The Runge--Kutta discontinuous Galerkin (RKDG) method is a high-order technique for addressing hyperbolic conservation laws, which has been refined over recent decades and is effective in handling shock discontinuities. Despite its advancements, the RKDG method faces challenges, such as stringent constraints on the explicit time-step size and reduced robustness when dealing with strong discontinuities. On the other hand, the Gas-Kinetic Scheme (GKS) based on a high-order gas evolution model also delivers significant accuracy and stability in solving hyperbolic conservation laws through refined spatial and temporal discretizations. Unlike RKDG, GKS allows for more flexible CFL number constraints and features an advanced flow evolution mechanism at cell interfaces. Additionally, GKS' compact spatial reconstruction enhances the accuracy of the method and its ability to capture stable strong discontinuities effectively. In this study, we conduct a thorough examination of the RKDG method using various numerical fluxes and the GKS method employing both compact and non-compact spatial reconstructions. Both methods are applied under the framework of explicit time discretization and are tested solely in inviscid scenarios. We will present numerous numerical tests and provide a comparative analysis of the outcomes derived from these two computational approaches.


翻译:Runge-Kutta间断Galerkin(RKDG)方法是一种求解双曲守恒律的高阶数值技术,近几十年来不断发展完善,能有效处理激波间断。尽管取得了显著进展,RKDG方法仍面临显式时间步长严格受限以及处理强间断时鲁棒性下降等挑战。另一方面,基于高阶气体演化模型的气体动理学格式(GKS)通过精细的空间和时间离散,在求解双曲守恒律时同样展现出显著的精度和稳定性。与RKDG不同,GKS允许更灵活的CFL数约束,并具有先进的单元界面流动演化机制。此外,GKS的紧致空间重构提升了方法的精度及其有效捕捉稳定强间断的能力。本研究系统考察了采用多种数值通量的RKDG方法,以及采用紧致与非紧致空间重构的GKS方法。两种方法均在显式时间离散框架下应用,并仅在无粘场景中进行测试。我们将展示大量数值试验,并对这两种计算方法所得结果进行对比分析。

0
下载
关闭预览

相关内容

机器学习系统设计系统评估标准
神经常微分方程教程,50页ppt,A brief tutorial on Neural ODEs
专知会员服务
74+阅读 · 2020年8月2日
【ACL2020】多模态信息抽取,365页ppt
专知会员服务
151+阅读 · 2020年7月6日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
Layer Normalization原理及其TensorFlow实现
深度学习每日摘要
32+阅读 · 2017年6月17日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015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
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
Arxiv
69+阅读 · 2022年9月7日
Arxiv
16+阅读 · 2022年5月17日
A survey on deep hashing for image retrieval
Arxiv
15+阅读 · 2020年6月10日
VIP会员
最新内容
学习数据的几何:形状空间分析数学综述
专知会员服务
6+阅读 · 6月17日
定向能反无人机系统最新发展动态
专知会员服务
7+阅读 · 6月17日
从燃煤战舰到算法战争:水面指挥的永恒要求
专知会员服务
4+阅读 · 6月17日
相关资讯
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
Layer Normalization原理及其TensorFlow实现
深度学习每日摘要
32+阅读 · 2017年6月17日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015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
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
Top
微信扫码咨询专知VIP会员