不可压缩流动的并行数值方法

不可压缩流动的数值模拟是计算流体力学的重要组成部分. 基于有限元离散方法, 本文设计了不可压缩Navier-Stokes (N-S)方程支配流的若干并行数值算法. 这些并行算法可归为两大类: 一类是基于两重网格离散方法, 首先在粗网格上求解非线性的N-S方程, 然后在细网格的子区域上并行求解线性化的残差方程, 以校正粗网格的解; 另一类是基于新型完全重叠型区域分解技巧, 每台处理器用一局部加密的全局多尺度网格计算所负责子区域的局部有限元解. 这些并行算法实现简单, 通信需求少, 具有良好的并行性能, 能获得与标准有限元方法相同收敛阶的有限元解. 理论分析和数值试验验证了并行算法的高效性     

Navier-Stokes方程的一种并行两水平有限元方法

基于区域分解技巧,提出了一种求解定常Navier-Stokes方程的并行两水平有限元方法.该方法首先在一粗网格上求解Navier-Stokes方程,然后在细网格的子区域上并行求解粗网格解的残差方程,以校正粗网格解.该方法实现简单,通信需求少.使用有限元局部误差估计,推导了并行方法所得近似解的误差界,同时通过数值算例,验证了其高效性.     

有限元网格的超收敛测度及其应用

给出线性有限元求解二阶椭圆问题的有限元网格超收敛测度及其应用.有限元超收敛经常是在具有一定结构的特殊网格条件下讨论的,而本文从一般网格出发,导出一种网格的范数用来描述超收敛所需要的网格条件以及超收敛的程度.并且通过对这种网格范数性质的考察,可以证明对于通常考虑的一些特殊网格的超收敛的存在性.更进一步,我们可以通过正则细分的方式在一般区域上也可以自动获得超收敛网格.最后给出相关的数值结果来验证本文的理论分析.     

具奇解问题的Shortley-Weller逼近:收敛性与数值计算(英文)

介绍求解方形区域上具无界导数的一类二阶椭圆方程的Shortley-Weller有限差分逼近的收敛性与数值计算,考虑拟一致网格而保证了相应的矩阵为M矩阵.进一步证明了采用适当的坐标变换可加速近似解收敛,且最优加速效果取决于所考虑椭圆方程的系数取值.数值结果证实了所作分析.     

一类非线性对流扩散方程两重网格特征有限元方法及误差估计

主要研究了一类非线性对流扩散方程的全离散特征有限元方法的两重网格算法及其误差估计.首先在网格步长为H的粗网格上计算一个较小的非线性问题,然后利用一阶牛顿迭代和粗网格解将网格步长为h的细网格上的非线性问题转化为线性问题求解.由于非线性问题的求解仅在粗网格上进行,该两重网格算法可以节省大量的计算工作量,同时具有较高的精度,证明了该两重网格算法L~2模先验误差估计结果为O(△t+h~2+H~(4-d/2)),其中d为空间维数.     

RBF-PU方法求解二维非局部扩散问题和近场动力学问题

采用单位分解径向基函数(radial basis function partition of unity,RBF-PU)方法,数值求解了二维非局部扩散问题和近场动力学问题。主要思想是对求解区域进行局部划分,在局部子区域上分别进行函数逼近,然后加权得到未知函数的全局逼近。这种基于方程强形式的径向基函数方法在求解非局部问题时,不需要处理网格与球形邻域求交的问题,避免了额外的一层积分计算,实施简便,计算量小。数值实验显示计算结果与解析解吻合较好,RBF-PU方法可以准确有效地求解非局部扩散方程和近场动力学方程。     

基于二重网格的定常Navier-Stokes方程的局部和并行有限元算法

对二维定常的不可压缩的Navier-Stokes方程的局部和并行算法进行了研究.给出的算法是多重网格和区域分解相结合的算法,它是基于两个有限元空间:粗网格上的函数空间和子区域的细网格上的函数空间.局部算法是在粗网格上求一个非线性问题,然后在细网格上求一个线性问题,并舍掉内部边界附近的误差相对较大的解.最后,基于局部算法,通过有重叠的区域分解而构造了并行算法,并且做了算法的误差分析,得到了比标准有限元方法更好的误差估计,也对算法做了数值试验,数值结果通过比较验证了本算法的高效性和合理性.     

二维非线性对流扩散方程特征有限元的两重网络算法

针对二维非线性对流扩散方程,构造了特征有限元两重网格算法.该算法只需要在粗网格上进行非线性迭代运算,而在所需要求解的细网格上进行一次线性运算即可.对于非线性对流占优扩散方程,不仅可以消除因对流占优项引起的数值振荡现象,还可以加快收敛速度、提高计算效率.误差估计表明只要选取粗细网格步长满足一定的关系式,就可以使两重网格解与有限元解保持同样的计算精度.算例显示:两重网格算法比特征有限元算法的收敛速度明显加快.     

非定常不可压Navier-Stokes方程两重网格方法的稳定性和L2误差估计

讨论了二维非定常不可压Navier-Stokes方程的两重网格方法．此方法包括在粗网格上求解一个非线性问题,在细网格上求解一个Stokes问题．采用一种新的全离散(时间离散用Crank-Nicolson格式,空间离散用混合有限元方法)格式数值求解N-S方程．证明了该全离散格式的稳定性．给出了L2误差估计．对比标准有限元方法,在保持同样精度的前提下,TGM能节省大量的计算量．     

Navier-Stokes方程流函数形式两重网格算法的误差分析

对定常Navier-Stokes方程流函数形式两重网格有限元算法进行了误差分析。此方法包括在粗网格上求解一个非线性问题，在细网格上求解一个线性问题，然后再在粗网格上求解一个线性校正问题。分析了包括校正项和不包括校正项两种方法的误差，得出对于任意固定的Beynolds数，能达到最优逼近阶。