In this paper we introduce a new discretization of the incompressible Navier-Stokes equations. We use the Lamb identity for the advection term $(u \cdot \nabla)u$ and the general idea allows a lot of freedom in the treatment of the non-linear term. The main advantage of this scheme is that the divergence of the fluid velocity is pointwise zero at the discrete level. This exactness allows for exactly conserved quantities and pressure robustness. Discrete spaces consist of piecewise polynomials, they may be taken of arbitrary order and are already implemented in most libraries. Although the nonlinear term may be implemented as is, most proofs here are done for the linearized equation. The whole problem is expressed in the finite element exterior calculus framework. We also present numerical simulations, our codes are written with the FEniCS computing platform, version 2019.1.0.


翻译:在本文中,我们引入了不可压缩的 Navier- Stokes 方程式的新的分解。 我们使用 Lamb 身份来对等术语$( u\ cdot\ nabla) $( u), 并且一般想法允许大量自由处理非线性术语。 这个方案的主要优点是流体速度的差异在离散水平上是点偏零。 这个精确度允许精确保存数量和压力强度。 分解空间由片断的多元分子组成, 它们可以任意排列, 并且已经在大多数图书馆中执行。 虽然非线性术语可以按原样执行, 但这里的大多数证据是线性方程式。 整个问题表现在有限元素外部微积框架中 。 我们提出数字模拟, 我们的代码是用 FENICS 计算平台, 版本 2019.1.0 来写成 。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
50+阅读 · 2020年12月14日
【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
122+阅读 · 2020年11月20日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
76+阅读 · 2020年7月26日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
238+阅读 · 2020年4月19日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
30+阅读 · 2019年10月17日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
168+阅读 · 2019年10月11日
灾难性遗忘问题新视角:迁移-干扰平衡
CreateAMind
17+阅读 · 2019年7月6日
计算机 | 入门级EI会议ICVRIS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年6月24日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
RL 真经
CreateAMind
5+阅读 · 2018年12月28日
条件GAN重大改进!cGANs with Projection Discriminator
CreateAMind
8+阅读 · 2018年2月7日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
Adversarial Variational Bayes: Unifying VAE and GAN 代码
CreateAMind
7+阅读 · 2017年10月4日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Arxiv
0+阅读 · 2021年9月22日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
50+阅读 · 2020年12月14日
【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
122+阅读 · 2020年11月20日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
76+阅读 · 2020年7月26日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
238+阅读 · 2020年4月19日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
30+阅读 · 2019年10月17日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
168+阅读 · 2019年10月11日
相关资讯
灾难性遗忘问题新视角:迁移-干扰平衡
CreateAMind
17+阅读 · 2019年7月6日
计算机 | 入门级EI会议ICVRIS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年6月24日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
RL 真经
CreateAMind
5+阅读 · 2018年12月28日
条件GAN重大改进!cGANs with Projection Discriminator
CreateAMind
8+阅读 · 2018年2月7日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
Adversarial Variational Bayes: Unifying VAE and GAN 代码
CreateAMind
7+阅读 · 2017年10月4日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员