In this paper, we propose and analyse a numerical method to solve 2D Dirichlet time-harmonic elastic wave equations. The procedure is based on the decoupling of the elastic vector field into scalar Pressure ($P$-) and Shear ($S$-) waves via a suitable Helmholtz-Hodge decomposition. For the approximation of the two scalar potentials we apply a virtual element method associated with different mesh sizes and degrees of accuracy. We provide for the stability of the method and a convergence error estimate in the $L^2$-norm for the displacement field, in which the contributions to the error associated with the $P$- and $S$- waves are separated. In contrast to standard approaches that are directly applied to the vector formulation, this procedure allows for keeping track of the two different wave numbers, that depend on the $P$- and $S$- speeds of propagation and, therefore, for using a high-order method for the approximation of the wave associated with the higher wave number. Some numerical tests, validating the theoretical results and showing the good performance of the proposed approach, are presented.


翻译:本文提出并分析了一种数值方法,用于求解二维Dirichlet时谐弹性波动方程。该方法基于通过适当的Helmholtz-Hodge分解将弹性矢量场解耦为标量压缩波(P-波)和剪切波(S-波)。为逼近这两个标量势,我们应用了关联不同网格尺寸和精度的虚拟元方法。我们提供了方法的稳定性分析以及位移场$L^2$-范数下的收敛误差估计,其中与P-波和S-波相关的误差贡献被分离。与直接应用于矢量形式的传统方法相比,该过程能够追踪依赖于P-波和S-波传播速度的两个不同波数,从而可采用高阶方法逼近与较高波数相关的波。文中还给出了验证理论结果并展示所提方法良好性能的数值试验。

0
下载
关闭预览

相关内容

【2023新书】常微分方程的数值方法,134页pdf
专知会员服务
46+阅读 · 2023年2月22日
不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
76+阅读 · 2022年6月28日
专知会员服务
78+阅读 · 2021年3月16日
专知会员服务
52+阅读 · 2020年12月14日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
105+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
ICLR2019最佳论文出炉
专知
12+阅读 · 2019年5月6日
深度自进化聚类:Deep Self-Evolution Clustering
我爱读PAMI
15+阅读 · 2019年4月13日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
27+阅读 · 2019年1月4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
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16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
1+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 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月8日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月5日
VIP会员
最新内容
战力倍增器:自主武器系统与乌克兰及加沙冲突
人工智能赋能战场情报:提速决策进程
专知会员服务
1+阅读 · 7月17日
《拥抱新兴技术:面向未来军官的教育革新》
专知会员服务
4+阅读 · 7月17日
《无人地面战车(UGV)的崛起》报告
专知会员服务
7+阅读 · 7月16日
美陆军任务式指挥人工智能解决方案
专知会员服务
13+阅读 · 7月16日
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
ICLR2019最佳论文出炉
专知
12+阅读 · 2019年5月6日
深度自进化聚类:Deep Self-Evolution Clustering
我爱读PAMI
15+阅读 · 2019年4月13日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
27+阅读 · 2019年1月4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
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
相关基金
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
1+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 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员