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학술저널
저자정보
Xiafeng Zhou (Huazhong University of Science and Technology) Changming Zhong (Huazhong University of Science and Technology) Zhongchun Li (Nuclear Power Institute of China, Chengdu) Fu Li (Tsinghua University)
저널정보
한국원자력학회 Nuclear Engineering and Technology Nuclear Engineering and Technology 제54권 제1호
발행연도
2022.1
수록면
49 - 60 (12page)

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Motivated by the high-resolution properties of high-order Weighted Essentially Non-Oscillatory (WENO) and flux limiter (FL) for steep-gradient problems and the robust convergence of Jacobian-free Newton-Krylov (JFNK) methods for nonlinear systems, the preconditioned JFNK fully implicit high-order WENO and FL schemes are proposed to solve the transient two-phase two-fluid models. Specially, the second-order fully-implicit BDF2 is used for the temporal operator and then the third-order WENO schemes and various flux limiters can be adopted to discrete the spatial operator. For the sake of the generalization of the finite-difference-based preconditioning acceleration methods and the excellent convergence to solve the complicated and various operational conditions, the random vector instead of the initial condition is skillfully chosen as the solving variables to obtain better sparsity pattern or more positions of non-zero elements in this paper. Finally, the WENO_JFNK and FL_JFNK codes are developed and then the two-phase steep-gradient problem, phase appearance/disappearance problem, U-tube problem and linear advection problem are tested to analyze the convergence, computational cost and efficiency in detailed. Numerical results show that WENO_JFNK and FL_JFNK can significantly reduce numerical diffusion and obtain better solutions than traditional methods. WENO_JFNK gives more stable and accurate solutions than FL_JFNK for the test problems and the proposed finite-difference-based preconditioning acceleration methods based on the random vector can significantly improve the convergence speed and efficiency.
#Jacobian-free Newton-Krylov #WENO and flux limiter schemes #Finite-difference-based preconditioning acceleration #Fully-implicit two-fluid models

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