In this paper, we develop a general framework for the design of the arbitrary high-order well-balanced discontinuous Galerkin (DG) method for hyperbolic balance laws, including the compressible Euler equations with gravitation and the shallow water equations with horizontal temperature gradients (referred to as the Ripa model). Not only the hydrostatic equilibrium including the more complicated isobaric steady state in Ripa system, but our scheme is also well-balanced for the exact preservation of the moving equilibrium state. The strategy adopted is to approximate the equilibrium variables in the DG piecewise polynomial space, rather than the conservative variables, which is pivotal in the well-balanced property. Our approach provides flexibility in combination with any consistent numerical flux, and it is free of the reference equilibrium state recovery and the special source term treatment. This approach enables the construction of a well-balanced method for non-hydrostatic equilibria in Euler systems. Extensive numerical examples such as moving or isobaric equilibria validate the high order accuracy and exact equilibrium preservation for various flows given by hyperbolic balance laws. With a relatively coarse mesh, it is also possible to capture small perturbations at or close to steady flow without numerical oscillations.


翻译:本文提出了一个通用框架,用于设计任意高阶的、能良好平衡双曲平衡律的间断Galerkin(DG)方法,包括带引力的可压缩欧拉方程和水平温度梯度的浅水方程(称为Ripa模型)。我们的方案不仅适用于流体静力平衡(包括Ripa系统中更复杂的等压稳态),还能精确保持移动平衡状态。所采用的策略是在DG分段多项式空间中近似平衡变量,而非守恒变量,这对保持平衡特性至关重要。该方法可灵活结合任意相容数值通量,且无需恢复参考平衡状态或特殊源项处理。该途径能够为欧拉系统中的非流体静力平衡构造平衡方法。大量数值算例(如移动平衡或等压平衡)验证了该方法对双曲平衡律所描述的各种流动具有高阶精度和精确的平衡保持能力。即使在较粗网格上,也能在稳态流动或其附近捕获小扰动而不产生数值振荡。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
55+阅读 · 2020年3月16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
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
ExBert — 可视化分析Transformer学到的表示
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月16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
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18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
利用动态深度学习预测金融时间序列基于Python
量化投资与机器学习
18+阅读 · 2018年10月30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
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+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
国家自然科学基金
6+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
VIP会员
最新内容
《多域战场上反制小型无人机系统》150页
专知会员服务
14+阅读 · 今天7:47
战场人工智能:增强陆地作战能力的发现与要求
专知会员服务
3+阅读 · 今天7:37
以人工智能为中心的指挥控制
专知会员服务
3+阅读 · 今天7:14
《基于深度强化学习的反无人机技术研究》178页
专知会员服务
13+阅读 · 6月10日
“史诗怒火”行动与“AI中心战”模式的浮现
专知会员服务
14+阅读 · 6月10日
【CVPR2026教程】扩散模型的解析理解
专知会员服务
6+阅读 · 6月10日
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18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
利用动态深度学习预测金融时间序列基于Python
量化投资与机器学习
18+阅读 · 2018年10月30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
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+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
国家自然科学基金
6+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