Continuum kinetic theories provide an important tool for the analysis and simulation of particle suspensions. When those particles are anisotropic, the addition of a particle orientation vector to the kinetic description yields a $2d-1$ dimensional theory which becomes intractable to simulate, especially in three dimensions or near states where the particles are highly aligned. Coarse-grained theories that track only moments of the particle distribution functions provide a more efficient simulation framework, but require closure assumptions. For the particular case where the particles are apolar, the Bingham closure has been found to agree well with the underlying kinetic theory; yet the closure is non-trivial to compute, requiring the solution of an often nearly-singular nonlinear equation at every spatial discretization point at every timestep. In this paper, we present a robust, accurate, and efficient numerical scheme for evaluating the Bingham closure, with a controllable error/efficiency tradeoff. To demonstrate the utility of the method, we carry out high-resolution simulations of a coarse-grained continuum model for a suspension of active particles in parameter regimes inaccessible to kinetic theories. Analysis of these simulations reveals that inaccurately computing the closure can act to effectively limit spatial resolution in the coarse-grained fields. Pushing these simulations to the high spatial resolutions enabled by our method reveals a coupling between vorticity and topological defects in the suspension director field, as well as signatures of energy transfer between scales in this active fluid model.


翻译:持续动能理论为粒子悬浮的分析和模拟提供了一个重要的工具。 当粒子是动脉学学时, 在动脉描述中添加粒子定向矢量是非遗传性的, 就会产生一种2d-1美元的维度理论, 难以模拟, 特别是在粒子高度对齐的三个维度或接近于该粒子高度对齐的状态。 粗糙的理论只跟踪粒子分布函数的瞬间, 提供了一个更高效的模拟框架, 但需要封闭。 对于粒子是极极值的特定情况, 已经发现Bingham关闭与基本动动感理论完全一致; 然而, 闭合是非三角的, 需要在每个空间离散点, 特别是在粒子高度对齐的三个维度或近的状态上, 需要找到一种几乎不固定的非线性等离子等方等方等方的解决方案。 在本文中,我们展示了一种坚固的、 精确的、 准确的、 高效的数值交换机制。 为了证明方法, 我们用一个高分辨率的连续模型模拟模型模拟模型模拟了, 以不精确的模型显示我们高空基的深度的深度的深度的平基的平面理论的平面的平面的平面的平流分析, 。

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