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Adynamically load-balanced parallel p-adaptive implicit high-order flux reconstruction method for under-resolved turbulence simulation

机译：用于解析湍流仿真的Adynamically负载平衡并行P-Adaptive隐式高阶磁通重建方法

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We present a dynamically load-balanced parallel p-adaptive implicit high-order flux reconstruction method for under-resolved turbulence simulation. The high-order explicit first stage, singly diagonal implicit Runge-Kutta (ESDIRK) method is employed to circumvent the restriction on the time step size. The pseudo transient continuation is coupled with the matrix-free restarted generalized minimal residual (GMRES) method to solve the nonlinear equations at each stage, except the first one, of ESDIRK. We use the spectral decay smoothness indicator as the refinement/coarsening indicator for p-adaptation. A dynamic load balancing technique is developed with the aid of the open-source library ParMETIS. The trivial cost, compared to implicit time stepping, of mesh repartitioning and data redistribution enables us to conduct p-adaptation and load balancing every time step. An isentropic vortex propagation case is employed to study the impact of element weights used in mesh repartitioning on parallel efficiency. We apply the p-adaptive solver for implicit large eddy simulation (ILES) of the transitional flows over a cylinder when Reynolds number (Re) is 3900and the SD7003 wing when Re is 60000. Numerical experiments demonstrate that a significant reduction in the run time (up to 70%) and total number of solution points (up to 76%) can be achieved with p-adaptation. (c) 2020 Elsevier Inc. All rights reserved.
机译：我们介绍了一种动态负载平衡的并行P自适应隐式的高阶磁通磁通重建方法，用于解析湍流仿真。高阶显式的第一阶段，单独对角线隐式runge-Kutta（ESDirk）方法被用于绕过对时间步长的限制。伪瞬态延续与无基质重启的广义最小残余（GMRES）的方法耦合，以解决除了ESDirk的第一阶段之外的每个阶段的非线性方程。我们使用光谱衰减平滑度指示器作为P-适配的细化/粗化指示器。借助开源库Paretis开发了一种动态负载平衡技术。与隐式时间踩踏的琐碎成本，网格分发和数据再分配使我们能够每次步骤进行P-Adaptation和负载平衡。采用了一类型涡流传播案例来研究对并行效率的网格重置中使用的元素重量的影响。当REYNOLDS数（RE）为3900和SD7003机翼时，我们将过渡的大型涡流模拟（ILE）应用于过渡的大型涡流模拟（ILE）的P-Adaptive Solver当RE为60000时。数值实验表明运行时间的显着减少（高达70％）和P-适应可以实现溶液点数（最高76％）的总数。 （c）2020 Elsevier Inc.保留所有权利。

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