并行模拟已经成为计算流体力学(Computational Fluid Dynamics,简称CFD)领域的一个研究热点与难点,其中,网格划分对于并行CFD模拟的整体效率至关重要。传统的网格划分,主要关注负载均衡和通信量最小两个目标。然而,并行CFD模拟中最耗时的核心计算过程通常是迭代法求解大规模线性方程组,其迭代收敛速度对于总体并行效率同样非常重要。因此,除了负载和通信以外,网格划分应当引入对迭代收敛速度的考虑。迭代收敛速度与线性系统系数矩阵的数值特征息息相关。考虑到基于时间步推进的CFD模拟过程中,系数矩阵数值特征会不断地变化,我们需要找到静态影响因素指导划分,以获得全模拟过程较好的迭代收敛速度;对于很难找到静态影响因素的复杂流动问题,根据系数矩阵数值特征的变化情况设计合适的动态重划分机制,是一个控制全局迭代收敛速度的有效途径;对于更复杂的动网格类应用,网格拓扑结构以及复杂流场的不断变化导致系数矩阵数值特征更加复杂,如何基于已有信息指导重划分以及什么时候进行重划分,都需要更深入的研究。针对上述问题,本文主要从四个方面开展控制迭代收敛速度的网格划分方法研究,主要工作和创新点体现在:1.建立了控制迭代收敛速度的网格划分框架与模型(第二章)本文面向并行CFD模拟中的线性方程组迭代求解过程,建立了控制迭代收敛速度的网格划分框架,对框架的总体结构与关键功能模块进行了设计,并给出了相应的并行CFD模拟工作流程。以全模拟过程总时间开销为目标函数,建立了网格划分模型,从理论上分析不同划分方案的划分时间开销、对迭代收敛速度以及单个迭代步计算时间的影响,并基于典型CFD模拟案例验证模型的有效性。上述框架与模型的建立为全文研究工作奠定了理论基础,后续各种划分方法的研究均在该框架下基于上述模型进行。同时,这部分研究也为从事并行CFD模拟效率优化的研究者提供了框架与模型基础,有助于继续深入地开展关于并行效率优化的相关研究工作。2.提出了基于条件数特征分析的静态网格划分方法——FMetis(第三章)以最小化全模拟过程时间开销为目标,提出了一种控制迭代收敛速度的静态网格划分方法——FMetis。针对线性系统数值特征可能随着模拟时间步推进而不断变化的问题,基于考虑条件数特征以迭代收敛速度为目标的线性系统划分理论,分析典型控制方程FVM离散过程中网格单元face面积对条件数的影响,提出了静态网格划分方法FMetis。FMetis基于标准图划分模型,引入face面积作为划分指导因子,以优化全模拟过程迭代收敛速度为目标。数值实验结果表明,FMetis易于实现、快速高效,可以有效控制非均匀网格应用中各个时间步的迭代收敛速度,总体模拟时间优化比例达到15%-60%。3.提出了面向复杂流体应用的动态网格重划分方法——DMRPar(第四章)针对线性系统数值特征随流场变化而剧烈变化的复杂流体应用,仍然考虑以最小化全模拟过程时间开销为目标,提出了一种在尽可能控制重划分开销的前提下控制迭代收敛速度的动态重划分方法——DMRPar。以当前时间步迭代收敛速度为目标,提出了基于流场信息和基于矩阵元素信息两种网格重划分指导机制。针对全模拟过程中应当何时进行重划分的问题,提出了两种重划分触发机制:懒惰的周期性重划分,基于迭代次数监测的自适应重划分。基于多相流模拟案例的实验结果表明,相对于一次静态划分的方案,DMRPar在控制重划分额外开销的前提下,全模拟过程各个时间步的迭代次数减少约10%,总模拟时间减少约15%。4.提出了面向动网格应用的动态网格重划分方法——DRMRPar(第五章)针对网格拓扑结构随着时间步推进而自适应变化的动网格应用,仍然以最小化全模拟过程时间开销为目标,本文提出了一种综合考虑动态负载均衡和控制迭代收敛速度的动态重划分方法——DRMRPar。以当前时间步的负载均衡和迭代收敛速度为目标,建立了基于细化图结构和基于粗化图结构两种重划分模型。针对全模拟过程中应当何时进行重划分的问题,综合考虑负载不均衡度与迭代次数对并行计算效率的影响,设计了基于profiling信息的动态重划分触发机制。通过两个动网格CFD案例,验证了DRMRPar的重划分指导机制与触发机制,相对于传统动态负载均衡方法,总模拟时间减少可达13.4%-64.8%。