1、计算流体力学 迭代法本模块包括三个部分:1.引言引言2.Gauss-Seidel迭代法迭代法 3.Jacobi迭代迭代4.松弛迭代法松弛迭代法1.引言2.Gauss-Seidel迭代法迭代法 Gauss-Seidel迭代法,简称G-S迭代法,具有形式简单,收敛速度较快的特点。假设求解过程是按x和y增长方向进行,于是在求解点(i,j)的值时,在(i-1,j)和(i,j-1)点上的值实际上已经求出。G-S迭代法基本思路是把已经求得的值,立即代入迭代式中去。它的迭代差分格式为:3.Jacobi迭代由上式可以看出,Jacobi迭代的每一步的值只依赖于上一迭代步的值,因此,具有很高的并行度。对稀疏线性方
2、程组,更有交换数据量小的特点。以稀疏带状五对角线性方程组的并行Jacobi迭代法为例,对方程组Ax=b,A 为如下矩阵4.松弛迭代法松弛迭代法松弛迭代法是对G-S迭代法的一种改进。其差分格式为:式中w被称为松弛因子。当w=1时,松弛迭代法就是Gauss-Seidel迭代法;当w1时被称为超松弛迭代(Seccessive Over-Relaxation)法,简称SOR法。它可以加速迭代收敛速度。SOR法的松弛因子一般需要通过调试得到。最优松弛因子可通过理论分析得到,它会随着计算区域内网格点增多而增大。计算实践发现,当所选择的松弛因子小于最优松弛因子时,在迭代过程中变量迭代值的变化是单调的;当所选择的松弛因子大于最优松弛因子时,在迭代过程中变量迭代值的变化会随着迭代次数发生摆动,由此也可以确定最优松弛因子。对CFD 中常用的几种古典迭代方法的并行计算进行了分析讨论,并对并行计算的可行性、收敛性、收敛速度等问题展开述,给出了并行计算的算法。该算法对于开发研制基于网络环境的具有分布式并行处理能力的CFD大型软件系统,实现CFD软件的集成化和智能化,具有较好的参考价值和借鉴作用