并行计算流体力学的研究与应用
计算流体力学方法及应用
计算流体力学方法及应用计算流体力学，简称CFD，是一种计算机仿真方法，用于研究液体和气体流动的物理现象。
随着计算机技术的发展，CFD方法在科学研究、工程设计以及产品开发等领域得到了广泛应用。
一、基础理论及方法在CFD方法的研究中，牛顿运动定律与质量守恒、动量守恒和能量守恒理论是基础。
其中最核心的数学模型是导出Navier-Stokes方程组。
通过数值计算方法对Navier-Stokes方程组求解，得到流体运动的速度、压力、温度等重要参数。
CFD方法最重要的两个分支是：有限体积法和有限元法。
有限体积法用于求解区域平均量；而有限元法则更多用于求解点值信息，如速度场。
这些方法的细节介绍超出了本文的范畴，但重要的是知道CFD方法基础理论和数值计算方法是如何结合起来的，以便更好理解CFD的应用。
二、应用领域CFD方法在许多领域的应用引起了广泛的兴趣。
其中之一是汽车工业。
CFD方法可以帮助设计人员更好地理解车辆如何与气流相互作用，选择合适的气动设计，从而提高燃油经济性、空气动力性和行驶稳定性。
另一个应用领域是建筑设计。
CFD模拟可以帮助建筑设计者评估建筑物的风和温度特征，从而改进室内环境质量和降低能耗。
类似的应用还包括通风系统优化、排气设计以及火灾防护等。
当然，CFD在航空航天工业中也有广泛应用。
人们可以通过CFD方法模拟飞机在不同飞行条件下的气动表现，并优化飞机燃油耗费的速率，提高空气动力性能和飞行质量。
CFD方法还可以用于研究火箭引擎的燃烧过程，以及对宇宙飞船的热防护系统的性能进行优化。
三、CFD方法的未来展望CFD方法作为一种高效可靠的物理仿真方法，有望在各个领域的应用中持续发挥重要作用。
随着计算机硬件的不断升级和算法的优化，CFD方法预计将变得更加精确、高效和可操作化。
其中应用于自动化设计与优化是未来重要的应用方向。
此外，随着人工智能技术的崛起，CFD方法将慢慢融入到智能化的决策制定和优化算法中。
结论：综上所述，CFD方法的应用广泛，从汽车工业到航天科技，从建筑设计到通风系统，其表现出了深远的影响。
计算流体力学在航空航天中的应用
计算流体力学在航空航天中的应用计算流体力学是一种模拟和分析流体力学中流动和传热问题的工具。
在航空航天领域中, 计算流体力学的应用越来越广泛。
本文将探讨计算流体力学在航空航天中的应用和意义。
航空学中的计算流体力学在航空学中, 计算流体力学广泛应用于飞机的气动设计和优化。
飞机的外形决定了它在空气中的性能。
计算流体力学通过数值计算和仿真求解了飞机在不同速度、高度和气动条件下的空气动力学性能, 为飞机形状的调整提供了宝贵的设计参考和支持。
除了外形设计之外, 计算流体力学还可以对飞机和发动机内部流动进行模拟和优化。
在飞机内部, 气流的压力和速度分布对机舱的温度、空气质量和噪声水平等方面都有很大的影响。
通过计算流体力学, 可以模拟空气在飞机内部的流动情况, 并通过不同的设计来优化气流的流动。
此外, 飞行过程中, 飞机的飞行姿态和风险状态都会影响其气动性能。
通过计算流体力学, 可以对飞机在不同姿态下的飞行性能进行仿真, 并预测飞行过程中的风险。
航天学中的计算流体力学在航天学中, 计算流体力学的应用范围也非常广泛。
在火箭发动机的燃烧室中, 高温高压下的燃气流动对火箭发射的能量转换过程起着至关重要的作用。
计算流体力学可以对燃料和氧化剂混合, 燃烧过程和燃气流动进行模拟和优化, 帮助设计出更为高效和稳定的火箭发动机。
在航天器入轨过程中, 曲率半径、速度和姿态等因素对航天器的发射、飞行和着陆都有很大的影响。
通过计算流体力学, 可以模拟飞行器的气动性能, 并预测曲率半径、速度和姿态对航天器的影响, 以保证航天器的正常运行。
同时, 在航天器重新进入大气层的过程中, 大气阻力造成的高温高压也是一个重要的问题。
计算流体力学可以对航天器在大气层中的细节流场进行模拟, 并对航天器表面的热防护材料进行优化设计, 以确保航天器安全着陆。
结语总的来说, 计算流体力学在航空航天中的应用是十分广泛的, 从飞机的设计到火箭发动机的优化, 从飞机内部气流的流动到航天器的入轨与着陆, 都需要计算流体力学的支持。
计算流体力学在油气管道中的应用分析
计算流体力学在油气管道中的应用分析随着世界经济的迅速发展，油气资源的需求也在不断增加。
然而，油气资源的开发和运输也存在一定的难点和风险。
其中，在油气管道中的流体动力学问题是一个十分重要的问题。
如何预测管道内的流体流动情况，调控流速，降低风险成为了一个亟待解决的问题。
而计算流体力学（CFD）这一技术则为管道的设计、优化和安全控制提供了重要的技术支持。
一、计算流体力学：管道内流体运动的全方位预测分析计算流体力学是一种数值模拟技术，可以对液体、气体等在流动过程中的物理现象进行数值求解、分析、预测和优化设计。
在油气管道中，CFD技术可以对管道内流体的速度、压力、温度等运动状态进行模拟计算，预测管道内液体或气体的流动状态和流速，确保油气资源的顺畅运输。
同时，可以通过CFD技术对管道的结构、材料及安装方式进行优化设计和改进，提高管道的安全性和运输效率。
二、油气管道中流体动力学问题分析油气管道中的流体动力学问题主要涉及以下几个方面：1. 管道内压力和流速的不均匀分布：由于管道内液体或气体的流动不一定完全均匀，会导致管道内压力和流速分布的不均匀，进而影响管道的运输效率和安全性。
2. 液体或气体在管道内的摩擦和热交换：管道内的液体或气体在长距离的运输过程中会产生一定的阻力和摩擦力，同时还会有一定的热交换现象。
这些现象会影响管道内流体的温度、压力和流速，进而对管道产生一定的影响。
3. 管道内的振动和噪音：油气管道在长时间的运输过程中，由于流体的摩擦和振动等因素，会产生一定的振动和噪音。
这些现象会对管道的结构造成损伤和磨损，影响管道的安全性和运输效率。
三、 CFD技术在油气管道中的应用CFD技术已经成为油气管道设计和优化的重要工具。
例如，在油气输送管道的设计和建设中，CFD技术可以对管道内流体的动力学行为进行预测和模拟，为设计和实施提供科学依据。
在管道的运维和安全控制中，CFD技术可以对管道内流体的温度、压力和流速等参数进行监测和分析，实时反馈管道的运行状况，预测可能发生的事故，确保管道的安全和稳定运行。
计算流体力学在农业工程中的应用现状与发展趋势
计算流体力学在农业工程中的应用现状与发展趋势近年来，随着计算流体力学（CFD）技术的不断发展和应用，其在农业工程领域的应用也日益广泛。
计算流体力学是一种通过数值方法解决流体流动和传热问题的工程技术，它的应用不仅可以帮助农业工程领域解决实际问题，还能够提高生产效率和资源利用率。
本文将以此为主题，结合当前的实际情况和未来的发展趋势，全面评估计算流体力学在农业工程中的应用现状，并探讨其发展趋势。
1. 计算流体力学在农业灌溉系统中的应用在农业生产中，灌溉是至关重要的一环。
利用计算流体力学技术，可以对灌溉系统进行模拟和优化，从而提高灌溉效率和节约水资源。
通过仿真计算，可以确定最佳的灌溉方案、管道布局和水流速度，从而降低灌溉系统的能耗和成本，提高土地的利用率和作物的产量。
2. 农业设施的空气流动模拟与优化除了灌溉系统，计算流体力学还广泛应用于农业设施的空气流动模拟与优化。
温室内的空气流动对作物的生长和产量有着直接影响。
通过CFD技术，可以对温室内的气流模式进行模拟，从而优化通风系统和空气循环，提高作物的生长环境和质量。
3. 农田水土流失和污染物运移模拟农田水土流失和污染物运移是当前农业生产中面临的重要问题之一。
利用计算流体力学技术，可以对降雨过程中的水土流动、土壤侵蚀和污染物传输进行精确模拟，为保护农田水土资源和环境提供科学依据和技术支持。
在未来，随着农业工程技术的不断革新和CFD技术的深入应用，计算流体力学在农业工程中的发展趋势也将更加多元化和立体化。
随着智能农业和数字农业的兴起，计算流体力学技术将与遥感技术、物联网技术等相结合，为农业生产提供更精准和可持续的解决方案。
CFD技术在智能农业设备的设计与优化、精准农业管理和智能农田环境监测等方面也将发挥更加重要的作用。
结语计算流体力学在农业工程中的应用现状已经非常广泛，并且在未来具有巨大的发展潜力。
通过对CFD技术的深入研究和应用，我们可以不断提高农业生产的效率和可持续发展能力，为农业产业的升级和转型提供技术支持和保障。
计算流体力学基础及其应用
计算流体力学基础及其应用计算流体力学（CFD）是计算机运用精确的数学模型和算法来研究流体力学物理过程的一种技术。
它利用计算机模拟方法处理流体流动和相互作用的过程，以更准确、更快捷的方式研究热流体流动、传热、传质和湍流等物理过程的问题。
CFD的基础是数学方面的流体力学，应用计算机模拟的基本方法是数值方法，用于分析各种流体流动问题以及相关热传导、传质等热力学现象。
此外，计算流体力学还集成有计算机动力学，流体动力学，热力学，结构力学，能量方法，计算工程和多物理场的数值模拟技术，可以更加精准地研究流体动力学，热传递，流体机械，复杂流动等问题。
CFD在工程实践中具有重要作用，其应用领域非常广泛，包括空气、液体、气体和粘性流动等各种固体表面及流体体系的运动和相互作用。
例如，可以用来分析大气环境中污染物的扩散，水力学中河流水流的流动性能和可能形成的机械，风能资源的开发利用，以及气体控制元件的设计等。
CFD技术的研究和应用对改善工业和生活的质量起着重要作用，具有重大的经济效益。
它可以帮助工程师进行快速和准确的表征及设计，从而大大缩短研发和评估的周期，并节省大量的研发费用，从而提高产品的质量和可靠性。
例如，可以用CFD模拟来分析火力发电厂泄漏物介质的运动和湍流，从而确定阀门及其参数，进行管道设计，抑制烟气污染，提高系统效率，实现节能减排等。
此外，CFD还可以用于水工工程，海洋工程，气候变化，大气和海洋环境监测，飞机设计，汽车行业和其他工程方面的问题，有助于数字信息的可视化，预测及避免工程问题，提高效率。
因此，CFD既可以用于重要的实际问题的研究，也可以用于开发新产品，从而为工程实践提供可靠的计算技术，有效地改善系统质量和可靠性，提高经济效益。
综上所述，CFD的研究和应用具有重要的实际意义，可以显着提高工程的质量和可靠性，并带来可观的经济收益。
未来，CFD技术将逐步发展壮大，有效地改善人们的生活和工作环境。
计算流体力学及其并行算法
计算流体力学及其并行算法一、引言计算流体力学（Computational Fluid Dynamics, CFD）是研究流体运动和相互作用的一门学科，广泛应用于工程、天文、地球科学等领域。
随着计算机技术的发展，CFD的数值模拟方法也得到了极大的发展，其中并行算法在加速CFD计算过程中起到了重要的作用。
二、计算流体力学基础1. 流体力学基本方程计算流体力学的基础是流体力学的基本方程，包括质量守恒方程、动量守恒方程和能量守恒方程。
这些方程描述了流体的运动、力学性质和能量转换。
2. 数值离散化方法为了将流体力学方程转化为计算模型，需要对连续域进行离散化。
常用的数值离散化方法包括有限差分法、有限体积法和有限元法等。
这些方法将连续的流体域离散为网格，通过在网格上的节点上进行数值计算，得到流体的各个物理量。
三、并行算法在计算流体力学中的应用1. 并行计算的需求计算流体力学涉及大规模的计算，需要处理大量的数据和复杂的计算操作。
传统的串行计算方式往往难以满足计算需求，因此并行算法成为加速CFD计算的重要手段。
2. 并行算法分类并行算法根据不同的并行计算方式，可以分为共享内存并行和分布式内存并行两大类。
共享内存并行算法使用多个处理器共享同一块内存，通过线程间的数据共享和同步来实现并行计算；分布式内存并行算法则将计算任务分配到不同的处理器上，通过消息传递来实现并行计算。
3. 并行算法的优势并行算法在加速CFD计算中具有显著的优势。
首先，通过并行计算，可以将计算任务分配到多个处理器上，实现计算资源的充分利用。
其次，并行算法可以处理大规模的计算问题，提高计算效率和精度。
此外，并行算法还可以实现实时计算和交互式计算，提供更好的用户体验。
四、并行算法的挑战和发展方向1. 数据通信和负载均衡在并行计算过程中，处理器之间需要进行数据通信，这涉及到数据传输和同步操作。
数据通信的效率和负载均衡是并行算法面临的挑战之一，需要合理设计算法和优化通信过程。
计算流体力学在农业工程中的应用现状与发展趋势
计算流体力学在农业工程中的应用现状与发展趋势计算流体力学（Computational Fluid Dynamics，简称CFD）是一种模拟流体力学问题的数值计算方法，借助计算机技术，通过连续介质力学、运动学和热力学等原理，对涉及流体流动、传热、传质等问题进行数值模拟和计算。
计算流体力学在农业工程中的应用，可以有效地优化农业生产系统，提高农作物的产量和品质，降低农业生产过程中的能耗和环境污染。
一、计算流体力学在温室大棚设计中的应用温室大棚作为现代农业生产的重要手段之一，对温室内的气候环境进行合理调控，是提高农业产量和质量的关键。
使用计算流体力学模拟温室大棚内的空气流动、温度分布和湿度变化等参数，可以帮助农业工程师确定温室内的最佳气候控制策略，提高温室内作物的生长环境。
二、计算流体力学在农田灌溉中的应用灌溉对于农田的水资源利用和农业生产起着至关重要的作用。
利用计算流体力学模拟地下水流动和土壤水分传输，可以评估灌溉系统的水分利用效率，优化灌溉方案，避免水资源的浪费和土壤的盐碱化。
此外，还可以通过计算流体力学模拟灌溉设施内的水流分布和压力变化，以评估系统的性能，并进行优化设计。
三、计算流体力学在精准农业中的应用精准农业是一种利用先进的信息技术和农业装备，对农田进行精细化管理的农业生产模式。
计算流体力学结合无人机、传感器等技术，可以模拟农田内的气候、土壤水分、养分分布等情况，并实时调整农机设备的操作参数，实现对不同农田区块的精细化管理。
通过精确控制农田内的水分、养分和农药的分布，可以提高农作物的产量和质量，减少化肥、农药的使用量，降低环境污染。
四、计算流体力学在农业机械设计中的应用合理的农业机械设计可以提高农业生产效率，降低劳动强度。
利用计算流体力学模拟农业机械与农田的相互作用，可以优化机械设备的结构和性能，改善农机在不同环境下的工作表现。
此外，计算流体力学还可以模拟农机在作业过程中的风阻、水阻等外力，对机械进行优化设计，减少能耗，提高机械的使用寿命。
计算流体力学在船舶设计中的应用研究
计算流体力学在船舶设计中的应用研究随着科技的不断发展，计算流体力学（Computational Fluid Dynamics, CFD）在船舶设计中的应用越来越广泛。
CFD是研究流体运动过程的数值计算方法，可以通过计算模拟流体力学的各种过程，对船舶的设计和性能进行优化。
一、CFD在船舶设计中的应用1. 流场分析CFD可以模拟船舶在运动过程中的流场情况，包括水流、气流等。
根据模拟得到的流场分析结果，可以进一步了解船舶的流阻、流场分布等特性。
在设计船舶时，可以通过调整船体的形状和尺寸来减少流阻，提高船速和燃油经济性。
2. 吸力分析在船舶的设计过程中，吸力是一个重要的指标，它关系到船舶在运动中所产生的液体动力。
通过CFD模拟，可以对船舶在行驶过程中所产生的吸力进行分析和评估，及时发现和解决吸力问题，提高船舶的耐力和安全性。
3. 推进器设计CFD也可以应用于推进器的设计和优化。
针对不同类型、不同运动状态的船舶，通过CFD模拟，可以得到不同推进器下的流场分析结果，进而优化推进器的设计。
这对提高船速和减少燃油消耗等方面具有重要意义。
4. 海浪性能分析海浪对于船舶的性能有着重要的影响，在船舶设计时需要充分考虑海浪的影响。
通过CFD模拟，可以模拟不同海况下船舶的运动性能，包括船体姿态变化、载荷情况、速度变化等。
这对于船舶的安全性、稳定性和可靠性有着重要的意义。
二、CFD在船舶设计中的优势1. 节省时间和成本CFD可以在计算机上进行数值模拟，避免了传统的模型试验过程，不仅节省了时间和成本，而且能够快速有效地得到各种设计方案的流场分析结果。
2. 提高设计水平和质量通过CFD模拟，设计师能够更加准确有效地评估不同设计方案的流场特性和性能表现，从而有针对性地调整船体的形状和尺寸，提高整个设计的水平和质量。
同时，也能够规避一些不可预测的因素和意外情况，减少风险。
3. 精度高、模型复杂度高CFD模拟具有较高的精度和可靠性，在模拟复杂流场和流体运动过程时表现出良好的性能。
流体力学的发展现状
流体力学的发展现状引言概述：流体力学是研究流体力学性质和运动规律的学科，其发展对于工程、物理学和生物学等领域具有重要意义。
本文将从五个方面详细阐述流体力学的发展现状，包括实验技术的进展、数值模拟的应用、流体力学在能源领域的应用、生物流体力学的研究以及流体力学在环境保护中的应用。
一、实验技术的进展1.1 高速摄像技术的应用随着高速摄像技术的发展，研究者能够更加精确地观察流体运动的细节，从而深入研究流体力学的基本规律。
1.2 激光测量技术的提升激光测量技术的进步使得流体力学研究者能够准确测量流体的速度、压力和温度等参数，为流体力学的理论研究提供了可靠的实验数据。
1.3 微纳米尺度实验技术的发展微纳米尺度实验技术的突破，使得研究者能够研究微小尺度下流体力学的行为，为纳米技术的发展提供了基础。
二、数值模拟的应用2.1 计算流体力学的发展计算流体力学是流体力学研究中的重要工具，随着计算机性能的提升，数值模拟的精度和可靠性得到了大幅度提高。
2.2 多物理场耦合模拟多物理场耦合模拟的发展使得研究者能够更加准确地模拟流体力学与其他物理场的相互作用，拓宽了流体力学研究的领域。
2.3 大规模并行计算的应用大规模并行计算技术的应用使得研究者能够处理更加复杂的流体力学问题，提高了数值模拟的效率和精度。
三、流体力学在能源领域的应用3.1 水力发电技术的研究流体力学在水力发电技术中的应用，能够提高水轮机的效率和稳定性，促进清洁能源的发展。
3.2 燃烧流体力学的研究燃烧流体力学的研究能够优化燃烧过程，提高燃烧效率，减少能源的浪费和环境污染。
3.3 新能源储存与输送技术的研究流体力学在新能源储存与输送技术中的应用，能够提高能源的储存效率和输送安全性，推动新能源技术的发展。
四、生物流体力学的研究4.1 血液流体力学的研究生物流体力学在血液流体力学研究中的应用，能够帮助人们更好地理解血液循环系统的运动规律，为心血管疾病的预防和治疗提供理论依据。
计算流体力学在机器人控制中的应用研究
计算流体力学在机器人控制中的应用研究随着计算机技术和机器人技术的不断发展，计算流体力学（CFD）越来越多地被应用于机器人控制中。
计算流体力学是一种数值模拟方法，可以对流体的运动和相应的物理现象进行研究和预测。
在机器人控制领域，计算流体力学可以用于模拟机器人与周围环境的相互作用，从而优化机器人的运动性能、降低机器人的能耗和提高机器人的安全性。
一、机器人气动学研究机器人气动学研究是计算流体力学在机器人控制中的一个重要应用领域。
机器人的重量和形状对机器人在风中的稳定性和压力分布产生影响。
使用计算流体力学模拟机器人在空气中的运动可以帮助优化机器人的设计和控制算法，以提高机器人在风中的性能。
例如，在太阳能飞行器的设计中，计算流体力学可以帮助研究人员确定太阳能飞行器的外形和翼型，以使飞行器在大气中的能耗最小。
在机器人足部设计中，计算流体力学可以模拟机器人在各种地形和风速下的行走情况，使机器人在实际应用中更加稳定。
二、机器人流体力学仿真在机器人控制中，流体力学仿真也是计算流体力学的另一个重要应用领域。
流体力学仿真可以用于分析机器人与周围环境的相互作用，为机器人控制提供重要的指导。
例如，在水下机器人设计中，流体力学仿真可以帮助研究人员确定水下机器人的推进器位置、数量和大小，以最大限度地提高机器人的推进效率。
在军事机器人设计中，流体力学仿真可以模拟机器人在高速行驶时的气动特性，帮助研究人员优化机器人的外形和有效减少机器人在飞行时产生的噪声。
三、机器人传热学研究机器人传热学研究是计算流体力学在机器人控制中的另一个重要应用领域。
机器人在工作时会产生热量，在热量过高时会影响机器人的运行效果和寿命。
通过计算流体力学模拟机器人传热过程，可以评估机器人散热能力，并对机器人散热系统进行优化。
例如，在太空机器人设计中，传热学研究可以帮助研究人员确定机器人在高温环境下的工作时间和性能。
在军事机器人设计中，传热学研究可以帮助研究人员确定机器人在行进过程中发生火灾的风险，并进行有效的防火措施。
计算流体力学在流体运动分析中的应用
计算流体力学在流体运动分析中的应用计算流体力学（Computational Fluid Dynamics，简称CFD）是一种利用数值方法模拟流体运动的工程学科。
该技术可以模拟在实际应用中遇到的多种流动问题，如流体的速度分布、压力分布、悬浮颗粒的运动行为等。
随着计算机硬件和软件的快速发展，CFD技术已经广泛应用于各个领域，例如汽车工业、航空航天工业、电力行业、建筑工业等领域，成为了方便、快捷、可靠的分析工具。
CFD的应用可以对流体运动过程进行深入的分析，为工程师提供技术支持和设计改进方案，同时也可以减少设计周期和成本，提高设计效率和可比性。
以下是CFD在流体运动分析中常见的应用场景。
1. 流体动力学分析CFD可以模拟流体的运动状态，该技术可以用来研究各种流动问题，如流体的速度、压力、温度、密度、离散相等。
例如，CFD可以预测空气动力学原理，研究飞机的气动特性，分析建筑物的通风效果，优化发电厂的燃烧过程等。
2. 液体动力学分析与流体动力学相同，CFD技术也可以模拟液体的运动状态，根据模拟结果进行液体动力学分析，深入了解液体流动的特点，优化设计方案，改进生产过程。
例如，CFD可以用来优化油气管道的设计，分析水泵的流量和压力损失，优化船舶和海洋工程中的流体运动行为等。
3. 流体-固体耦合分析在流体和固体相互作用的系统中，CFD可以模拟流体-固体耦合分析。
例如，在水力发电站水轮机中，CFD可以模拟水流和水轮机之间的相互作用，设计出更高效的水轮机，提高水力发电的效率。
在生物医学工程领域中，CFD可以研究心脏的血流、肺部的呼吸和人体的循环流动，帮助医生更好地理解生物组织的流动特性，优化医疗设备和治疗方案。
4. 离散相流体动力学分析为了准确反映实际流体运动的状态，CFD技术的应用也可以对离散相颗粒的运动进行模拟和计算，以更为深入的方式揭示流体-颗粒相互作用的机理。
例如在排污处理厂、水处理系统中，CFD技术可以模拟流体和颗粒之间的运动，优化处理方案，提高处理效率。
N-S方程并行算法研究及在弹箭流场中的应用的开题报告
N-S方程并行算法研究及在弹箭流场中的应用的开题报告一、选题背景随着计算机技术的不断发展，流体力学模拟已成为现代工程设计中不可或缺的工具之一。
气体动力学中的N-S方程是描述流体运动行为的重要方程之一，通常采用计算流体力学方法（Computational Fluid Dynamics，CFD）求解。
随着问题规模的不断扩大，传统的串行计算方法已经不能满足实际需求，因而并行计算成为流体力学读者研究的热点之一。
本课题选取N-S方程并行算法研究及在弹箭流场中的应用作为研究方向，旨在通过并行计算的方式提高计算效率，进一步完善弹箭流场的模拟，为弹箭的研制与设计提供更准确的流场数据。
二、研究目的通过对传统串行计算方法的不足之处进行探究，提出并实现基于并行计算的高效算法，从而提高流体力学模拟的计算效率、减少时间开销，使得弹箭的流场模拟更加精确可靠。
三、研究内容和方法1. N-S方程的数学原理和数值解法的基础知识掌握2. 并行计算方法的理论基础研究，包括MPI、OpenMP等3. 使用MPI并行计算方法实现N-S方程求解算法4. 在Flow-3D软件中利用并行计算方法对弹箭流场进行模拟5. 对比串行计算方法和并行计算方法的计算效率及准确性四、预期成果1. 对并行计算方法在流体力学中的应用及其优劣势有较深刻的认识2. 实现一个基于MPI并行计算方法的N-S方程求解算法3. 对比串行计算方法和并行计算方法的效果4. 对弹箭流场进行模拟及分析，为弹箭设计与研制提供精确的流场数据五、进度安排1. 第1-2周：阅读相关文献，熟悉基本算法及介绍2. 第3-4周：学习相关并行计算方法，了解MPI3. 第5-6周：程序设计和实现4. 第7-8周：系统测试和结果对比5. 第9-10周：对实验数据进行分析及结果说明6. 第11-12周：撰写论文及答辩准备六、论文结构1. 引言2. 相关技术及理论知识介绍3. 并行N-S方程求解算法设计及实现4. 实验测试与数据分析5. 总结与展望七、参考文献1. 王明, 徐巍庆. 并行计算经验: MPI并行编程实验指导与案例研究. 北京：中国电力出版社, 2016.2. Robert Stan, Klaus Uberhuber, Jiading Gai. Parallel computational fluid dynamics.algorithms andresults using advanced computers. Springer, 1995.3. Paul Roy, Lisa J. Fauci. A parallel solver for the incompressible Navier-Stokes equations using the vortex method. Computers & Fluids, 2009, 38(8): 1446-1456.4. 赵秀梅, 史志刚. 常用流体力学软件的并行计算方法及其优化. 战略与与战役研究, 2009, 02: 101-105.。
计算流体力学（CFD）中的迭代法及其并行计算方法
计算流体力学(CFD)中的迭代法及其并行计算方法何有世 副教授 袁寿其王大承丛小青(江苏大学)(五邑大学)(江苏大学)学科分类与代码:62015020基金项目:江苏省应用基础基金项目(基金号:BJ2000006)。
【摘 要】 应用计算流体力学(CFD)方法分析事故原因已被广泛采用,笔者针对事故理论分析和流体计算过程中,运用CFD方法所存在计算量大的问题,分析和讨论了几种古典迭代法及其并行计算方法。
【关键词】 计算流体力学(CFD) 迭代法 并行计算Iteration and Its Parallel Computation in Computational Fluid DynamicsH e Youshi,Assoc.Prof1 Yuan Shouqi W ang Dachen Cong Xiaoqing(Jiangsu University)(Wuyi University)(Jiangsu University)Abstract: Computational fluid dynamics(CFD)has been widely applied to analyze the causation of accidents.In view of the large amount of computation in accident theoretical analysis and in the process of fluid computation by CFD,some classic iterations and their parallel computations are analyzed and discussed.K ey w ords: Computational fluid dynamics(CFD) Iteration Parallel computation1 引 言在安全科学的众多领域,例如,爆炸压力场的分布计算中,都广泛地使用CFD(Computational Fluid Dynamics,计算流体力学)技术。
计算流体力学在建筑工程中的应用研究
计算流体力学在建筑工程中的应用研究一、引言建筑工程中，气体和流体的运动对建筑物的安全性能产生了重要影响。
计算流体力学（computational fluid dynamics，简称CFD）是一种通过数值模拟来分析、预测流体流动和传热现象的技术。
在建筑工程中，CFD技术可以应用于气流和水流的模拟，以预测风、温度、湿度、热辐射、空气质量等因素对建筑物的影响。
本文将介绍CFD技术在建筑工程中的应用，并分析其优劣势。
二、CFD技术在建筑工程中的应用1.风场模拟风是建筑工程中最常见的自然力之一，风速和风荷载的分布对建筑物的安全性和舒适性产生很大影响。
CFD技术可以通过对风场进行数值模拟来预测风速和风荷载的分布，对建筑物的设计和结构分析提供帮助。
例如，在高层建筑的设计中，CFD技术可以帮助分析建筑物受风的影响，并优化建筑物的风防措施，以保证建筑物的安全性和舒适性。
2.气流模拟气流对建筑物的环境舒适度和空气质量产生重要影响。
CFD技术可以帮助模拟建筑物内部的气流流动情况，以预测温度、湿度、热辐射和空气质量等参数的分布。
例如，在办公室的设计中，CFD技术可以帮助预测空气流动和热辐射对员工舒适度的影响，并优化空调系统的设计和调节。
3.水流模拟运用CFD技术可以模拟建筑物内部水流和水力特性，例如水流速度、压力和流量等参数分布。
这对于设计和优化建筑物的水力系统具有重要意义。
例如，在高层建筑中，CFD技术可以帮助分析水力系统的冷却效果和能源消耗，并优化水力设计，以节约能源和降低运行成本。
三、CFD技术在建筑工程中的优劣势1.优势CFD技术具有高效、精确、灵活等优势，能够模拟复杂的流动场和传热场，提供流动和热力分析所需的多种参数和结果。
此外，CFD技术还可以对不同方案进行比较和优化，并提供数据和图表以支持决策。
另外，CFD技术具有计算成本相对较低、实验所需时间和成本短等特点，能够大大提高建筑工程的效率和节约成本。
2.劣势CFD技术也存在着一些劣势，如计算所需的计算机资源相对较大，需要有较高的计算性能的计算机和软件。
计算流体力学技术在医学中的应用
计算流体力学技术在医学中的应用计算流体力学（CFD）技术是指使用计算机对流体流动进行分析和模拟的技术，该技术已经在诸多领域中得到了广泛的应用，例如化工、航空、汽车、环保等，但是在医学领域中的应用也越来越多。
本文将介绍CFD在医学中的应用，并探讨其未来的发展。
一、CFD技术在生物医学中的应用在生物医学领域中，CFD技术可以用于分析人体内部血流和空气流动等问题，例如血流动力学和药物输送等。
该技术可以准确的计算出各种血管中的压力、速度和阻力等参数，同时可以估算血管内的剪切力、湍流和旋转流等信息。
通过这些数据，医生可以更好地了解疾病发生的机理，并为治疗方案的选择提供依据。
CFD技术还可以用于设计和评估设备，例如人工心脏和血管腔内支架等，这些设备可以帮助治疗疾病，改善生命质量。
二、CFD技术在肺科学中的应用CFD技术还可以用于研究和分析肺部的生物物理特性，例如呼吸系统结构、肺泡的流动情况等。
肺是人体呼吸系统的核心部分，通过CFD技术，我们可以更加深入地了解肺的内部结构和运作原理，并建立虚拟模型，以便预测肺疾病的发展和进展。
此外，CFD技术还可以在肺癌筛查中发挥重要作用，例如通过分析气体在肺部的流动和空气对肺泡的扩张压力，医生可以更早地发现肺癌并进行诊断，从而提高治疗的成功率。
三、CFD技术在齿科学中的应用CFD技术还可以用于齿科学领域中，例如对口腔内气流的分析。
通过CFD技术，我们可以详细地研究口腔内各种气流和空气质量，并建立三维图像模型，以便更加准确地进行牙科手术。
例如，在正畸治疗中，处理口腔内的气流问题非常重要，因为它可以影响患者的舒适度和疗效。
利用CFD技术可以更好地掌握气流情况，从而有效的进行正畸治疗。
四、CFD技术在未来的应用虽然CFD技术在医学中的应用已经取得了一定的成果，但是它的应用前景仍然很广阔。
例如，利用该技术进行流感传播的研究和分析，有助于我们更好地预测和防控流感病毒，提高预防性医学技术。
计算流体力学的数值方法和应用研究
计算流体力学的数值方法和应用研究计算流体力学（CFD）是一种基于数值方法模拟流体流动的学科，通常应用于工程和科学领域中涉及流体流动和热传输的问题。
CFD基于Navier-Stokes方程组来模拟流体的运动，通过离散化的方式将连续的运动方式转换成为离散的算法。
在CFD中，最常见的数值方法是有限元法（FEM）和有限体积法（FVM）。
有限元法将流场分割成无限小的三角形或四边形单元，然后通过求解每个单元上的Navier-Stokes方程组来得到整个流场。
而有限体积法则是通过将流场分割成有限大小的体积，然后在每个体积上进行数值积分，从而获得整个流场的解。
CFD的应用可谓是十分广泛，包括但不限于航空航天、汽车制造、能源开发、化学工程等领域。
其中，航空航天领域的CFD应用最为成熟。
例如，飞机的气动设计需要CFD来优化设计方案和评估效果，飞行器的热传输问题也需要CFD来模拟。
在能源领域中，CFD可以被用来模拟风力机、火力发电厂等设备的流体流动，从而提高效率和降低成本。
除了工程和科学领域，CFD在医学、环境和消防等领域中也有着广泛的应用。
例如，医学领域中CFD可以用来模拟血流，帮助医生诊断疾病和制定治疗方案。
在环境领域，CFD可用于模拟气候变化、水文循环等问题。
消防领域中，CFD可模拟火灾烟气和温度场的传播规律，为消防员提供有效的指导和协助。
尽管CFD在各个领域中都有非常广泛的应用，但是它仍然存在许多的问题和挑战。
首先，CFD在计算复杂的流动现象时会面临模型的不确定性问题。
其次，在数值计算过程中，精度和稳定性也是很大的考验。
此外，CFD所需要的高性能计算资源也是一个挑战，因为计算流体力学需要大量的内存、计算时间和数据处理能力。
总的来说，CFD是一项非常重要的研究领域，其应用远远超过了工程和科学领域的范围。
虽然存在一些挑战和问题，但是随着计算机性能的不断提升和模型不断完善，CFD的应用前景将变得越来越广泛。
计算流体动力学方法及其在工程中的应用
计算流体动力学方法及其在工程中的应用计算流体动力学(CFD)是一种基于数值计算方法，通过数学模型来解决流体力学问题的工程分析方法。
它和传统试验方法和理论解析方法一样，是一种流体力学的分析方法。
但是，和传统方法不同的是，CFD方法可以通过计算机进行大规模并行计算，处理更为复杂的流体流动问题。
CFD方法的应用在工程上也得到了广泛应用，本文将从CFD方法的数学原理、应用案例和未来发展方向等方面，探讨计算流体动力学在工程上的应用。
一、CFD方法的数学原理CFD主要基于以下两个方程组：质量守恒方程：控制物质的动态平衡，可以表示为连续性方程。
动量方程组：表示了流体运动的基本方程。
CFD方法的计算过程如下：1.构建数学模型：CFD方法需要将实际情况用数学模型来描述，所以首先要建立一组模型和参数，包括模拟的几何形状，边界条件以及流体的性质参数等。
2.离散化：用有限元或有限体积等方法，将流体连续的空间分成一个个小块（网格），并对每个小块进行数值计算，用计算机对其进行离散化的处理。
3.求解：对量方程（质量守恒方程、动量方程等）进行数值求解，用计算机对其进行计算并得出数值解。
4.输出结果：将数值解转化为可视化结果，可以生成流场图、压力图、温度图等各种图形化结果，还可以进行数值化输出，如下游方程、介观速度、剪切力等，以供真实场景中的工程师进行分析和设计。
二、CFD在航空航天工程中的应用CFD在航空航天工程中的应用涵盖了飞行器的气动性、热力行为和结构强度等多方面，包括设计改进、优化和验证等。
具体应用场景如下：1.飞行器总体气动性分析：飞行器处于不同的飞行状态时，其流场的特性也不同，为了研究它们在颠簸、滑翔、加减速等运动下的气动性特点，借助CFD可以很好的反映飞行器的飞行特性。
2.飞行器部件的气动性、热力行为分析：反射器、气动状况室等部件都是容易造成气动阻力或者其他形态问题的重要因素，CFD可以在改善或者设计上来优化它们的性能，并可以对其热力特性进行分析。
高性能计算技术在流体力学仿真中的应用指南
高性能计算技术在流体力学仿真中的应用指南流体力学仿真是通过数值计算方法对流体运动进行模拟和预测的一种技术手段。
在过去的几十年中，随着计算机硬件和软件技术的快速发展，高性能计算技术已成为流体力学仿真领域的重要工具。
本文将介绍高性能计算技术在流体力学仿真中的应用指南。
一、并行计算技术高性能计算技术的核心是并行计算技术。
并行计算技术通过将计算任务划分为多个子任务，并分配给多个计算节点同时执行，从而提高计算速度。
在流体力学仿真中，流场的计算通常需要解决大规模的偏微分方程组，因此需要借助并行计算技术来加速计算过程。
并行计算技术主要分为两种类型：共享内存并行和分布式并行。
共享内存并行技术适用于单台计算机上有多个处理器核心的情况，可以通过共享内存来实现不同处理器核心之间的数据共享。
分布式并行技术适用于多台计算机组成的集群系统，每台计算机独立地计算一部分任务，通过通信来进行数据传输和交换。
二、并行算法设计在进行流体力学仿真计算时，需要设计合适的并行算法来充分利用高性能计算技术。
并行算法设计的关键是任务划分和通信策略的选择。
任务划分要考虑到计算负载的均衡性和数据的局部性。
合理地划分任务可以减少通信开销，提高计算效率。
通信策略的选择要充分利用计算节点之间的带宽和延迟特性，选择合适的通信方式来传输计算节点之间的数据。
三、高性能计算平台的选择在进行流体力学仿真计算时，需要选择合适的高性能计算平台来进行计算。
高性能计算平台通常具有较大的计算和存储能力，能够满足大规模流场计算的需求。
目前，常用的高性能计算平台有超级计算机、GPU集群和云计算平台等。
超级计算机具有强大的计算能力和高速的数据传输能力，适用于大规模流体力学仿真计算。
GPU集群则利用大量的图形处理器来加速计算，适用于计算密集型的流体力学仿真计算。
云计算平台则具有灵活的资源调度和管理能力，适用于中小规模的流体力学仿真计算。
四、性能优化技术在进行高性能计算时，性能优化是提高计算效率的关键。
基于GPU的并行计算技术在计算流体力学中的应用研究
基于GPU的并行计算技术在计算流体力学中的应用研究近年来，随着计算机技术和硬件水平的不断提高，GPU并行计算技术作为一种全新的计算方式，在各个领域得到了广泛的应用。
其中，基于GPU的并行计算技术在计算流体力学中的应用研究也越来越深入。
一、GPU并行计算技术简介GPU并行计算技术是指利用GPU(Graphics Processing Unit，图形处理器)来加速计算和处理数据的技术。
相比于CPU(Central Processing Unit，中央处理器)，GPU具有更多的处理单元和更高效的并行计算能力，能够同时处理大量数据并加速计算速度。
GPU的完美结合使得其在科学计算、数据分析等领域中得到了广泛的应用。
二、计算流体力学的应用场景计算流体力学是一门研究流体运动规律、流体动力学及其数值计算方法的学科。
在现实生活中，我们可以看到许多与流体运动相关的事物，如水泵的工作原理、汽车在飞速行驶时的气动力学特性等，这些现象都可以应用计算流体力学来进行研究和模拟。
三、基于GPU的并行计算技术在计算流体力学中的应用在计算流体力学的模拟过程中，数据量通常很大，需要进行大量的计算、数据处理和数据交互。
因此，GPU并行计算技术的高效性和并行性就成为了极为重要的优势，可以有效加速计算流体运动规律的模拟过程。
首先，GPU并行计算技术可以用于流体运动模拟中的矩阵运算、向量计算、二维四叉树等复杂计算，大大提高了计算效率。
而且，GPU并行计算技术还能够通过多个GPU卡之间的数据并行方式进行数据交换，从而进一步提高了并行计算的效率和可靠性。
其次，GPU并行计算技术还可以用于处理流体运动中的边界条件，比如利用GPU并行计算能力来进行流动的边界条件数值处理和矩阵修正。
这样，可以在保证精度的同时，大大提高模拟的计算效率。
最后，GPU并行计算技术还可以用于流体运动模拟中的可视化处理，实时可视化流体动态效果。
通过GPU的高速并行处理能力，可以实现流体模拟效果的实时性和画面质量的提升。
基于大规模并行计算的流体力学仿真研究
基于大规模并行计算的流体力学仿真研究流体力学仿真是一种通过计算机模拟流体行为的技术。
随着计算机技术与算法的不断发展，基于大规模并行计算的流体力学仿真已经成为流体力学领域研究的重要手段。
一、并行计算技术在流体力学仿真中的应用在流体力学仿真过程中，模拟的流体区域通常会被划分成若干个小区域，每个小区域对应一个计算节点。
这些计算节点之间的通信和协作需要计算机系统的支持。
并行计算技术包含了多种实现方式，其中常见的方式包括多进程并行、多线程并行和多计算节点并行。
在流体力学仿真中，多计算节点并行是最常用的方法。
这种方法需要将计算任务分发到多个计算节点上，每个节点负责处理其中一部分的计算任务。
计算节点之间通过网络通信进行数据交换与结果传递。
这种并行计算技术的应用可以大大提高计算效率，实现在短时间内对大规模流体区域的仿真计算。
同时，这种方法可以实现更加复杂的物理模拟，包括湍流、多相流和非牛顿流等复杂流体现象的仿真。
二、高性能计算在流体力学仿真中的重要性在流体力学仿真过程中，数据量和计算量通常会非常大。
这对计算机系统的性能提出了极高的要求。
高性能计算系统的出现解决了这一问题。
高性能计算系统具有更高的计算速度和更大的计算存储。
这种系统能够处理亿级别的计算量，并且能够实现更为复杂的流体现象的仿真模拟。
高性能计算系统的出现使得流体力学仿真能够进行更加精细的模拟，并且在工程设计和优化中具有了重要的应用价值。
三、基于大规模并行计算的流体力学仿真在工程中的应用基于大规模并行计算的流体力学仿真在工程中的应用价值非常高。
它可以帮助工程设计人员在针对不同的流体问题进行优化设计方面提供更加可靠的数据和计算结果。
比如，在飞行器设计中，可以通过大规模并行计算技术对机翼的流场进行模拟。
这能够提高设计人员对于流场的理解和把握，进而进一步提高飞行器的性能和稳定性。
此外，在船舶设计中，船舶的流体力学性能是非常重要的指标。
船的设计人员可以通过大规模并行计算技术对船的各个部位的流场进行模拟，以期对船的流体力学性能进行优化。
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并行计算流体力学的研究与应用1 计算流体力学（CFD）概况自然界存在着大量复杂的流动现象，随着人类认识的深入，开始利用流动规律改造自然界。
最典型的例子是人类利用空气对运动中的机翼产生升力的机理发明了飞机。
航空技术的发展强烈推动了流体力学的迅速发展。
流体运动的规律由一组控制方程描述。
计算机没有发明前，流体力学家们在对方程经过大量简化后能够得到一些线形问题解析解。
但实际的流动问题大都是复杂的强非线形问题，无法求得精确的解析解。
计算机的出现以及计算技术的迅速发展使人们直接求解控制方程组的梦想逐步得到实现，从而催生了计算流体力学这门交叉学科。
计算流体力学（CFD，Computational Fluid Dynamics）是一门用数值计算方法直接求解流动主控方程（Euler或Navier-Stokes方程）以发现各种流动现象规律的学科。
它综合了计算数学、计算机科学、流体力学、科学可视化等多种学科。
广义的CFD包括计算水动力学、计算空气动力学、计算燃烧学、计算传热学、计算化学反应流动，甚至数值天气预报也可列入其中。
自二十世纪六十年代以来CFD技术得到飞速发展，其原动力是不断增长的工业需求，而航空航天工业自始至终是最强大的推动力。
传统飞行器设计方法试验昂贵、费时，所获信息有限，迫使人们需要用先进的计算机仿真手段指导设计，大量减少原型机试验，缩短研发周期，节约研究经费。
四十年来，CFD在湍流模型、网格技术、数值算法、可视化、并行计算等方面取得飞速发展，并给工业界带来了革命性的变化。
如在汽车工业中，CFD和其它计算机辅助工程（CAE）工具一起，使原来新车研发需要上百辆样车减少为目前的十几辆车；国外飞机厂商用CFD取代大量实物试验，如美国战斗机YF-23采用CFD进行气动设计后比前一代YF-17减少了60％的风洞试验量。
目前在航空、航天、汽车等工业领域，利用C FD进行的反复设计、分析、优化已成为标准的必经步骤和手段。
当前CFD问题的规模为：机理研究方面如湍流直接模拟，网格数达到了109（十亿）量级，在工业应用方面，网格数最多达到了107（千万）量级。
2 并行计算流体力学（Parallel CFD）研究与应用现状2.1 Parallel CFD的推动力随着计算机技术的迅猛发展，CFD得以迅速发展和普及。
单机性能的提高使过去根本无法解算的问题在普通微机上可以解算，从而推动了CFD成为尖端工业、乃至一般过程工业的基本设计分析手段，从而大大激发了其应用，但人们一直难以解决以下问题：（1）工业应用方面的大规模设计计算问题。
如飞机设计中全机气动性能计算，火箭发动机复杂多变的燃烧和跨音速流动模拟，导弹的气动隐身性能评估，低阻力系数高性能汽车外形的设计和分析，透平机械复杂叶型及组合的设计分析，潜艇尾迹模拟，高超音速航天器空气动力学设计分析，核电站水蒸汽两相流流动分析，非定常状态的物理过程如飞机起飞降落、过载下空间推进剂晃动分析等。
这些大规模设计计算问题不但单个作业计算量庞大，且需不断调整，重复计算。
（2）流动机理的细致研究方面的问题。
人们试图在很多场合期望放弃假设直接去求解和探索机理问题。
如抛开基于统计理论的湍流简化模型直接模拟（DNS）湍流。
这在计算能力有限的过去几乎是无法想象的。
美国1991年提出的“高性能计算与通信（HPCC）计划” 、1995年美国实施的“加速战略计算创新（ASCI）计划”、1998美国DOE倡议实施“科学模拟计划”(SSP)，这些计划无一例外把计算流体力学作为作为重大挑战问题之一。
基于（1）和（2）两个原因，CFD研究人员发现硬件性能的提高随时会被无止境的需求所吞没，所以他们永远在作突破硬件性能的努力，尽管改进串行程序使用的数值算法可以提高计算效率，但并行化却几乎是唯一的大幅度提高计算效率的手段。
2.2 Parallel CFD的硬件相关性及编程概述在20世纪80年代，向量计算机大大改善了CFD的计算速度，但是这种改善是以很高的费用为代价的。
精简指令集计算机（RISC）在20世纪90年代的出现，提高了性能价格比，但是基于总线共享内存并行操作的规模不能超过8个处理器，原因是总线带宽限制了多CP U同时读取共享内存的速度。
后来分布式内存（DMP）和分布共享内存（DSMP）机器的发展突破了这个瓶颈，Parallel CFD得到迅速发展。
Parallel CFD一般采用物理区域分割并行方法，在编程上采用单控制流多数据流（SPMD）模型，采用MPI或PVM实现消息传递，几乎适用于所有的并行机体系结构：如向量机、M PP、集群系统、SMP及其构成的星群系统，甚至是局域网连接的工作站/PC群。
并行原理是：将整个流动区域分割成N个子区域分配给N个CPU计算，把子区域的初始流场信息、几何信息（网格坐标、标识号）分别装载入各子区域对应的CPU的内存中，在每一个CP U中启动计算进程，由主进程调度各CPU的计算。
在每一次全场的扫描过程中，由各CP U完成子区域的计算并在边界完成数据交换（各CPU间的通信），由主进程收集全场数据完成收敛准则判别，并按需要进行写盘等其它操作。
在物理模型和数值算法确定的条件下，计算速度主要取决于CPU个数、CPU性能、内存、CPU-内存访问带宽、结点互连带宽、网格质量及分区质量。
每一个特定问题、每一台特定机器对应于一个最佳分区数，大量的实践会对同一类问题总结出一个最佳网格数/CPU比值。
分区数过多，CPU间通信量增大，分区数增大到一定程度会反而降低计算速度；分区数过少，没有充分利用更多的CPU参与计算，也会影响计算速度；分区质量差，各CPU负载不均匀，CPU有等待现象，也影响速度。
通常成熟的商业软件包如FLUENT都至少提供两种分区方法：自动分区和手动分区。
自动分区的好处在于操作简便，适宜工程应用，但各C PU的负载平衡不一定能保证。
手动分区恰好相反。
值得注意的是，对于稳态流动，在任何一个计算时刻内存中都只保留整场的一套数据信息，故在计算过程中只存在CPU-内存、C PU-CPU（或计算结点-计算结点）之间的通讯，无需访问磁盘。
但对于非定常问题，每一个时间步均产生一套场信息，每一时间步计算结束后必须将各计算结点的场信息会聚起来，执行内存到磁盘的写操作，通信量骤增，计算速度无疑会放慢。
在流动机理研究方面，区域分割并行方法仍然广为使用。
如美国劳伦斯利佛莫尔实验室研究湍流及其非定常性时就采用了此法。
由于湍流尺度极小，故网格分辨率必须小于湍流尺度，从而使整个计算区域的网格数达到数十亿。
2.3 国外超级计算中心在CFD方面的主要研究和应用领域美国提出的几项与超级计算相关的大型科技创新计划中无一例外地将CFD列入其中。
以下是世界上部分超级计算中心和国家实验室在CFD方面的研究和应用领域：美国匹兹堡超级计算中心：工程计算（商业软件）；美国国家超级计算应用中心：工程计算（商业软件）；美国康奈尔理论中心：工程计算（商业软件）；美国劳伦斯利佛莫尔国家实验室：湍流及其非定常特性研究；美国阿尔贡国家实验室、劳伦斯伯克利国家实验室：湍流燃烧；美国NASA阿莫斯研究中心：航空/航天器任务周期内的集成、多学科仿真和设计优化，高超音速气动计算；美国国家能源研究科学计算中心：湍流燃烧模拟；韩国科技信息研究院超级计算中心：工程计算（主要是汽车工业）。
2.4 CFD及Parallel CFD的发展方向CFD应用方面：CFD在各种工业中的应用将仍然由全球几大CFD软件商主导。
商业CFD 软件主要发展方向是自动化功能，因为商业CFD软件的终极目标是提供给用户“好用”的分析工具以解决实际应用问题。
自动化功能主要包括：网格的自动化生成：每一个CFD应用至少三分之二的时间用于网格生成。
网格生成障碍最根本的原因是计算能力的不足。
设想若硬件能力无限大，任何一个问题都无需考虑针对具体几何结构的网格划分策略，只需按照足够精细的几何尺度进行均匀六面体网格生成，就能分辩实际工程问题的几何细节。
事实上这个假设至少在目前对绝大多数的CFD使用者来说不现实，因此我们不得不认真考虑硬件能力，去生成经济的网格。
因此商用CFD软件必须大力研发网格自动化生成功能，以减轻工程师的压力，缩短网格生成时间。
网格自适应功能：网格自适应的主要思想就是根据几何、流动变化等信息调整有限的网格用于流动模拟，使得采用较少的网格获得较高的流场精度。
可见，自适应的压力最终也是来自于硬件能力的限制。
网格自适应技术是解决硬件能力和求解精度矛盾的最好办法之一。
但网格自适应必须基于基本准确的初始流场信息，否则会适得其反。
输入参数敏感性的自动评估：对于尖端工业如航空航天用户，计算的精度与可靠性是第一位的，尽管商业CFD软件经过大量的验证计算，但对特殊问题仍然必须检验其计算结果复现性。
优化设计技术：CFD已完全具备求解用户设定的一个确定问题的能力，但是工业界对优化设计有越来越强的需求。
目前设计à分析à修改设计à分析的过程仍然是不连续的、孤立的、人工干预的，而非自动的，每一次几何更改都带来大量的网格生成工作量，因此CFD软件商正在研发各种工业设备的定制模板，用户只要在模板中对主要优化变量设置约束条件，软件就能自动完成网格生成和计算。
这称为“参数化”设计。
在这儿值得提及“综合工程优化”（或集成工程优化，Integrated Engineering Optimization）的概念。
众所周知，现实的工程优化设计逼近过程中离散的中间态极多，而且一个最优设计不但是流动最合理的，还有结构最合理，甚至产品成本最低，设想人工重复每一个中间态的设计分析工作最终求得一个优化解的过程是多么漫长和昂贵。
目前已经有这样的第三方优化设计软件，如iSIGHT，扮演着综合调度、优化算法的集成优化角色，它可以自动调度通用的流体分析、结构分析软件并由用户设置其它约束条件来完成一个特定优化问题的自动求解过程，使人工的干预降低到最低限度。
基于大量计算实践生成和不断更新的专家库－知识引擎技术：每一个CFD应用工程师都知道，从一个生手变成熟手需要经过漫长的过程。
除了专业基础外，同行间的交流、大量的实践经验的积累显得特别重要。
CFD应用的诀窍存在于每一个人脑中。
目前著名CFD软件商美国Fluent公司正在构建一个专家库，该专家库把专家的实践经验、和用户互动积累的经验提炼成一个专家系统，日后任一用户的应用问题都可以利用该专家系统寻求到最佳的问题解决模式。
多场耦合：多场耦合一直是CAE领域极具挑战性的问题。
在过去流体软件商、结构分析软件商各自为战，但自然界中很多的问题都是多场耦合问题。
比如刚竣工的卢浦大桥在风场中风会对其产生激励引起振动，桥面的振动又影响了表面的风场结构，单独进行气动分析或强度分析都无法得到合理分析结果。