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重叠网格装配中的一种改进ADT搜索方法

李鹏 高振勋 蒋崇文 李椿萱

李鹏, 高振勋, 蒋崇文, 等 . 重叠网格装配中的一种改进ADT搜索方法[J]. 北京航空航天大学学报, 2017, 43(6): 1182-1190. doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2016.0425
引用本文: 李鹏, 高振勋, 蒋崇文, 等 . 重叠网格装配中的一种改进ADT搜索方法[J]. 北京航空航天大学学报, 2017, 43(6): 1182-1190. doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2016.0425
LI Peng, GAO Zhenxun, JIANG Chongwen, et al. Improved ADT searching method in overlapping grid assembly[J]. Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics, 2017, 43(6): 1182-1190. doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2016.0425(in Chinese)
Citation: LI Peng, GAO Zhenxun, JIANG Chongwen, et al. Improved ADT searching method in overlapping grid assembly[J]. Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics, 2017, 43(6): 1182-1190. doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2016.0425(in Chinese)

重叠网格装配中的一种改进ADT搜索方法

doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2016.0425
基金项目: 

航空科学基金 20141251015

详细信息
    作者简介:

    李鹏, 男, 博士研究生。主要研究方向:计算流体力学

    高振勋, 男, 博士, 讲师。主要研究方向:计算流体力学

    通讯作者:

    高振勋, E-mail:gaozhenxun@buaa.edu.cn

  • 中图分类号: V211.3;TP311.1

Improved ADT searching method in overlapping grid assembly

Funds: 

Aeronautical Science Foundation of China 20141251015

More Information
  • 摘要:

    针对现有交替数字二叉树(ADT)方法的不足,引入辅助笛卡儿网格提出了一种基于散列数据结构的改进搜索方法以缓解可能出现堆栈溢出的问题和提高重叠网格装配的效率。该方法以散列数据结构的方式对网格单元进行存储和搜索,首先以辅助笛卡儿网格对网格单元的存储空间进行初步映像,然后基于ADT搜索树作进一步检索。在ADT搜索方法的基础上,笛卡儿网格的引入进一步缩小了网格单元的搜索范围使得改进方法具有更好的效率。基于单个网格节点,查询深度和搜索耗时的测试显示改进方法相比现有ADT搜索方法能使挖洞的平均效率提高25%以上。此外,挖洞结果和基于网格装配的数值计算验证了改进搜索方法在重叠网格装配中的可靠性。

     

  • 图 1  包围单元法和Nirschl矢量判别法

    Figure 1.  Enclosing element method and Nirschl's vector method

    图 2  散列表的数据映像存储示意图

    Figure 2.  Schematic of data mapping storage for hash table

    图 3  散列表搜索方法示意图

    Figure 3.  Schematic of hash table searching method

    图 4  基于网格节点ADT的存储示意图

    Figure 4.  Schematic of storage for grid node-oriented ADT

    图 5  搜索单元的构造示意图

    Figure 5.  Schematic for construction of searching cell

    图 6  贡献单元的检索过程示意图

    Figure 6.  Schematic for procedure of retrieving donor cell

    图 7  多ADT检索的数据存储结构

    Figure 7.  Data storage structure of multi-ADT retrieval

    图 8  测试点在原始网格中的位置

    Figure 8.  Location of testing nodes in primary meshes

    图 9  洞映射过程的挖洞耗时

    Figure 9.  Hole-cutting time consumption of hole-map process

    图 10  30P30N翼型的挖洞结果

    Figure 10.  Hole-cutting results of 30P30N airfoil

    图 11  直机翼-带舵导弹模型的挖洞结果

    Figure 11.  Hole-cutting results of WFS model

    图 12  30P30N三段翼型的数值计算结果

    Figure 12.  Numerical computation results of three-element 30P30N airfoil

    图 13  半圆球的数值计算结果

    Figure 13.  Numerical computation results of hemisphere

    图 14  直机翼-带舵导弹模型的数值计算结果

    Figure 14.  Numerical computation results of WFS model

    表  1  30P30N翼型的搜索深度测试结果

    Table  1.   Test results of searching depth for 30P30N airfoil

    节点编号 搜索深度/次 搜索耗时/ms 搜索耗时减少比例/%
    ADT方法 改进ADT方法 ADT方法 改进ADT方法
    N1 2 884 1 120 0.312 5 0.125 0 60.00
    N2 8 492 4 630 0.937 5 0.625 0 33.33
    N3 14 588 9 499 1.250 0 0.937 5 25.00
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    表  2  直机翼-带舵导弹模型的搜索深度测试结果

    Table  2.   Test results of searching depth for WFS model

    节点编号 搜索深度/次 搜索耗时/ms 搜索耗时减少比例/%
    ADT方法 改进ADT方法 ADT方法 改进ADT方法
    N1 23 818 19 516 8.125 6.562 5 19.23
    N2 46 971 22 440 15.938 7.187 5 54.90
    N3 89 508 67 443 30.313 22.813 0 24.74
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    表  3  30P30N三段翼型的挖洞耗时

    Table  3.   Hole-cutting time consumption of three-element 30P30N airfoil

    l 优化挖洞耗时/s 全部挖洞耗时/s 全部挖洞耗时减少比例/%
    ADT方法 改进ADT方法 ADT方法 改进ADT方法
    0.01 30.640 6 18.066 4 32.156 3 18.851 6 41.38
    0.02 30.625 0 18.105 5 33.871 1 19.785 2 41.59
    0.05 30.714 8 18.179 7 37.152 3 21.238 3 42.83
    0.10 30.898 4 18.128 9 38.796 9 21.914 1 43.52
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    表  4  直机翼-带舵导弹模型的挖洞耗时

    Table  4.   Hole-cutting time consumption of WFS model

    l 优化挖洞耗时/s 全部挖洞耗时/s 全部挖洞耗时减少比例/%
    ADT方法 改进ADT方法 ADT方法 改进ADT方法
    0.005 220.454 154.092 232.382 2 163.859 4 29.49
    0.010 216.739 153.463 250.248 8 182.775 3 26.96
    0.015 221.128 152.766 273.539 3 199.316 0 27.13
    0.018 219.326 154.508 282.780 9 211.487 7 25.21
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出版历程
  • 收稿日期:  2016-05-20
  • 录用日期:  2016-08-25
  • 网络出版日期:  2017-06-20

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