[论文解读] CN-Stream: Open-source library for nonlinear regular waves using stream function theory

Guillaume Ducrozet, Benjamin Bouscasse+3 more|arXiv (Cornell University)|Jan 29, 2019

Ocean Waves and Remote Sensing被引用 10

一句话总结

CN-Stream 是一个开源的 Fortran 库，采用改进的流函数理论计算非线性规则海洋波，可实现深水或浅水中波浪运动学和自由表面轮廓的高精度模拟。该方法通过为表面起伏和速度势分别设置独立的模态数量，改进了经典的 Rienecker 和 Fenton 方法，并能自动优化模态数量以满足目标精度，从而将适用范围扩展至接近破碎极限的波浪。

ABSTRACT

CN-Stream is a library for the computation of nonlinear regular ocean waves. The library is developed in order to be easily integrated with wave generation models in CFD solvers. It is based on the stream function theory and provides significant improvements regarding the applicability of the method for waves close to breaking (in deep or shallow water) compared to the classical implementation of Rienecker and Fenton [26]. The complete description of the wave field is available, including the free-surface evolution and the wave kinematics in the fluid domain. It is released as open-source, developed and distributed under the terms of GPL v3.

研究动机与目标

• 开发一种高精度、开源的工具，用于在任意恒定水深条件下模拟非线性规则海洋波。
• 克服经典流函数方法在模拟深水或浅水中陡峭、接近破碎的波浪时的局限性。
• 实现与 CFD 求解器的无缝集成，用于波-结构相互作用模拟。
• 提供自动模态选择功能，以实现最佳精度与计算效率的平衡。
• 支持详细的波浪运动学和压力场输出，用于物理分析与模型验证。

提出的方法

• 采用流函数理论，通过有限傅里叶级数展开求解完全非线性势流问题。
• 将自由表面边界条件简化为非线性代数方程组，并使用牛顿迭代法求解。
• 引入独立的模态数量（N1 用于表面起伏，N2 用于速度势），以提高数值精度。
• 自动确定满足用户定义收敛准则的最优配点数（模态数）。
• 采用混合收敛策略，结合相对误差阈值（eps_inc）和绝对误差阈值（err_max），以确保鲁棒性。
• 生成包含模态振幅、速度场和压力场以及自由表面轮廓的综合输出文件，便于可视化和耦合使用。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何改进流函数理论，以在深水和浅水中准确模拟接近破碎极限的非线性规则波？
• RQ2 对经典的 Rienecker 和 Fenton 公式进行哪些改进，可将其适用范围扩展至更高波陡度和更广水深范围？
• RQ3 自动模态选择是否能显著提升波浪模拟的精度，同时保持计算效率？
• RQ4 在不同波陡度和水深条件下，非线性波的运动学和压力场与线性预测结果有何差异？
• RQ5 CN-Stream 在多大程度上可作为 CFD 验证和波-结构相互作用建模的可靠参考解？

主要发现

• CN-Stream 在广泛的波陡度和相对水深范围内成功实现了高精度的非线性规则波计算，包括接近破碎的工况。
• 为表面起伏和速度势分别设置独立模态数量，相比标准实现，显著提升了数值稳定性和精度。
• 自动模态选择确保了在最小用户输入下的最优收敛，降低了发散风险，提升了鲁棒性。
• 该库能够生成准确的波浪运动学、压力场和自由表面轮廓，输出格式与 Tecplot 等可视化工具兼容。
• CN-Stream 已成功集成至 CFD 求解器如 ICARE、WCCH 和 OpenFOAM，用于波-结构相互作用模拟。
• 每次模拟仅需数秒即可实现收敛，适用于长期波浪传播研究和模型验证。