.
Проміжне місце в плані точності розрахунків і обсягу необхідних обчислювальних ресурсів займають LES-моделі турбулентності. Якщо RANS-моделі вже давно і активно застосовуються в промислових розрахунках, а масові DNS-розрахунки практично значущих завдань все ще представляються справою досить далекої перспективи, то активне впровадження LES-моделей турбулентності можна позначити питанням найближчого часу. LES-моделі істотно більш вимогливі до розмірів розрахункових сіток у порівнянні з RANS-моделями турбулентності. Крім того, вони потребують проведення тривалих нестаціонарних розрахунків. Для розрахунку прикладних задач із задовільною точністю можуть знадобитися тисячі обчислювальних вузлів, і при цьому коло потенційних завдань залишиться обмеженим.
Окремим і важливим питанням для масового впровадження DNS / LES-моделювання стає створення відповідного програмного забезпечення. Хоча формально в більшості інженерних CFD-пакетів і реалізовані LES-моделі, що використовуються в цих пакетах різницеві схеми та схеми інтегрування за часом все також орієнтовані на RANS-моделі турбулентності, і такі схеми не оптимальні для DNS / LES-моделювання. Наприклад, важлива властивість різницевої схеми для DNS - або LES-розрахунків - збереження дискретної кінетичної енергії. Використання ж протипотоковому схем для апроксимації конвективних членів, широко поширене для RANS-моделей, призводить до помітної чисельної диссипации і нефізичної придушення пульсацій швидкості в розрахунках. Крім специфічного набору різницевих схем і чисельних методів відповідне програмне забезпечення повинне володіти хорошими характеристиками масштабованості. Розрахунки завдань у рамках LES-моделей турбулентності можуть зажадати десятки тисяч обчислювальних ядер, а таких параметрів масштабованості, як показує практика, зараз складно очікувати і від комерційних пакетів, і від вільно розповсюджуваних кодів.
Зупинимося докладніше на питаннях, пов'язаних з розробкою таких програм для задач гідрогазодинаміки. Найбільш поширені методи обчислювальної гідрогазодинаміки можна розділити на два типи: спектральні методи і сіткові методи.
Використання спектральних методів накладає жорсткі обмеження на форми розрахункових областей, і застосовність таких методів обмежується по більшей частини чисто науковими завданнями. Сіткові ж методи володіють більшою гнучкістю, можливістю завдання складних конфігурацій розрахункових областей, і широко застосовуються як в наукових, так і в прикладних дослідженнях. Крім того, сітковий підхід більш простий при реалізації на багатопроцесорних обчислювальних системах і володіє хорошим потенціалом масштабованості. Практично необмеженими можливостями з погляду масштабованості володіють явні схеми для стислих течій.
Використовуючи сучасні алгоритми теорії графів, можна побудувати збалансоване розбиття розрахункової області завдання між обчислювальними процесами, а завдяки малому розміру шаблону апроксимації рівнянь час на асинхронну пересилку необхідних даних між обчислювальними процесами може бути легко скомпенсировано і «замасковано» обчисленнями з локальним фрагментом розрахункової сітки.
Дещо складніше виглядає ситуація з нестисливими і слабо стискаєте течіями або неявними схемами інтегрування за часом. У цьому випадку на кожному кроці за часом виникає необхідність вирішувати більшу сільноразреж...
