La méthode de Boltzmann sur réseau (LBM), qui provient des automates à gaz en treillis (LGA), est devenu un schéma numérique efficace et attractif en dynamique des fluides computationnelle (CFD).

Le LBM classique couple le maillage du domaine de calcul à un maillage cartésien uniforme et les vitesses discrètes, ayant une forme simple et atteignant une précision de second ordre dans l'espace. Cependant, le LBM conventionnel ne peut pas bien capturer les limites incurvées en raison de sa structure de grille uniforme. Il doit générer de nombreuses grilles pour résoudre les mécanismes physiques.

Dans une étude publiée dans le Journal international du transfert de chaleur et de masse , des scientifiques des Shenzhen Institutes of Advanced Technology (SIAT) de l'Académie chinoise des sciences ont adopté le volume fini (FV)-LBM pour simuler l'écoulement thermique incompressible sur des grilles non structurées, et a proposé une méthode de Boltzmann à réseau thermique FV centrée sur les cellules couplées en parallèle, qui a le potentiel de simuler des écoulements dans des domaines complexes.

Pour simuler le flux thermique, une double fonction de distribution (DDF) LBM pour les flux thermiques a été utilisée. En plus des fonctions de distribution de particules (PDF), le modèle comprend des fonctions de distribution de température, qui ont été appliqués pour simuler le champ de température.

La méthode FV a été utilisée pour discrétiser le LBM de température DDF (TLBM) avec le modèle de vitesse discrète D2Q9 et le modèle de collision Bhatnagar-Gross-Krook (BGK) pour simuler des écoulements convectifs sur des grilles non structurées. Pour simuler un champ d'écoulement complexe à grande échelle et réduire le temps de calcul, un algorithme parallèle pour le FV-TLBM sur des maillages non structurés a été conçu.

Les résultats obtenus à partir du FV-TLBM concordent bien avec les études précédentes. L'analyse des performances d'expériences numériques parallèles a montré que l'algorithme parallèle a une évolutivité considérable et que l'efficacité peut atteindre 96,79% sur 6000 processus.

Pour la prochaine étape, l'équipe se concentrera sur la simulation d'écoulements thermiques convectifs avec une frontière compliquée.