Pointwise divergence free velocity field approximations of the Stokes system are gaining popularity due to their necessity in precise modelling of physical flow phenomena. Several methods have been designed to satisfy this requirement; however, these typically come at a greater cost when compared with standard conforming methods, for example, because of the complex implementation and development of specialized finite element bases. Motivated by the desire to mitigate these issues for 2D simulations, we present a $C^0$-interior penalty Galerkin (IPG) discretization of the Stokes system in the stream function formulation. In order to preserve a spatially varying viscosity this approach does not yield the standard and well known biharmonic problem. We further employ the so-called robust interior penalty Galerkin (RIPG) method; stability and convergence analysis of the proposed scheme is undertaken. The former, which involves deriving a bound on the interior penalty parameter is particularly useful to address the $\mathcal{O}(h^{-4})$ growth in the condition number of the discretized operator. Numerical experiments confirming the optimal convergence of the proposed method are undertaken. Comparisons with thermally driven buoyancy mantle convection model benchmarks are presented.


翻译:Stokes系统点态散度自由速度场逼近因精确模拟物理流动现象的必要性而日益受到关注。为满足这一要求,研究者已设计出多种方法;然而,与标准协调方法相比,这些方法通常成本更高,例如由于需要复杂实现和开发专用有限元基函数。受缓解二维模拟中这些问题的需求驱动,我们提出了流函数形式下Stokes系统的$C^0$-内部惩罚伽辽金(IPG)离散格式。为保留空间变化粘度,该方法并未生成标准且熟知的双调和问题。我们进一步采用稳健内部惩罚伽辽金(RIPG)方法;对所提格式进行了稳定性和收敛性分析。前者涉及推导内部惩罚参数的界,这对解决离散算子条件数中$\mathcal{O}(h^{-4})$增长问题尤为有用。数值实验验证了所提方法的最优收敛性。同时呈现了与热驱动浮力地幔对流模型基准的对比结果。

0
下载
关闭预览

相关内容

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
【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
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
CreateAMind
31+阅读 · 2019年7月17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
论文浅尝 | 利用 RNN 和 CNN 构建基于 FreeBase 的问答系统
开放知识图谱
11+阅读 · 2018年4月25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
0+阅读 · 2017年12月31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
1+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
Arxiv
0+阅读 · 2023年10月28日
Arxiv
0+阅读 · 2023年10月27日
VIP会员
最新内容
《通过小型无人机系统将情报能力“作战化”》
专知会员服务
3+阅读 · 今天7:28
消耗优势:美军的“精确规模化”概念
专知会员服务
8+阅读 · 6月15日
《离线语言支持系统:面向空战战术决策》
专知会员服务
8+阅读 · 6月15日
相关VIP内容
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
【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
相关资讯
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
CreateAMind
31+阅读 · 2019年7月17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
论文浅尝 | 利用 RNN 和 CNN 构建基于 FreeBase 的问答系统
开放知识图谱
11+阅读 · 2018年4月25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
0+阅读 · 2017年12月31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
1+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