并行计算流体力学的研究与应用

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并行计算流体力学的研究与应用
1 计算流体力学（CFD）概况
自然界存在着大量复杂的流动现象，随着人类认识的深入，开始利用流动规律改造自然界。最典型的例子是人类利用空气对运动中的机翼产生升力的机理发明了飞机。航空技术的发展强烈推动了流体力学的迅速发展。
流体运动的规律由一组控制方程描述。计算机没有发明前，流体力学家们在对方程经过大量简化后能够得到一些线形问题解析解。但实际的流动问题大都是复杂的强非线形问题，无法求得精确的解析解。计算机的出现以及计算技术的迅速发展使人们直接求解控制方程组的梦想逐步得到实现，从而催生了计算流体力学这门交叉学科。
计算流体力学（CFD，Computational Fluid Dynamics）是一门用数值计算方法直接求解流动主控方程（Euler或Navier-Stokes方程）以发现各种流动现象规律的学科。它综合了计算数学、计算机科学、流体力学、科学可视化等多种学科。广义的CFD包括计算水动力学、计算空气动力学、计算燃烧学、计算传热学、计算化学反应流动，甚至数值天气预报也可列入其中。
自二十世纪六十年代以来CFD技术得到飞速发展，其原动力是不断增长的工业需求，而航空航天工业自始至终是最强大的推动力。传统飞行器设计方法试验昂贵、费时，所获信息有限，迫使人们需要用先进的计算机仿真手段指导设计，大量减少原型机试验，缩短研发周期，节约研究经费。四十年来，CFD在湍流模型、网格技术、数值算法、可视化、并行计算等方面取得飞速发展，并给工业界带来了革命性的变化。如在汽车工业中，CFD和其它计算机辅助工程（CAE）工具一起，使原来新车研发需要上百辆样车减少为目前的十几辆车；国外飞机厂商用CFD取代大量实物试验，如美国战斗机YF-23采用CFD进行气动设计后比前一代YF-17减少了60％的风洞试验量。目前在航空、航天、汽车等工业领域，利用CFD进行的反复设计、分析、优化已成为标准的必经步骤和手段。
当前CFD问题的规模为：机理研究方面如湍流直接模拟，网格数达到了109（十亿）量级，在工业应用方面，网格数最多达到了107（千万）量级。
2 并行计算流体力学（Parallel CFD）研究与应用现状
2.1 Parallel CFD的推动力
随着计算机技术的迅猛发展，CFD得以迅速发展和普及。单机性能的提高使过去根本无法解算的问题在普通微机上可以解算，从而推动了CFD成为尖端工业、乃至一般过程工业的基本设计分析手段，从而大大激发了其应用，但人们一直难以解决以下问题：
（1）工业应用方面的大规模设计计算问题。如飞机设计中全机气动性能计算，火箭发动机复杂多变的燃烧和跨音速流动模拟，导弹的气动隐身性能评估，低阻力系数高性能汽车外形的设计和分析，透平机械复杂叶型及组合的设计分析，潜艇尾迹模拟，高超音速航天器空气动力学设计分析，核电站水蒸汽两相流流动分析，非定常状态的物理过程如飞机起飞降落、过载下空间推进剂晃动分析等。这些大规模设计计算问题不但单个作业计算量庞大，且需不断调整，重复计算。
（2）流动机理的细致研究方面的问题。人们试图在很多场合期望放弃假设直接去求解和探索机理问题。如抛开基于统计理论的湍流简化模型直接模拟（DNS）湍流。这在计算能力有限的过去几乎是无法想象的。美国1991年提出的“高性能计算与通信（HPCC）计划” 、1995年美国实施的 “加速战略计算创新（ASCI）计划”、 1998美国DOE倡议实施“科学模拟计划”(SSP)，这些计划无一例外把计算流体力学作为作为重大挑战问题之一。
基于（1）和（2）两个原因，CFD研究人员发现硬件性能的提高随时会被无止境的需求所吞没，所以他们永远在作突破硬件性能的努力，尽管改进串行程序使用的数值算法可以提高计算效率，但并行化却几乎是唯一的大幅度提高计算效率的手段。
2.2 Parallel CFD的硬件相关性及编程概述
在20世纪80年代，向量计算机大大改善了CFD的计算速度，但是这种改善是以很高的费用为代价的。精简指令集计算机（RISC）在20世纪90年代的出现，提高了性能价格比，但是基于总线共享内存并行操作的规模不能超过8个处理器，原因是总线带宽限制了多CPU同时读取共享内存的速度。后来分布式内存（DMP）和分布共享内存（DSMP）机器的发展突破了这个瓶颈，Parallel CFD得到迅速发展。
Parallel CFD一般采用物理区域分割并行方法，在编程上采用单控制流多数据流（SPMD）模型，采用MPI或PVM实现消息传递，几乎适用于所有的并行机体系结构：如向量机、MPP、集群系统、SMP及其构成的星群系统，甚至是局域网连接的工作站/PC群。并行原理是：将整个流动区域分割成N个子区域分配给N个CPU计算，把子区域的初始流场信息、几何信息（网格坐标、标识号）分别装载入各子区域对应的CPU的内存中，在每一个CPU中启动计算进程，由主进程调度各CPU的计算。在每一次全场的扫描过程中，由各CPU完成子区域的计算并在边界完成数据交换（各CPU间的通信），由主进程收集全场数据完成收敛准则判别，并按需要进行写盘等其它操作。
在物理模型和数值算法确定的条件下，计算速度主要取决于CPU个数、CPU性能、内存、CPU-内存访问带宽、结点互

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LZ有没有关于EFD方面的介绍？

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