[论文解读] An AMReX-based Compressible Reacting Flow Solver for High-speed Reacting Flows relevant to Hypersonic Propulsion

Shivank Sharma, Ral Bielawski+9 more|arXiv (Cornell University)|Dec 1, 2024

Gas Dynamics and Kinetic Theory被引用 15

一句话总结

基于 AMReX 的可压缩反应流求解器，用于高超声速推进，具有嵌入边界处理、AMR 和 GPU 加速动力学，在标准和冲压机样式配置中得到验证。

ABSTRACT

This work presents a comprehensive framework for the efficient implementation of finite-volume-based reacting flow solvers, specifically tailored for high speed propulsion applications. Using the exascale computing project (ECP) based AMReX framework, a compressible flow solver for handling high-speed reacting flows is developed. This work is complementary to the existing PeleC solver, emphasizing specific applications that include confined shock-containing flows, stationary and moving shocks and detonations. The framework begins with a detailed exposition of the numerical methods employed, emphasizing their application to complex geometries and their effectiveness in ensuring accurate and stable numerical simulations. Subsequently, an in-depth analysis evaluates the solver's performance across canonical and practical geometries, with particular focus on computational cost and efficiency. The solver's scalability and robustness are demonstrated through practical test cases, including flow path simulations of scramjet engines and detailed analysis of various detonation phenomena.

研究动机与目标

• 为高超声速推进的高速度、反应性流的高效、可扩展仿真提供动机与能力。
• 开发一个使用 AMReX 的基于有限体积、AMR 的求解器，具备用于复杂设备的嵌入边界几何处理。
• 整合稳定数值方法（Riemann 求解器、极限器）和用于刚性化学反应的算子分裂。
• 在标准测试和实际冲压发动机/点火场景中展示求解器能力。
• 评估在高保真几何上的性能、精度与内存效率。

提出的方法

• 对可压缩 Navier–Stokes 方程进行有限体积离散，包含组分传输与化学源项。
• 使用 AMReX 的基于补丁的自适应网格细化（AMR），并对复杂几何实现嵌入边界处理。
• 两种近似 Riemann 求解器（HLLC 与 HLLC-LM），以及用于界面通量的 Piro-Central 通量选项。
• 对原始量进行二阶 TVD 插值并配备通量极限器的重构。
• 对化学反应进行 Cantera 集成的算子分裂；通过 ChemGPU 实现化学反应的 GPU 加速。
• 通过嵌入边界状态再分配来处理小割单元并维持 CFL 稳定性。
• 几何描述通过隐式函数或基于 STL 的 CAD 数据来实现，并通过 EBGeometry 加速和网格裁剪来降低内存使用。

实验结果

研究问题

• RQ1 AMReX 启用的 AMR 基于的可压缩反应流求解器，如何在与冲压推进相关的高速度、含冲击的反应性流中实现准确且高效的求解？
• RQ2 嵌入边界处理与小割单元处理（状态再分配）对复杂几何中的稳定性、精度与内存效率有何影响？
• RQ3 不同通量形式（HLLC、HLLC-LM、Piro-Central）在冲击主导的反应流中对精度和稳定性有何影响？
• RQ4 该求解器在标准测试与现实推进几何（包括爆轰现象和冲压路径）中的精度与收敛特性表现如何？

主要发现

最大网格层级	收敛速率
L=0	1.854
L=1	1.7726
L=2	1.865

• 基于 AMReX 的求解器在具有复杂几何的高速度反应流中实现了可扩展且高效的处理，利用 AMR 和 EB 方法。
• 对大几何形状在较高 AMR 级别时，嵌入边界裁剪可使内存减少约 40% 左右。
• HLLC-LM 通量在强冲击中缓解 Carbuncle 型不稳定性，同时在低马赫数区保持必要的耗散控制。
• 化学动力学通过算子分裂结合 Cantera 化学反应和 GPU 加速的 ChemGPU 来处理刚性问题。
• 典型测试（Sod、HIT）展示了收敛行为和极限器效应；较高的 AMR 级别可降低密度误差，并讨论了收敛趋势。
• 对冲压发动机样配置的全流场路径仿真证明该求解器能够解析推进相关流场中的多尺度特征。