We perform numerical investigation of nearly self-similar blowup of generalized axisymmetric Navier-Stokes equations and Boussinesq system with a time-dependent fractional dimension. The dynamic change of the space dimension is proportional to the ratio R(t)/Z(t), where (R(t),Z(t)) is the position at which the maximum vorticity achieves its global maximum. This choice of space dimension is to ensure that the advection along the r-direction has the same scaling as that along the z-direction, thus preventing formation of two-scale solution structure. For the generalized axisymmetric Navier-Stokes equations with solution dependent viscosity, we show that the solution develops a self-similar blowup with dimension equal to 3.188 and the self-similar profile satisfies the axisymmetric Navier-Stokes equations with constant viscosity. We also study the nearly self-similar blowup of the axisymmetric Boussinesq system with constant viscosity. The generalized axisymmetric Boussinesq system preserves almost all the known properties of the 3D Navier-Stokes equations except for the conservation of angular momentum. We present convincing numerical evidence that the generalized axisymmetric Boussinesq system develops a stable nearly self-similar blowup solution with maximum vorticity increased by O(10^{30}).


翻译:我们对具有时间依赖分形维数的广义轴对称Navier-Stokes方程和Boussinesq方程组的近自相似爆破进行了数值研究。空间维数的动态变化与比值R(t)/Z(t)成正比,其中(R(t),Z(t))为最大涡量达到全局最大值时的位置。该空间维数的选取旨在确保沿r方向的平流与沿z方向具有相同的尺度缩放,从而避免形成双尺度解结构。对于具有解依赖黏性的广义轴对称Navier-Stokes方程,我们证明了当维数等于3.188时解会发展出自相似爆破,且该自相似剖面满足常黏性轴对称Navier-Stokes方程。此外,我们研究了常黏性轴对称Boussinesq方程组的近自相似爆破。广义轴对称Boussinesq方程组保留了三维Navier-Stokes方程几乎所有已知性质,仅角动量守恒定律除外。我们提出了令人信服的数值证据,表明广义轴对称Boussinesq方程组会发展出稳定的近自相似爆破解,其最大涡量可增大O(10^{30})倍。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
33+阅读 · 2021年3月7日
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
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
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
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3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
可解释的CNN
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月5日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16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
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
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 · 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
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
8+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
10+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
6+阅读 · 6月17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
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3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
可解释的CNN
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月5日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16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
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
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 · 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