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計算流體力學(xué)2035愿景

出版社:科學(xué)出版社出版時間:2023-09-01
開本: B5 頁數(shù): 340
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計算流體力學(xué)2035愿景 版權(quán)信息

計算流體力學(xué)2035愿景 內(nèi)容簡介

本書根據(jù)我國國防工業(yè)和國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展對當(dāng)今計算流體力學(xué)(CFD)的重大需求,主要針對2035年CFD的能力水平進(jìn)行展望和預(yù)測,并給出發(fā)展建議。本書共凝練了與CFD相關(guān)的九大重點(diǎn)發(fā)展方向,并圍繞各個重點(diǎn)方向聯(lián)合國內(nèi)擁有優(yōu)勢的高校、研究院所建立了專業(yè)論證團(tuán)隊。全書共分為十章:**章為緒論,第二至第九章分別從概念及應(yīng)用背景、現(xiàn)狀及2035目標(biāo)、差距與挑戰(zhàn)、發(fā)展路線圖、措施與建議五個方面闡述了論證團(tuán)隊在各個方向上的調(diào)研、論證及分析結(jié)論。從中讀者可以了解到未來15年在包括物理模型、計算方法、軟/硬件等方面的發(fā)展趨勢和發(fā)展路線,從而指導(dǎo)研究工作的規(guī)劃及相關(guān)指導(dǎo)政策的制定。

計算流體力學(xué)2035愿景 目錄

目錄 序言 第1章 概述 1 1.1 CFD基本概念及發(fā)展歷史 1 1.1.1 CFD基本概念 1 1.1.2 CFD發(fā)展歷史 3 1.2 CFD主要應(yīng)用領(lǐng)域 6 1.3 2035年目標(biāo) 8 1.4 重點(diǎn)發(fā)展方向和技術(shù)路線圖 9 1.4.1 重點(diǎn)發(fā)展方向 9 1.4.2 現(xiàn)狀、目標(biāo)和差距 9 1.4.3 技術(shù)路線圖 15 參考文獻(xiàn) 16 第2章 基于高性能硬件的CFD軟件與大數(shù)據(jù)技術(shù) 17 2.1 概念及背景 17 2.2 現(xiàn)狀及2035年目標(biāo) 21 2.2.1 高性能計算現(xiàn)狀 21 2.2.2 面向CFD的大數(shù)據(jù)現(xiàn)狀 26 2.2.3 面向CFD的可視化現(xiàn)狀 28 2.2.4 2035年目標(biāo) 30 2.3 差距與挑戰(zhàn) 31 2.3.1 未來高性能計算機(jī)差距與挑戰(zhàn) 31 2.3.2 面向CFD的并行算法和應(yīng)用軟件的差距與挑戰(zhàn) 35 2.3.3 面向CFD的大數(shù)據(jù)差距與挑戰(zhàn) 36 2.3.4 面向CFD的可視化差距與挑戰(zhàn) 37 2.4 發(fā)展路線圖 39 2.5 措施與建議 40 2.5.1 發(fā)展面向CFD的異構(gòu)多態(tài)融合體系結(jié)構(gòu)協(xié)同設(shè)計 40 2.5.2 構(gòu)建自主高性能計算生態(tài)環(huán)境 42 2.5.3 加強(qiáng)大型CFD應(yīng)用先進(jìn)并行算法和軟件研制 43 2.5.4 培養(yǎng)計算科學(xué)的多學(xué)科交叉型人才 44 2.5.5 加強(qiáng)面向CFD的大數(shù)據(jù)和可視化技術(shù)研究 44 參考文獻(xiàn) 46 第3章 網(wǎng)格生成與自適應(yīng)技術(shù) 49 3.1 概念及背景 49 3.2 現(xiàn)狀及2035年目標(biāo) 50 3.2.1 現(xiàn)狀 51 3.2.2 2035年目標(biāo) 57 3.3 差距與挑戰(zhàn) 58 3.3.1 與CAD系統(tǒng)有效集成 58 3.3.2 網(wǎng)格自動與并行生成 60 3.3.3 網(wǎng)格自適應(yīng)更新 62 3.4 發(fā)展路線圖 63 3.4.1 發(fā)展思路 63 3.4.2 階段性目標(biāo) 64 3.5 措施與建議 65 參考文獻(xiàn) 66 第4章 高保真數(shù)值方法 69 4.1 概念及背景 69 4.2 現(xiàn)狀及2035年目標(biāo) 71 4.2.1 現(xiàn)狀 72 4.2.2 2035年目標(biāo) 82 4.3 差距與挑戰(zhàn) 83 4.4 發(fā)展路線圖 84 4.5 措施與建議 85 參考文獻(xiàn) 87 第5章 轉(zhuǎn)捩、湍流與大范圍分離流動模擬技術(shù) 95 5.1 概念及背景 95 5.2 現(xiàn)狀及2035年目標(biāo) 97 5.2.1 現(xiàn)狀 98 5.2.2 2035年目標(biāo) 109 5.3 差距與挑戰(zhàn) 110 5.3.1 DNS 111 5.3.2 LES 111 5.3.3 RANS-LES差距 112 5.3.4 湍流模式差距 113 5.3.5 轉(zhuǎn)捩模式差距 113 5.3.6 基于穩(wěn)定性理論的轉(zhuǎn)捩預(yù)測差距 114 5.4 發(fā)展路線圖 114 5.4.1 DNS方法 115 5.4.2 LES方法 116 5.4.3 RANS-LES混合方法 116 5.4.4 湍流模式 117 5.4.5 轉(zhuǎn)捩模式 117 5.4.6 基于穩(wěn)定性理論的轉(zhuǎn)捩預(yù)測 118 5.5 措施與建議 118 參考文獻(xiàn) 119 第6章 內(nèi)流與燃燒 130 6.1 概念及背景 130 6.2 現(xiàn)狀及2035年目標(biāo) 132 6.2.1 現(xiàn)狀 133 6.2.2 2035年目標(biāo) 155 6.3 差距與挑戰(zhàn) 155 6.3.1 高性能計算的有效利用及CFD程序開發(fā) 156 6.3.2 葉輪機(jī)內(nèi)轉(zhuǎn)捩和大尺度渦旋流動的非定常湍流模擬 156 6.3.3 航空發(fā)動機(jī)燃燒室數(shù)值仿真技術(shù) 157 6.4 發(fā)展路線圖 157 6.4.1 內(nèi)流發(fā)展路線圖 158 6.4.2 燃燒發(fā)展路線圖 159 6.5 措施與建議 161 參考文獻(xiàn) 162 第7章 多介質(zhì)多物理場耦合模擬與多學(xué)科耦合分析 176 7.1 概念及背景 176 7.1.1 多介質(zhì)流動 176 7.1.2 多物理場流動 177 7.1.3 多學(xué)科耦合分析 179 7.2 現(xiàn)狀及2035年目標(biāo) 182 7.2.1 現(xiàn)狀 183 7.2.2 2035年目標(biāo) 203 7.3 差距與挑戰(zhàn) 205 7.3.1 多介質(zhì)流動模擬 207 7.3.2 多物理場模擬 207 7.3.3 多學(xué)科耦合分析 208 7.4 發(fā)展路線圖 211 7.5 措施與建議 212 7.5.1 多介質(zhì)流模擬 213 7.5.2 多物理場模擬 213 7.5.3 多學(xué)科耦合分析 214 7.6 典型案例分析 215 參考文獻(xiàn) 215 第8章 驗證、確認(rèn)與不確定度量化 221 8.1 概念及背景 221 8.2 現(xiàn)狀及2035年目標(biāo) 226 8.2.1 現(xiàn)狀 226 8.2.2 2035年目標(biāo) 233 8.3 差距與挑戰(zhàn) 233 8.3.1 指南、規(guī)范和標(biāo)準(zhǔn) 234 8.3.2 誤差估計和不確定度量化 235 8.3.3 CFD驗證與確認(rèn)基準(zhǔn)模型數(shù)據(jù) 236 8.4 發(fā)展路線圖 237 8.5 措施與建議 237 參考文獻(xiàn) 238 第9章 多學(xué)科優(yōu)化設(shè)計 244 9.1 概念及背景 244 9.2 現(xiàn)狀及2035年目標(biāo) 245 9.2.1 現(xiàn)狀 245 9.2.2 2035年目標(biāo) 266 9.3 差距與挑戰(zhàn) 267 9.4 發(fā)展路線圖 268 9.5 措施與建議 270 9.6 典型案例分析 271 參考文獻(xiàn) 276 第10章 人工智能/量子計算與CFD的結(jié)合 295 10.1 概念及背景 295 10.1.1 人工智能在CFD中的應(yīng)用 295 10.1.2 量子計算:人工智能的革命性算力 297 10.2 現(xiàn)狀及2035年目標(biāo) 298 10.2.1 人工智能方法在網(wǎng)格方面的應(yīng)用現(xiàn)狀 299 10.2.2 人工智能在CFD數(shù)值算法方面的融合現(xiàn)狀 299 10.2.3 人工智能在數(shù)據(jù)分析方面的應(yīng)用現(xiàn)狀 301 10.2.4 人工智能功能性替代CFD方面的現(xiàn)狀 302 10.2.5 量子計算機(jī)發(fā)展現(xiàn)狀 306 10.2.6 量子CFD算法發(fā)展現(xiàn)狀 307 10.2.7 2035年目標(biāo) 308 10.3 差距與挑戰(zhàn) 309 10.4 發(fā)展路線圖 311 10.5 措施與建議 312 10.5.1 數(shù)據(jù)驅(qū)動的模型構(gòu)建和應(yīng)用 313 10.5.2 數(shù)值求解方面的人工智能融入 316 10.5.3 CFD結(jié)果的數(shù)據(jù)挖掘 319 10.5.4 CFD與實驗的智能融合 320 10.5.5 建立系統(tǒng)的高保真數(shù)據(jù)庫 321 10.5.6 CFD與量子計算的融合建議 321 10.6 典型案例分析 321 參考文獻(xiàn) 325 附錄 本書作者之外的參與者及貢獻(xiàn)者 327
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