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Mejorando la precisión computacional para esquemas de Boltzmann en redes en flujos de medios porosos

Autores: Gray, Farrel; Boek, Edo

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2016

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Acceso abierto

Artículo científico
2016

Mejorando la precisión computacional para esquemas de Boltzmann en redes en flujos de medios porosos


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería de Sistemas

Palabras clave

Método
Esquemas de Boltzmann en red
Transformación
Función de distribución
Cálculos de campo de velocidades
Método de tiempo de relajación múltiple

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 19

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Revaluamos un método para aumentar la precisión computacional de los esquemas de Boltzmann en redes mediante una simple transformación de la función de distribución propuesta originalmente por Skordos, la cual se encontró que proporcionaba un aumento marginal en precisión en el artículo original. Reafirmamos el método y presentamos consideraciones de implementación importantes que se pasaron por alto en el trabajo original y demostramos que este método puede mejorar de hecho la precisión de los cálculos de campo de velocidades en órdenes de magnitud y no pierde precisión cuando las velocidades son pequeñas, a diferencia del enfoque habitual de LB. El análisis se enmarca dentro del método de múltiples tiempos de relajación para flujos en medios porosos, sin embargo, el enfoque se extiende directamente a otros esquemas de Boltzmann en redes. Primero, calculamos el flujo entre placas paralelas y comparamos el error del perfil analítico para el enfoque tradicional y el esquema transformado utilizando precisión simple (4 bytes) y doble (8 bytes). Luego, calculamos el flujo dentro de un medio poroso de estructura compleja y mostramos que el enfoque tradicional utilizando precisión simple conduce a errores sistemáticos grandes en comparación con la precisión doble, mientras que el enfoque transformado evita este problema manteniendo todos los beneficios de eficiencia computacional de utilizar precisión simple.

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