项目名称: 自适应三角谱元方法及其应用

项目编号: No.11201393

项目类型: 青年科学基金项目

立项/批准年度: 2013

项目学科: 数理科学和化学

项目作者: 容志建

作者单位: 厦门大学

项目金额: 22万元

中文摘要: 本项目的目标是基于三角谱元方法发展一套适用于复杂区域不可压流体模拟的自适应算法。与传统谱元方法使用四边形(六面体)单元不同,三角谱元方法可使用三角形(四面体)单元,这使得该方法更容易对网格进行细化、移动等操作,因此也更合适发展自适应算法。本项目将利用成熟的三角剖分技术处理复杂几何区域,同时借鉴自适应有限元方法中的网格细化(粗化)算法,使用最优的网格求解问题。本项目还将提出有效的预条件子和并行算法加快求解速度。本项目在理论上主要解决三角谱元的Inf-Sup 条件,后验误差估计,预条件子的构造分析等问题。这些理论问题的解决将加快三角谱元方法的发展,亦将扩大其应用范围。本项目的成果将使得三角谱元方法成为大规模复杂流体问题计算的一种重要方法。

中文关键词: 谱方法;三角谱元方法;自适应算法;后验误差估计;隐形掩盖

英文摘要: The goal of the project is to develop an adaptive triangular spectral element method for the simulation of incompressible fluids in complex geometry. Triangular spectral element method is different from the classical spectral element method by using triangular(tetrahedron) element instead of quadrilateral(hexahedron) element, which makes it more suitable for developing an adaptive mesh method. We will use the triangulation technique to generate an initial mesh of triangles, then a refining/coarsening step based on the triangular spectral element posteriori error estimation will be proceeded repeatedly until obtaining the optimal mesh. Some efficient precondioners will be proposed to speed up the computation. The developed method in the project will be implemented in parallel on a computer cluster with distributed memory, and will be incorporated into our existing code. Finally, the new code will be used to perform the large scale simulation of complex fluids. There are three essential theoretical problems to be solved in the project. One is the Inf-Sup condition of triangular spectral element when solving Navier-Stokes equations. We need choose appropriate approximate spaces for velocity and pressure to avoid suspicious pressure mode, and give a rigorous proof. Another is the posteriori error estimation of

英文关键词: spectral method;triangular spectral element method;adaptive algorithm;invisibility cloaks;a posterior error estimation

成为VIP会员查看完整内容
0

相关内容

基于流线的流场可视化绘制方法综述
专知会员服务
23+阅读 · 2021年12月9日
专知会员服务
39+阅读 · 2021年5月30日
专知会员服务
34+阅读 · 2021年5月10日
专知会员服务
29+阅读 · 2021年4月12日
专知会员服务
94+阅读 · 2021年2月6日
专知会员服务
29+阅读 · 2021年1月9日
专知会员服务
40+阅读 · 2020年12月8日
专知会员服务
44+阅读 · 2020年11月13日
实体关系抽取方法研究综述
专知会员服务
174+阅读 · 2020年7月19日
基于深度学习的手语识别综述
专知会员服务
45+阅读 · 2020年5月18日
NIPS'21 | 通过动态图评分匹配预测分子构象
图与推荐
0+阅读 · 2021年11月29日
【博士论文】基于冲量的加速优化算法
专知
7+阅读 · 2021年11月29日
约束进化算法及其应用研究综述
专知
0+阅读 · 2021年4月12日
最全综述:基于深度学习的三维重建算法
极市平台
12+阅读 · 2020年3月17日
目标跟踪算法分类
算法与数据结构
20+阅读 · 2018年9月28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 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Simple and Effective Unsupervised Speech Synthesis
Arxiv
2+阅读 · 2022年4月20日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月20日
Arxiv
15+阅读 · 2021年2月19日
Deformable Style Transfer
Arxiv
14+阅读 · 2020年3月24日
Position-aware Graph Neural Networks
Arxiv
15+阅读 · 2019年6月11日
小贴士
相关主题
相关VIP内容
基于流线的流场可视化绘制方法综述
专知会员服务
23+阅读 · 2021年12月9日
专知会员服务
39+阅读 · 2021年5月30日
专知会员服务
34+阅读 · 2021年5月10日
专知会员服务
29+阅读 · 2021年4月12日
专知会员服务
94+阅读 · 2021年2月6日
专知会员服务
29+阅读 · 2021年1月9日
专知会员服务
40+阅读 · 2020年12月8日
专知会员服务
44+阅读 · 2020年11月13日
实体关系抽取方法研究综述
专知会员服务
174+阅读 · 2020年7月19日
基于深度学习的手语识别综述
专知会员服务
45+阅读 · 2020年5月18日
相关资讯
NIPS'21 | 通过动态图评分匹配预测分子构象
图与推荐
0+阅读 · 2021年11月29日
【博士论文】基于冲量的加速优化算法
专知
7+阅读 · 2021年11月29日
约束进化算法及其应用研究综述
专知
0+阅读 · 2021年4月12日
最全综述:基于深度学习的三维重建算法
极市平台
12+阅读 · 2020年3月17日
目标跟踪算法分类
算法与数据结构
20+阅读 · 2018年9月28日
相关基金
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 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
微信扫码咨询专知VIP会员