Core Concepts
본 연구는 Favre-averaged Non-Linear Harmonic (FNLH) 방법의 수렴을 가속화하는 수치 기법을 개발하였다. 이를 통해 평균 유동과 시간 선형화된 조화 유동을 명시적 또는 암시적으로 효율적으로 해결할 수 있는 통합된 수학적 체계를 제공한다.
Abstract
본 연구는 Favre-averaged Non-Linear Harmonic (FNLH) 방법의 수렴을 가속화하는 수치 기법을 개발하였다. FNLH 방법은 평균 유동과 시간 선형화된 조화 유동을 주파수 영역에서 효율적으로 결합하는 계산 체계이다.
개발된 기법은 다음과 같은 특징을 가진다:
평균 유동과 시간 선형화된 조화 유동의 희소 선형 시스템을 명시적 또는 암시적으로 해결할 수 있는 통합된 수학적 체계를 제공한다.
희소 선형 시스템의 유사성을 활용하여 메모리 효율적인 절차를 개발하였다. 이를 통해 계산에 사용되는 조화 성분 수에 무관하게 메모리 사용량이 일정하다.
두 개의 테스트 케이스를 통해 명시적 및 암시적 기법의 수렴성, 계산 효율성, 메모리 사용량을 비교 분석하였다.
암시적 기법은 명시적 기법 대비 약 7-10배 더 계산 효율적이며, 메모리 사용량도 약 50% 수준이다.
전체 annulus URANS 시뮬레이션과 비교하여, 암시적 FNLH 기법은 계산 시간과 메모리 사용량이 2 order 작으면서도 유사한 결과를 제공한다.
Stats
암시적 FNLH 기법은 명시적 기법 대비 약 7-10배 더 계산 효율적이다.
암시적 FNLH 기법의 메모리 사용량은 명시적 기법의 약 50% 수준이다.
암시적 FNLH 기법의 계산 시간과 메모리 사용량은 전체 annulus URANS 대비 2 order 작다.
Quotes
"본 연구는 Favre-averaged Non-Linear Harmonic (FNLH) 방법의 수렴을 가속화하는 수치 기법을 개발하였다."
"개발된 기법은 평균 유동과 시간 선형화된 조화 유동의 희소 선형 시스템을 명시적 또는 암시적으로 효율적으로 해결할 수 있는 통합된 수학적 체계를 제공한다."
"암시적 FNLH 기법은 명시적 기법 대비 약 7-10배 더 계산 효율적이며, 메모리 사용량도 약 50% 수준이다."