In this paper, a new two-relaxation-time regularized (TRT-R) lattice Boltzmann (LB) model for convection-diffusion equation (CDE) with variable coefficients is proposed. Within this framework, we first derive a TRT-R collision operator by constructing a new regularized procedure through the high-order Hermite expansion of non-equilibrium. Then a first-order discrete-velocity form of discrete source term is introduced to improve the accuracy of the source term. Finally and most importantly, a new first-order space-derivative auxiliary term is proposed to recover the correct CDE with variable coefficients. To evaluate this model, we simulate a classic benchmark problem of the rotating Gaussian pulse. The results show that our model has better accuracy, stability and convergence than other popular LB models, especially in the case of a large time step.


翻译:本文提出了一种新的双松弛时间正则化(TRT-R)格子玻尔兹曼(LB)模型,用于求解变系数的对流扩散方程(CDE)。在该框架下,我们首先通过非平衡态的高阶Hermite展开构建新的正则化过程,推导出TRT-R碰撞算子;随后引入一阶离散速度形式的离散源项以提高源项精度;最后,也是最重要的,提出一种新的一阶空间导数辅助项,以恢复正确的变系数CDE。为评估该模型,我们模拟了旋转高斯脉冲经典基准问题。结果表明,我们的模型在准确性、稳定性和收敛性方面均优于其他流行的LB模型,尤其在采用大步长时间步长的情况下更为显著。

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
【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
【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
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
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
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
超越网格:作战环境对炮兵的影响
专知会员服务
1+阅读 · 今天15:35
KDD 2026 | MixRAGRec:面向LLM推荐的混合专家KG-RAG框架
BES:让语言模型通过双向进化搜索自我改进
专知会员服务
4+阅读 · 5月30日
以色列-美国-伊朗战争中的无人机:关键要点
专知会员服务
4+阅读 · 5月30日
《Palantir任务保障性软件安全标准(MA-S2)》
专知会员服务
14+阅读 · 5月30日
基于声学的无人机检测技术综述
专知会员服务
8+阅读 · 5月30日
《当代混合战争分析框架:俄乌战争经验教训》
相关资讯
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
CreateAMind
31+阅读 · 2019年7月17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
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
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