Closed combustion devices like gas turbines and rockets are prone to thermoacoustic instabilities. Design engineers in the industry need tools to accurately identify and remove instabilities early in the design cycle. Many different approaches have been developed by the researchers over the years. In this work we focus on the Helmholtz wave equation based solver which is found to be relatively fast and accurate for most applications. This solver has been a subject of study in many previous works. The Helmholtz wave equation in frequency space reduces to a nonlinear eigenvalue problem which needs to be solved to compute the acoustic modes. Most previous implementations of this solver have relied on linearized solvers and iterative methods which as shown in this work are not very efficient and sometimes inaccurate. In this work we make use of specialized algorithms implemented in SLEPc that are accurate and efficient for computing eigenvalues of nonlinear eigenvalue problems. We make use of the n-tau model to compute the reacting source terms in the Helmholtz equation and describe the steps involved in deriving the Helmholtz eigenvalue equation and obtaining its solution using the SLEPc library.


翻译:燃气涡轮机和火箭等封闭燃烧装置容易产生热声不稳。 工业的设计工程师需要工具来准确识别和清除设计周期早期的不稳定性。 研究人员多年来已经开发了许多不同的方法。 在这项工作中,我们把重点放在基于Helmholtz波方程式的求解器上,发现该求解器对大多数应用来说比较快和准确。 这个求解器是许多以前工作的一项研究课题。 频率空间中的Helmholtz波方程式将降低为非线性二元值问题,需要解决以计算声学模式。 这个求解器以前的大多数实施都依赖于线性解解解器和迭接方法,而这项工作显示这些求解器和迭接方法效率不高,有时不准确。 在这项工作中,我们使用了SLEPc 中执行的专门算法,该算出非线性乙基值问题的电子元值。 我们利用n- tau 模型来计算Helmhotz方程式中的反应源术语,需要加以解决来计算声调调调调调调调调调调调解调调调调调调调调调调调调调解调解解解解解解解的解解解解解解解解的解解的解的解的解的解解解解解解调解解解解解解解解解解解解解解解解的解的解的解的解的解的解器。

0
下载
关闭预览

相关内容

Artificial Intelligence: Ready to Ride the Wave? BCG 28页PPT
专知会员服务
26+阅读 · 2022年2月20日
专知会员服务
38+阅读 · 2020年9月6日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
75+阅读 · 2020年7月26日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
144+阅读 · 2019年10月12日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
99+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
IEEE ICKG 2022: Call for Papers
机器学习与推荐算法
3+阅读 · 2022年3月30日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
ACM TOMM Call for Papers
CCF多媒体专委会
2+阅读 · 2022年3月23日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium4
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月10日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium3
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月9日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月3日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月28日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2011年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年9月30日
VIP会员
相关VIP内容
Artificial Intelligence: Ready to Ride the Wave? BCG 28页PPT
专知会员服务
26+阅读 · 2022年2月20日
专知会员服务
38+阅读 · 2020年9月6日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
75+阅读 · 2020年7月26日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
144+阅读 · 2019年10月12日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
99+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
IEEE ICKG 2022: Call for Papers
机器学习与推荐算法
3+阅读 · 2022年3月30日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
ACM TOMM Call for Papers
CCF多媒体专委会
2+阅读 · 2022年3月23日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium4
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月10日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium3
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月9日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月3日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月28日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2011年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员