We present a novel high-order nodal artificial viscosity approach designed for solving Magnetohydrodynamics (MHD) equations. Unlike conventional methods, our approach eliminates the need for ad hoc parameters. The viscosity is mesh-dependent, yet explicit definition of the mesh size is unnecessary. Our method employs a multimesh strategy: the viscosity coefficient is constructed from a linear polynomial space constructed on the fine mesh, corresponding to the nodal values of the finite element approximation space. The residual of MHD is utilized to introduce high-order viscosity in a localized fashion near shocks and discontinuities. This approach is designed to precisely capture and resolve shocks. Then, high-order Runge-Kutta methods are employed to discretize the temporal domain. Through a comprehensive set of challenging test problems, we validate the robustness and high-order accuracy of our proposed approach for solving MHD equations.


翻译:我们提出了一种新型高阶节点人工黏性方法,用于求解磁流体动力学(MHD)方程。与传统方法不同,该方法无需引入特定参数。黏性项依赖于网格,但无需显式定义网格尺寸。该方法采用多重网格策略:黏性系数基于细网格上构造的线性多项式空间建立,该空间与有限元逼近空间的节点值相对应。利用MHD方程的残差,在激波和间断附近以局部化方式引入高阶黏性,从而精确捕捉并解析激波。随后采用高阶龙格-库塔方法进行时间离散。通过一系列具有挑战性的基准测试问题,验证了所提方法在求解MHD方程时的鲁棒性与高阶精度。

0
下载
关闭预览

相关内容

【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
35+阅读 · 2019年10月18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
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
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12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
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
1+阅读 · 2016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
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
印度精确打击与指挥架构的断层
专知会员服务
0+阅读 · 今天14:41
美空军AI完成F-16战斗机自主空战历史性试飞
专知会员服务
2+阅读 · 今天14:13
深入Project Maven:为何人工智能在战场上依然失灵
锻造未来士兵:外骨骼、基因工程与赛博格
专知会员服务
7+阅读 · 7月19日
《无人机蜂群通信技术研究》50页
专知会员服务
8+阅读 · 7月19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
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12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
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
1+阅读 · 2016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
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