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利用线性八叉树的拓扑结构对八叉树大小邻居搜索算法进行改进,在Ⅴ氏八叉树颗粒搜索算法的基础上提出了一种快速预判大小颗粒碰撞的多重八叉树搜索算法．新算法对各种粒径分布的颗粒系统均有较好的适应性,且受颗粒形状和堆积密度的影响较小．对一个包含大中小3种粒径的颗粒系统进行计算,并与Ⅴ氏八叉树颗粒搜索算法结果进行比较,发现多重八叉树搜索算法在运行时间上有非常强的优势． 相似文献
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针对采用极坐标系结构化网格计算非轴对称流动会出现的奇异性问题,以圆形腔顸部驱动流为例分析奇异性问题产生的因为,并通过局部坐标系下压力梯度项的分解,提出了一种极坐标系统结构化网格中心奇异单元离散格式中压力梯度项的处理方法.圆形腔顶部驱动流的数值结果表明:经过压力修正的极坐标系结构化网格算法与单元数高于其数十倍的非结构化网格算法具有一致的计算精度.与同类处理方法相比,该算法不需要对极点处的网格进行特殊处理,在局部坐标系下,仅对极点处网格奇异单元的离散格式压力梯度项进行正交分解处理,极大地降低了有限容积法的实施难度,且保证了算法的准确有效性. 相似文献
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利用线性八叉树的拓扑结构对八叉树大小邻居搜索算法进行改进,在V氏八叉树颗粒搜索算法的基础上提出了一种快速预判大小颗粒碰撞的多重八叉树搜索算法.新算法对各种粒径分布的颗粒系统均有较好的适应性,且受颗粒形状和堆积密度的影响较小.对一个包含大中小3种粒径的颗粒系统进行计算,并与V氏八叉树颗粒搜索算法结果进行比较,发现多重八叉树搜索算法在运行时间上有非常强的优势. 相似文献
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