We present a novel computational modeling framework to numerically investigate fluid-structure interaction in viscous fluids using the phase field embedding method. Each rigid body or elastic structure immersed in the incompressible viscous fluid matrix, grossly referred to as the particle in this paper, is identified by a volume preserving phase field. The motion of the particle is driven by the fluid velocity in the matrix for passive particles or combined with its self-propelling velocity for active particles. The excluded volume effect between a pair of particles or between a particle and the boundary is modeled by a repulsive potential force. The drag exerted to the fluid by a particle is assumed proportional to its velocity. When the particle is rigid, its state is described by a zero velocity gradient tensor within the nonzero phase field that defines its profile and a constraining stress exists therein. While the particle is elastic, a linear constitutive equation for the elastic stress is provided within the particle domain. A hybrid, thermodynamically consistent hydrodynamic model valid in the entire computational domain is then derived for the fluid-particle ensemble using the generalized Onsager principle accounting for both rigid and elastic particles. Structure-preserving numerical algorithms are subsequently developed for the thermodynamically consistent model. Numerical tests in 2D and 3D space are carried out to verify the rate of convergence and numerical examples are given to demonstrate the usefulness of the computational framework for simulating fluid-structure interactions for passive as well as self-propelling active particles in a viscous fluid matrix.


翻译:我们提出了一个新的计算模型框架,用于利用相向嵌入法对粘结液中的流体结构相互作用进行数值调查。 被本文中粗略称为粒子的不可压缩的粘结状体或弹性结构, 由量保存相字段来识别。 粒子的运动是由被动粒子矩阵中的流体速度驱动的, 或与其对活性粒子的自我推进速度相结合的。 粒子之间或粒子与边界之间的排除体积效应, 由可令人反感的潜在力量来模拟。 粒子对流体的拖动或弹性结构, 假定与它的速度成比例。 当粒子为僵硬时, 其状态被以非零速度缩压粒子字段中的零速度梯度推导出。 虽然粒子是弹性粒子矩阵中的流体速度速度, 弹性微量压力的线性组合在粒子域内提供。 在整个计算域中有效的混合、 恒流体动态流体流体动力流体动力动力模型, 然后为流体- 流体- 流体- 流体- 流体- 流体- 流体- 流体- 流体- 流体- 流体- 流体- 主动性- 流体- 流体- 流体- 流体- 流体- 流体- 流体- 流体- 流体- 流体- 流体- 流体- 流体- 流体- 流体- 流体- 流体- 流体- 流体- 流体- 流体- 流体- 流体- 流体- 流体- 流体- 流体- 流体- 流体- 流体- 流体- 流体- 流体- 流体- 流体- 流体- 流体- 流体- 流体-, 流体- 流体- 流体- 流体- 流体- 流体- 流体- 流体- 流体- 流体- 流体- 流体- 流体- 流体- 流体- 流体- 流体- 流体- 流体- 流体-

0
下载
关闭预览

相关内容

IFIP TC13 Conference on Human-Computer Interaction是人机交互领域的研究者和实践者展示其工作的重要平台。多年来,这些会议吸引了来自几个国家和文化的研究人员。官网链接:http://interact2019.org/
专知会员服务
30+阅读 · 2021年6月12日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
241+阅读 · 2020年4月19日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
57+阅读 · 2019年10月17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
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
IEEE | DSC 2019诚邀稿件 (EI检索)
Call4Papers
10+阅读 · 2019年2月25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
计算机类 | LICS 2019等国际会议信息7条
Call4Papers
3+阅读 · 2018年12月17日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
LibRec 精选:推荐的可解释性[综述]
LibRec智能推荐
10+阅读 · 2018年5月4日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
暗通沟渠:Multi-lingual Attention
我爱读PAMI
7+阅读 · 2018年2月24日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
8+阅读 · 2017年11月25日
Arxiv
0+阅读 · 2021年11月4日
Arxiv
4+阅读 · 2018年3月14日
VIP会员
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
IEEE | DSC 2019诚邀稿件 (EI检索)
Call4Papers
10+阅读 · 2019年2月25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
计算机类 | LICS 2019等国际会议信息7条
Call4Papers
3+阅读 · 2018年12月17日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
LibRec 精选:推荐的可解释性[综述]
LibRec智能推荐
10+阅读 · 2018年5月4日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
暗通沟渠:Multi-lingual Attention
我爱读PAMI
7+阅读 · 2018年2月24日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
8+阅读 · 2017年11月25日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员