Армейские исследователи разработали компьютерную модель, которая более эффективно рассчитывает поведение атмосферной турбулентности в сложных условиях, включая города, леса, пустыни и горные районы.
Эта новая технология может позволить солдатам быстрее предсказывать погодные условия с помощью подручных компьютеров и более эффективно оценивать условия полета летательных аппаратов на поле боя.
Турбулентность может быть невидима невооруженным глазом, она всегда присутствует вокруг нас в воздухе в виде хаотических изменений скорости и давления.
Традиционные методы вычислительной гидродинамики анализа атмосферной турбулентности рассматривают жидкость как континуум, решая задействованные нелинейные дифференциальные уравнения Навье-Стокса.
Однако вычисление турбулентности в планетарном пограничном слое, самом нижнем слое атмосферы, может быть затруднено из-за того, что присутствие деревьев, высоких зданий и других аспектов ландшафта напрямую влияет на его поведение.
Методы TCFD должны учитывать все эффекты соседних точек, окружающих цель, что создает огромную вычислительную нагрузку, которую очень трудно эффективно реализовать на современных параллельных архитектурах, таких как ускорители графических процессоров.
В результате эти методы часто сталкиваются с проблемами при работе с более сложными средами из-за ограничений в обработке сложных границ поверхности.
В попытке поиска альтернативного подхода группа ученых исследовательской лаборатории армии США во главе с доктором Янсеном Ваном обратилась за идеями к области статистической механики.
То, что они обнаружили, было методом Решетки-Больцмана, методом, используемым физиками и инженерами для прогнозирования поведения жидкости в очень малых масштабах.
«Метод Решетки-Больцмана обычно используется для прогнозирования развития небольшого объема турбулентных потоков, но он никогда не применялся для такой большой области, как атмосфера», - сказал Ван. «Когда я прочитал об этом в исследовательской статье, я подумал, что это можно применить не только к небольшому объему турбулентности, но и к атмосферной турбулентности».
В отличие от методов TCFD, LBM рассматривает жидкость как совокупность частиц, а не континуум, и широко используется в гидродинамическом моделировании для точного отображения гидродинамики.
Ванг и его команда определили, что этот новый подход может точно моделировать атмосферную турбулентность, требуя гораздо меньше вычислений, чем если бы они решали дифференциальные уравнения NS.
Это фундаментальное изменение, по сути, позволило им игнорировать огромную часть соседних точек в модели сетки, сократив количество учитываемых соседних поведений и значительно уменьшив вычислительную нагрузку.
В результате своего исследования исследователи использовали недавно разработанный метод решетки-Больцмана с несколькими релаксациями для создания усовершенствованной модели атмосферного пограничного слоя, которая специально учитывала сильно турбулентный поток в сложных и городских областях.
Это первый случай использования усовершенствованной модели MRT-LBM для моделирования атмосферы.
Недавно разработанная модель ABLE-LBM прокладывает путь к универсальному подходу к прогнозированию потоков в пограничном слое атмосферы.
Помимо обеспечения более высокой скорости работы и более простой реализации сложных границ, этот подход по своей сути параллелен и, таким образом, совместим с современными параллельными архитектурами, что делает его потенциально жизнеспособным методом моделирования на тактических вычислительных платформах для вооруженных сил США.
«На поле боя вам нужны данные об атмосферной турбулентности быстро, но вам не обязательно иметь под рукой какие-либо суперкомпьютеры», - сказал Ван.«Однако у вас есть современная компьютерная архитектура с тысячами процессоров, которые ускоряют вычисления, если алгоритм подходит. С ABLE-LBM вы можете использовать эти современные компьютерные архитектуры для расчета турбулентности на поле боя без необходимости подключения к высокопроизводительному компьютеру. вычислительный центр."
Разработка модели ABLE-LBM имеет значительные последствия для многих других аспектов армейских операций помимо прогноза погоды.
Атмосферная турбулентность может существенно повлиять на поведение оптических и акустических волн, которые напрямую влияют на то, что солдаты могут видеть и слышать.
Он может действовать как важный фактор в разведке и изменять путь, по которому движется лазер, или то, как звуки излучаются системой.
Небольшие беспилотные авиационные системы также подвержены влиянию турбулентных вихрей, которые могут возникать, когда порыв ветра попадает в здание.
Знание того, как поведет себя турбулентность, может помочь sUAS избежать столкновений и даже использовать существующие восходящие потоки для полета без пропеллеров для экономии энергии.
Потенциальные применения также можно найти за пределами вооруженных сил в гражданской жизни.
Лучшее знание турбулентности пограничного слоя может помочь в гражданском планировании как при подготовке, так и при реагировании на чрезвычайные ситуации при ликвидации разливов химикатов, промышленных пожаров и других техногенных или стихийных бедствий.
«Многие люди заинтересованы в применении этого метода в различных областях», - сказал Ван. «Эта методика проложила новый способ моделирования атмосферной турбулентности. Наше исследование было первым, которое заложило основу для этого нового направления, поэтому нам предстоит еще многое доказать».