We introduce second-order low-dissipation (LD) path-conservative central-upwind (PCCU) schemes for the one- (1-D) and two-dimensional (2-D) multifluid systems, whose components are assumed to be immiscible and separated by material interfaces. The proposed LD PCCU schemes are derived within the flux globalization based PCCU framework and they employ the LD central-upwind (LDCU) numerical fluxes. These fluxes have been recently proposed in [{\sc A. Kurganov and R. Xin}, J. Sci. Comput., 96 (2023), Paper No. 56] for the single-fluid compressible Euler equations and we rigorously develop their multifluid extensions. In order to achieve higher resolution near the material interfaces, we track their locations and use an overcompressive SBM limiter in their neighborhoods, while utilizing a dissipative generalized minmod limiter in the rest of the computational domain. We first develop a second-order finite-volume LD PCCU scheme and then extend it to the fifth order of accuracy via the finite-difference alternative weighted essentially non-oscillatory (A-WENO) framework. We apply the developed schemes to a number of 1-D and 2-D numerical examples to demonstrate the performance of the new schemes.


翻译:我们针对一维和二维多流体系统,引入了一种二阶低耗散路径守恒中心迎风格式,其中各组份被视为不可混溶且由物质界面分隔。所提出的低耗散路径守恒中心迎风格式是基于通量全局化框架推导的,并采用低耗散中心迎风数值通量。这些通量近期在[{\sc A. Kurganov and R. Xin}, J. Sci. Comput., 96 (2023), Paper No. 56]中被针对单流体可压缩欧拉方程提出,我们在此基础上严格发展了其多流体扩展形式。为在物质界面附近实现更高分辨率,我们追踪其位置并在邻域内使用过压缩SBM限制器,同时在计算域其他部分采用耗散性广义minmod限制器。我们首先构建了二阶有限体积低耗散路径守恒中心迎风格式,随后通过有限差分替代加权本质无振荡框架将其扩展至五阶精度。通过一系列一维和二维数值算例验证了新格式的性能。

0
下载
关闭预览

相关内容

Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17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
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22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
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24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
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25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
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
13+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
3+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
2+阅读 · 2014年12月31日
Meta-Transfer Learning for Zero-Shot Super-Resolution
Arxiv
43+阅读 · 2020年2月27日
Arxiv
11+阅读 · 2018年4月8日
VIP会员
最新内容
反制无人机:乌克兰提供的五点启示
专知会员服务
10+阅读 · 9月23日
《各指挥层级均亟需红队能力》报告
专知会员服务
9+阅读 · 9月23日
《航电任务系统框架(FAMOS)》50页报告
专知会员服务
6+阅读 · 9月22日
《对抗行动中的人工智能与自主性》智库报告
专知会员服务
12+阅读 · 9月22日
《从数据到胜利:战争中的分析优势之争》
专知会员服务
15+阅读 · 9月22日
战争不仅需要机器人:人类仍不可或缺
专知会员服务
6+阅读 · 9月21日
《描绘美国防部创新基础设施的未来蓝图》100页
专知会员服务
13+阅读 · 9月21日
相关VIP内容
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22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
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24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
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25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
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关基金
国家自然科学基金
13+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
3+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
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员