11、湍流燃烧模拟的探索与分析

湍流燃烧模拟的探索与分析

1. 研究背景

在湍流燃烧模拟数据处理中，以往的数据类型依赖单一消耗率阈值的识别，且缺乏一种能随时间交互式探索并定量表征燃烧火焰几何形状的方法。本文的研究旨在解决这一问题。

2. 算法介绍

2.1 数据分割

• 燃烧剧烈的细胞区域通过对局部消耗率进行阈值处理来识别，直接处理得到的三维、随时间变化的区域。这一过程可视为广义子集策略，即对计算结果的子区域进行采样、探索和分类。
• 采用分割树（split tree）作为合适的数据结构，它编码了超水平集的拓扑结构。给定燃料消耗率的阈值 (t)，通过在 (t) 处切割分割树，形成树的森林，每个树代表一个相连的燃烧单元。
• 实际操作中，将分割树简化信息存储为简化序列，通过依次合并叶分支与其兄弟分支来简化分割树，并按合并鞍点的函数值降序排序存储。燃烧单元在阈值 (t) 下定义为简化到 (t) 的树中函数值大于或等于 (t) 的所有叶分支的集合。
• 为了准确表示单元几何形状和其他属性，对分割树进行增强，通过分割所有长度超过某个阈值的分支，添加额外的二阶节点，并计算每个分支的多个附加属性，如体积、各阶矩等。

2.2 特征跟踪

• 基于所有时间步的数据分割，通过空间重叠来跟踪由给定静态阈值定义的特征。具体操作如下：
  1. 加载两个连续时间步的分割树，并将它们调整到给定阈值。
  2. 并行遍历两个分割的顶点，确定它们的活动分割索引。
  3. 如果两个顶点都高于阈值，则在相应特征之间添加跟踪图弧