Особенности реализации эффективного алгоритма параллельных вычислений для моделирования обледенения стреловидного крыла с профилем GLC-305

В работе рассматривается возможность библиотеки ICELIB, разработанной в ИСП РАН, для моделирования процессов ледообразования на поверхности летательных аппаратов. В качестве тестового примера для сравнения точности моделирования физических процессов, возникающих при эксплуатации самолета, исследовалась поверхность стреловидного крыла с профилем GLC-305. В статье обсуждаются возможности эффективного алгоритма распараллеливания с использованием модели жидкой пленки, динамической сетки и геометрического метода биссектрис. Разработанная библиотека ICELIB это совокупность трех решателей. Первый решатель iceFoam1 предназначен для предварительной оценки зон обледенения поверхности фюзеляжа и крыла летательного аппарата. Изменением геометрической формы исследуемого тела пренебрегаем, толщина образования льда пренебрежимо мала. Данная версия решателя не имеет ограничений на количестве вычислительных ядер при распараллеливании. Вторая версия решателя iceDyMFoam2 предназначена для моделирования образования двух типов наледи гладкой (“Glaze ice”), так и рыхлой (“Rime ice”) для которой зачастую форма льда принимает сложный и причудливый вид. Учитывается влияние изменения формы тела на процесс обледенения. Ограничения связаны с особенностями построением сетки вблизи пограничного слоя обтекаемого тела. Для движения передней и задней границ пленки используются разные алгоритмы, которые оптимизированы для своих случаев. Прирост производительности ограничен и достигается при фиксированном числе ядер. Третья версия решателя iceDyMFoam3 также позволяет учитывать влияние изменения поверхности твердого тела при образовании наледи на сам процесс обледенения. Для случая образования наледи гладкого типа последняя версия решателя пока уступает по своим возможностям второй при сложных формах поверхности льда. В третьей версии пока используется несколько упрощенный и более единообразный подход для расчета движения обеих границ пленки наледи. Проведена оценка результатов расчета с данными эксперимента M. Papadakis для различных профилей и стреловидного крыла для случая “Rime ice”. Получено хорошее согласование с результатами эксперимента.

1. Кошелев К.Б., Мельникова В.Г., Стрижак С.В. Разработка решателя iceFoam для моделирования процесса обледенения. Труды ИСП РАН, том 32, вып. 4, 2020 г., стр. 217–234 / Koshelev K.B., Melnikova V.G. Strijhak S.V. Development of iceFom solver for modeling ice accretion. Trudy ISP RAN/Proc. ISP RAS, vol. 32, issue 4, 2020. pp. 217–234 (in Russian). DOI: 10.15514/ISPRAS-2020-32(4)-16.

2. Bourgault Y., Beaugendre H., Habashi W. Development of a shallow-water icing model in FENSAP-ICE. Journal of Aircraft, vol. 37, no. 4, 2000, pp. 640-646.

3. Wright W., Rutkowski A. Validation results for LEWICE 2.0. Technical report CR–1999-208690, NASA, 1999, 674 p.

4. Addy, Harold E. Ice Accretions and Icing Effects for Modern Airfoils. Technical report TP-2000-210031, NASA, 2000

5. Papadakis M., Yeong H-W. et al. Experimental investigation of ice accretion effects on a swept wing. Technical report PB2005-110681, NASA, 2005, 205 p.

6. Zocca M., Gori G., and Guardone A. Blockage and Three-Dimensional Effects in Wind-Tunnel Testing of Ice Accretion over Wings. Journal of Aircraftm, vol. 54, no. 1, 2016, pp. 759-767.

7. Pena D., Hoarau Y., Laurendeau E. A single step ice accretion model using Level-Set method. Journal of Fluids and Structures, vol. 65, 2016, pp. 278-294.

8. Chang S., Tang H. et al. Three-Dimensional Modelling and Simulation of the Ice Accretion Process on Aircraft Wings. International Journal of Astronautics and Aeronautical Engineering, vol. 3, issue 2, 2018, pp. 1-25.

9. Гергель В.П. Высокопроизводительные вычисления для многопроцессорных многоядерных систем. М., Изд-во МГУ, 2010 г., 544 стр. / Gergel V.P. High performance computing for multiprocessor multicore systems. M., Publishing house of Moscow State University, 2010, 544 p. (in Russian).

10. Гергель В.П., Сысоев А.В. Высокопроизводительные параллельные вычисления. 100 заданий для расширенного лабораторного практикума. М., ФИЗМАТЛИТ, 2018 г., 248 стр. / Gergel V.P., Sysoev A.V. High performance parallel computing. 100 tasks for an extended laboratory practice. M., FIZMATLIT, 2018, 248 p.