【教程】6-ParaView如何采用并行方式高速可视化大规模数据

PISO算法（Pressure-Implicit with Splitting of Operators）是一种广泛应用于计算流体动力学（CFD）中的压力-速度耦合求解算法，特别适用于解决纳维-斯托克斯（Navier-Stokes）方程组中的压力-速度迭代问题。在模拟流体流动时，由于方程组是高度非线性的，且动量方程（包含速度）和连续性方程（关联到压力）相互耦合，直接求解非常困难。PISO算法采用预测-校正策略来分步解耦这两部分。 以下是PISO算法的一般步骤： 1.预测阶段 在此阶段，基于上一时刻或者前一次迭代得到的压力场作为初始猜测，该算法首先尝试隐式求解动量方程。这意味着在计算过程中，速度场的改变会受到当前压力分布的影响，由此得到一个初步预测的速度场U*。这一阶段允许我们从已知的压力出发，逐步逼近实际的速度分布。 2.压强修正阶段 随后，在拥有初步预测速度场的基础上，PISO算法进一步聚焦于压力场的更新。利用预测速度场U*，计算出压力修正项，随后通过求解连续性方程（即压力方程）以获取新的压力估计值p。这一过程往往涉及到对压力离散方程的求解，以便更好地反映出速度变化对压力分布的反馈影响。 3.速度校正阶段 接下来，利用刚刚更新得到的压力场p，算法回归至速度场的优化。通过将新压力值反向引入到动量方程中，对速度场进行二次修正，从而得到更为精确的速度场估计U。这样便实现了压力场与速度场之间的双向交互和动态调整。 4.残差评估与迭代 为了确保求解结果达到预定的精度要求，PISO算法 会在上述三个基本步骤完成后，对压力和速度场的残差进行评估。若未达到预设的收敛标准，则继续按照上述流程迭代直至满足收敛条件。这种迭代机制赋予了PISO算法强大的自适应能力和稳健的收敛性能。 PISO算法的优势在于 - 不需完全迭代，即不需要像SIMPLE算法那样多次交替更新压力和速度。- 能够处理非定常流动问题，并且对于多网格结构有较好的适应性。- 相比于完全迭代算法，PISO算法通常能够提供更快的收敛速度。 总的来说，PISO算法因其在处理非定常流动问题上的高效性和稳定性，以及对复杂网格结构的良好适应能力而备受青睐。 然而，PISO算法的具体实现可能会因不同的CFD软件包而有所差异，在诸如OpenFOAM等主流CFD软件包中，PISO算法得到了广泛应用并不断优化升级，使其在面对各类工程实际问题时展现出了强大的实用性与灵活性。 来源：CFD饭圈