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J-GLOBAL ID:201802221420230066   整理番号:18A0838953

動力学的に減少した局所Navier-Stokes方程式を用いた非定常非圧縮性流のマルチGPU並列計算【JST・京大機械翻訳】

Multi-GPU parallel computation of unsteady incompressible flows using kinetically reduced local Navier-Stokes equations
著者 (6件):
資料名:
巻: 167  ページ: 215-220  発行年: 2018年 
JST資料番号: E0859A  ISSN: 0045-7930  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: イギリス (GBR)  言語: 英語 (EN)
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二次元二重周期せん断層と三次元減衰均一等方性乱流の数値シミュレーションを,非定常非圧縮性流れに適用できる,正確な過渡挙動を得ることができるKRLNS方程式を用いて提示した。高精度を達成するために,KRLNS方程式を高次中心差分近似と4段Runge-Kutta法で離散化した。結果を,格子Boltzmann法(LBM)と擬似スペクトル法(PSM)によって得られた解と比較し,この問題の標準的なアプローチである。並列計算を多重GPU(Tesla K40)上で実行し,ドメイン分解法に基づいて最大4GPUを得て,KRLNS方程式の高速化を研究した。全ての3つの方法が非定常非圧縮性流れの過渡流れ場を捉えることができ,KRLNS方程式に対する大きな高速化が得られることが分かった。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (1件):
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流体動力学一般 

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