[논문 리뷰] A smoothed dissipative particle dynamics methodology for wall-bounded domains

Jun Yang|arXiv (Cornell University)|2017. 08. 01.

Fluid Dynamics Simulations and Interactions참고 문헌 53인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 벽에 둘러싸인 영역에서 메조스코픽 유체 유동을 시뮬레이션하기 위해 동적 가상 입자 할당을 갖는 스무딩된 소산성 입자 동역학 방법(SDPD-DV)을 소개한다. 이 방법은 유체 입자, 경계 입자, 그리고 고체 벽 근처에 동적으로 할당된 가상 입자를 사용하며, 하이브리드 연결 셀/버르트-리스트 이웃 검색과 가상 입자 밀도 모델링을 통해 정확한 유체역학적 및 열역학적 거동을 달성한다. 시뮬레이션 결과는 코우렛 흐름에 대해 분석적 해와 뛰어난 일치를 보이며, 저레이놀즈 수에서 실린더 흐름에 대해서는 FLUENT와 양호한 일치를 보였다.

ABSTRACT

This work presents the mathematical and computational aspects of a smooth dissipative particle dynamics with dynamic virtual particle allocation method (SDPD-DV) for modeling and simulation of mesoscopic fluids in wall-bounded domains. The SDPD-DV method is realized with fluid particles, boundary particles and dynamically allocated virtual particles near solid boundaries. The physical domain in SDPD-DV contains external and internal solid boundaries, periodic inlets and outlets, and the fluid region. The solid boundaries of the domain are represented with boundary particles which have an assigned position, wall velocity, and temperature upon initialization. The fluid domain is discretized with fluid particles placed in a global index. The algorithm for nearest neighbor particle search is based on a combination of the linked-cell and Verlet-list approaches and utilizes large rectangular cells for computational efficiency. The density model of a fluid particle in the proximity of a solid boundary includes the contribution from the virtual particles in its truncated support domain. The thermodynamic properties of a virtual particle are identical to those of the corresponding fluid particle. Additional verification involves SDPD-DV simulations of transient, planar, Couette liquid water flow. The top plate is moving at and separated by 10-3 m from the bottom stationary plate. The numerical results are in very good agreement with the analytical solutions. Additional SDPD-DV verification is accomplished with the simulation of a body-force driven, low-Reynolds number flow of water over a cylinder of radius . The SDPD-DV field velocity and pressure are compared with those obtained by FLUENT.

연구 동기 및 목표

• 고체 경계가 존재하는 영역에서의 유체 유동을 위한 강력한 메조스케일 시뮬레이션 방법을 개발하는 것.
• 소산성 입자 동역학(DPD)에서 유체-벽 상호작용을 모델링하는 데 도전 과제를 해결하기 위해 경계 근처에 동적으로 할당된 가상 입자를 도입하는 것.
• 고체 벽 근처에서 밀도, 속도 및 열역학적 성질을 정확하게 표현하는 것.
• 분석적 해와 기존의 CFD 시뮬레이션과의 비교를 통해 방법을 검증하는 것.
• 복잡한 기하구조에서 일시적인 저레이놀즈 수 흐름을 효율적이고 정확하게 시뮬레이션할 수 있도록 하는 것.

제안 방법

• 유체 영역은 유체 입자를 사용하여 이산화하며, 입자 관리를 위한 글로벌 인덱싱 체계를 사용한다.
• 고체 경계는 고정된 위치, 벽 속도 및 온도를 할당받는 경계 입자를 통해 표현된다.
• 벽 근처의 유체에서의 밀도 및 응력 계산을 향상시키기 위해 고체 경계 근처에 동적으로 할당된 가상 입자를 할당한다.
• 큰 직사각형 셀을 사용하여 연결 셀과 버르트-리스트 방법을 융합한 하이브리드 이웃 검색 알고리즘을 통해 계산 효율성을 향상시킨다.
• 벽 근처의 유체 입자 밀도는 잘린 지지 도메인 내의 가상 입자 기여를 포함한다.
• 가상 입자의 열역학적 성질은 해당 유체 입자와 동일하게 설정되어 일관성을 유지한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 벽에 둘러싸인 영역에서 유체-벽 상호작용을 정확하게 모델링하기 위해 소산성 입자 동역학을 어떻게 확장할 수 있는가?
• RQ2 동적으로 할당된 가상 입자가 경계 근처의 밀도 및 응력 계산 정확도에 미치는 영향은 무엇인가?
• RQ3 SDPD-DV 방법은 평판 코우렛 흐름에 대해 분석적 해를 높은 정밀도로 재현할 수 있는가?
• RQ4 복잡한 흐름 기하구조에 대해 SDPD-DV 방법은 FLUENT와 같은 기존의 CFD 솔버와 어떻게 비교되는가?
• RQ5 SDPD-DV 프레임워크에서 하이브리드 연결 셀/버르트-리스트 이웃 검색을 통해 달성할 수 있는 계산 효율성은 어떠한가?

주요 결과

• SDPD-DV 방법은 액체 수소의 일시적 평판 코우렛 흐름에 대해 분석적 해를 매우 높은 정확도로 재현하였다.
• 저레이놀즈 수에서 실린더를 둘러싼 흐름에 대한 SDPD-DV 시뮬레이션의 속도장 및 압력장은 FLUENT 시뮬레이션 결과와 거의 일치한다.
• 가상 입자에 해당 유체 입자와 동일한 열역학적 성질을 할당하여 열역학적 일관성을 유지하였다.
• 하이브리드 이웃 검색 알고리즘이 입자 쌍 검사 수를 감소시켜 계산 효율성을 크게 향상시켰다.
• 가상 입자의 포함으로 고체 경계 근처의 밀도 재구성 정확도가 향상되어 안정적이고 정확한 DPD 시뮬레이션에 필수적인 요소가 되었다.
• 이 방법은 최소한의 수치 확산을 동반하면서도 복잡한 벽에 둘러싸인 흐름을 안정적이고 정확하게 시뮬레이션하는 데 있어 뛰어난 강건성과 정확도를 보였다.