飞行器高雷诺数下气动优化及动边界问题高精度快速算法研究

高雷诺数可压缩N-S方程的高精度快速算法是求解多物理场环境下控制优化和动边界问题（如飞行器多体分离）的关键，这些高精度快速算法及其相关的快速控制优化算法、非结构动网格的自动自适应加密并行技术已经成为飞行器数字化设计中的技术瓶颈。基于我们在动边界处理、高精度流场求解算法构造、非结构网格并行实现等方面的研究基础和经验，我们希望在这些技术难点上有所创新与突破。通过本项目，我们希望能够发展针对复杂外形的混合型二阶以上精度高雷诺数可压缩流场求解算法；发展新的N-S方程控制下的气动优化方法；发展高负载平衡的三维结构/非结构网格的自动自适应加密并行技术；发展新的高精度稳定动边界处理和流固耦合算法与实现技术，为最终开发拥有自主知识产权的飞行器多物理场气动控制优化和飞行器多体分离问题数值模拟软件奠定基础。

项目主要研究飞行器高雷诺数可压缩N-S方程的高精度快速算法、气动控制优化计算算法、动边界（如飞行器多体分离）问题以及结构/非结构动网格并行实现的负载平衡等现代飞行器数值模拟中的核心问题。项目取得的主要成果：.(一).发展了一类高效高精度快速耦合算法，算法比同类算法计算效率大幅提高。算法基于混合网格DG/WENO-FD耦合算法，即在复杂外形边界附近使用非结构DG方法而在流场其余90%以上区域使用结构的WENO-FD方法。这种耦合算法结合了WENO-FD和DG方法各自的优点，在保证高阶精度的同时与传统的DG方法相比计算效率得到了大规模的提升，耦合算法相比传统的DG算法计算效率至少快5倍，可以节约大约60%-70%的计算量。.(二).提出了一个快速并行优化算法，比串行算法收敛速度大幅提高。针对动态边界控制优化这一技术难点，我们发展了天然并行的同步随机扰动（SPSA）快速气动优化算法，每一个进程独立选择一个设计变量独立优化，规约选择最优的设计变量，该算法进程之间无需消息传递，算法可以自动达到负载平衡。利用该并行的SPSA优化算法比传统的非并行优化算法迭代步数较少了90%，整体的优化效率提高了3倍。.(三).实现了多体问题分离重叠块结构网格上的流场求解器的大规模并行算法。针对弹体投射的多体分离问题，我们对机翼和弹体均采用多块结构网格，设计并开发了多块重叠结构网格的并行网格装配和插值算法。基于任务过度分解的思想为多块结构网格流场求解器设计了细分网格块-单元的双层数据结构。每个计算节点管理多块较小规模的结构网格，节点间和节点内的负载平衡以网格块为基本单位，既适应复杂外形以及拓扑的模型又可以发挥结构网格块易于实现连续访存的特点，提高计算效率。千核并行效率接近70%，将进行万核级别测试预计并行效率可达到或超过50%。.(四).项目组共发表高水平论文15篇；开发多体分离问题平行计算软件一套；培养博士生3名、硕士生6名。