牛顿迭代下的Navier-Stokes方程两重网格分解算法
"˖ڍ劉ڙጲ "基于牛顿迭代的Navier-Stokes方程两重网格相容分解算法 - 刘庆芳 - 西安交通大学数学与统计学院" 本文主要探讨的是针对不可压缩Navier-Stokes方程的一种新型求解策略,即两重网格相容分解算法。该算法是为了解决流体力学中的Navier-Stokes方程,这是描述流体动态行为的关键方程。不可压缩Navier-Stokes方程通常是非线性的,因此求解过程相当复杂。 作者刘庆芳提出的方法分为两个主要步骤:首先在粗网格空间中处理非线性部分,然后在细网格空间中进行线性问题的求解。这种方法的独特之处在于它利用了相容分解格式,将速度场和压力场解耦,使得求解过程更为高效。速度和压力的解耦在处理流体动力学问题时尤其重要,因为它可以简化原本复杂的耦合系统。 在算法设计中,牛顿迭代被用来捕捉大涡和小涡组件间的相互作用,这有助于更精确地模拟流体流动中的涡旋结构。牛顿迭代是一种迭代方法,用于求解非线性方程组,通过近似线性化非线性问题来逐步逼近解。在这里,它被用来增强算法对流体动态特性的捕捉能力。 为了保证算法的稳定性和收敛性,该方法建立在满足inf-sup条件的基础之上。这个条件是有限元方法中保证稳定性的一个关键因素,确保压力和速度的解空间具有良好的匹配性。通过适当的粗细网格尺度选择,该两重网格算法能够实现最优的逼近精度,这意味着它可以提供高分辨率的流场模拟结果。 数值分析证明了这一方法的有效性,通过一系列的数值算例展示了两重网格算法在解决Navier-Stokes方程时的性能。这些实例验证了算法的稳定性和收敛性,并且表明在不同复杂程度的流体流动问题中,该算法都能展现出良好的计算效率和精度。 这项工作为求解不可压缩Navier-Stokes方程提供了新的思路,即通过两重网格和相容分解相结合的策略,实现了更高效、更精确的流体动力学模拟。这对于航空航天、环境工程、生物流体动力学等领域有着重要的理论和应用价值。
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