f1 − f3 ) ⇒ 3 1 1 f8 = f6 − ( f1 − f3 ) − ρv0. 2 6
eq 2
= f4 − f
eq 4
Constant Concentration
Velocity/Flux BCs
Unknown after streaming
• Two equations have the directional density unknowns f4, f7 and f8 in common, so rewrite them with those variables on the left hand side:
A Few More LBM Boundary Conditions
Key paper:
• Zou, Q. and X. He, 1997, On pressure and velocity boundary conditions for the lattice Boltzmann BGK model, Phys. Fluids 9, 1591-1598.
f 4 + f 7 + f8 = ρ 0 − f 0 − f1 − f 2 − f 3 − f 5 − f 6
f 4 + f 7 + f8 = f 2 + f 5 + f 6 − ρ 0v
ρ0 − f 0 − f1 − f 2 − f 3 − f 5 − f 6 = f 2 + f 5 + f 6 − ρ0v
f0 + f1 + f3 + 2( f2 + f5 + f6 ) ρ= . 1+ v0
Constant Concentration
Velocity/Flux BCs
f4 = f2 − f
f 4eq − f 2eq =
eq 2
Unknown after streaming
• Solving the bounceback equation for f4:
Constant Concentration
Velocity/lux BCs
Unknown after streaming
• Finally, we assume bounceback of f perpendicular to boundary for a fourth equation:
f2 − f
f 4 + f 7 + f8 = ρ − f 0 − f1 − f 2 − f 3 − f 5 − f 6
f 4 + f 7 + f8 = f 2 + f 5 + f 6 − ρv0
Constant Concentration
Velocity/Flux BCs
• Equating them gives:
Unknown after streaming
ρ − f 0 − f1 − f 2 − f 3 − f 5 − f 6 = f 2 + f 5 + f 6 − ρv0
• Solving for ρ ρ:
ρ + ρv0 = f0 + f1 + f2 + f3 + f5 + f6 + f2 + f5 + f6 ⇒
+f
eq 4
2 = f 2 − ρv0 3
• In detail, part of this is:
1 1 2 1 1 2 2 ρ + ρ ( −1 ⋅ v0 ) + ρv0 − ρ (u0 + v0 ) 3 2 6 9 1 1 2 1 2 1 2 2 − ρ + ρ (1 ⋅ v0 ) + ρv0 − ρ (u0 + v0 ) = − ρv0 3 2 6 3 9
D2Q9 BCs
• For example: Out In
– f(4,7,8) = function of f(1,2,3,5,6) and BC type
Constant Concentration
Velocity/Flux BCs
Unknown after streaming
• Need to solve for ρ, f4, f7, f8 • Need 4 equations • The macroscopic density formula is one equation: