节点不连续伽辽金方法在求解线性和非线性平流方程中的一维实现(Matlab代码实现)

💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥

****🏆博主优势:**🌞🌞🌞**博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。

⛳️**座右铭:**行百里者,半于九十。

📋📋📋++本文目录如下:++🎁🎁🎁

目录

[💥1 概述](#💥1 概述)

[📚2 运行结果](#📚2 运行结果)

[🎉3 参考文献](#🎉3 参考文献)

[🌈4 Matlab代码实现](#🌈4 Matlab代码实现)


💥1 概述

本文提出了节点不连续伽辽金方法在求解线性和非线性平流方程中的一维实现,无需任何滤波器或限幅器。本公式旨在向CFD从业者介绍该方法,因此它意味着可读性而不是非常有效的实施。

该方法的基本思想是将平流方程离散化为一维节点不连续伽辽金方程,然后使用迭代方法求解该方程。

在一维情况下,平流方程可以写为:

∂u/∂t + c ∂u/∂x = 0

其中,u是要求解的变量,t是时间,x是空间坐标,c是平流速度。

为了将平流方程离散化为节点不连续伽辽金方程,我们首先将时间和空间离散化为有限的网格点。然后,我们使用中心差分方法来近似平流方程中的导数项。具体来说,我们使用以下公式来近似时间导数和空间导数:

∂u/∂t ≈ (u_i^n+1 - u_i^n) / Δt

∂u/∂x ≈ (u_i+1^n - u_i-1^n) / (2Δx)

其中,u_i^n表示在第n个时间步长和第i个空间节点处的变量值,Δt是时间步长,Δx是空间步长。

将这些近似代入平流方程,我们得到节点不连续伽辽金方程:

(u_i^n+1 - u_i^n) / Δt + c (u_i+1^n - u_i-1^n) / (2Δx) = 0

为了求解该方程,我们使用迭代方法,如迭代法或牛顿法。迭代方法的基本思想是将方程转化为一个求根问题,并通过迭代逼近根的解。

总之,节点不连续伽辽金方法是一种求解线性和非线性平流方程的一维实现方法,它不需要滤波器或限幅器。然而,由于其可读性和实施的简单性,它可能不是非常高效的方法。

📚 2 运行结果

部分代码:

% Build 1d mesh

xgrid = mesh1d(0 2\*pi,nE,'LGL',K);

dx = xgrid.elementSize; J = xgrid.Jacobian;

x = xgrid.nodeCoordinates; w = xgrid.weights';

xc = xgrid.elementCenter;

% Load DG tools

tool = DGtools(xgrid.solutionPoints);

V = tool.Vandermonde2;

invM = tool.nodalInvMassMatrix;

Dr = tool.nodalCoefDiffMatrix;

% Build Lift Operator

Emat = zeros(K+1,2); % array of element's shape function

Emat(1,1)=1; Emat(K+1,2)=1;

Lift = V*(V'*Emat);

% IC

u0 = IC(x,2);

% Set plot range

plotrange = [xgrid.range(1),xgrid.range(2),...

min(min(min(0.9*u0)),min(min(1.1*u0))),1.1*max(max(u0))];

%% Solver Loop

% Set initial time & load IC

t=0; u=u0; it=0;

% Using a 3rd Order 3-stage SSPRK time integration

while t < tEnd

uo = u;

% update time

dt = cfl*dx/max(max(abs(dflux(u)))); t = t+dt;

% iteration counter

it = it+1;

% 1st stage

dF = residual(u,flux,dflux,Lift,Dr);

u = uo-dt*dF/J;

% 2nd Stage

dF = residual(u,flux,dflux,Lift,Dr);

u = 0.75*uo+0.25*(u-dt*dF/J);

% 3rd stage

dF = residual(u,flux,dflux,Lift,Dr);

u = (uo+2*(u-dt*dF/J))/3;

% build cell averages

u_bar = w*u/2;

% Plot u

subplot(1,2,1); plot(x,u,x,u0,'-+'); axis(plotrange); grid off;

subplot(1,2,2); plot(xc,u_bar,'ro'); axis(plotrange); grid off;

%if rem(it,10) == 0

drawnow;

%end

end

%% Final Plot for IC 2

subplot(1,2,1); plot(x,u,x,u0,'-+'); axis(plotrange);

title('Nodal DG','interpreter','latex','FontSize',18);

xlabel('\\it{x}','interpreter','latex','FontSize',14);

ylabel({'\\it{u(x)}'},'interpreter','latex','FontSize',14);

subplot(1,2,2); plot(x,u0,'k-',xc,u_bar,'ro'); axis(plotrange);

title('Cell Averages','interpreter','latex','FontSize',18);

xlabel('\\it{x}','interpreter','latex','FontSize',14);

ylabel({'\\it{u(x)}'},'interpreter','latex','FontSize',14);

🎉3 参考文献

文章中一些内容引自网络,会注明出处或引用为参考文献,难免有未尽之处,如有不妥,请随时联系删除。

1陈长胜,纪立人,陈嘉滨,等.JFNK方法在求解全隐式一维非线性平流方程中的应用J.大气科学, 2007, 31(5):10.DOI:10.3878/j.issn.1006-9895.2007.05.19.

2赵晓旭.勒让德-伽辽金法求解两类非线性积分微分方程D.哈尔滨师范大学2023-08-11.

3王俊.时域不连续伽辽金法在计算电磁学中的应用D.西安电子科技大学,2015.DOI:10.7666/d.D01068543.

🌈4 Matlab代码实现

相关推荐
遥感知识服务1 小时前
从局部阈值、双极化到暗地表剔除:NASA OPERA DSWx-S1全球动态水体算法拆解
大数据·人工智能·深度学习·神经网络·算法·机器学习
晚风醉蝶1 小时前
1-13-TimSort
算法
ZJU_统一阿萨姆2 小时前
【算子开发】算子融合与Softmax_LayerNorm实现
人工智能·算法·语言模型·硬件架构
chunmiao30322 小时前
皮尤研究:ChatGPT 发布后,超三成新网页带 AI 创作痕迹
人工智能·机器学习·chatgpt
叩码以求索4 小时前
浅谈:前序遍历反转法求解N叉树的后序遍历
算法
lancyu4 小时前
关于多轮对话机器人的上下文Token优化和解决方案
人工智能·python·深度学习·机器学习·chatgpt·机器人·prompt
单词记忆方法研究4 小时前
大学英语单词:我踩过的坑,和你该走的路
机器学习·小程序·学习方法
北风toto5 小时前
中缀、前缀、后缀表达式
算法·软件设计师
听取WA声一片(无恶意)5 小时前
CSP-J/CSP-S 深度优先搜索(DFS)完全讲义
c++·算法·深度优先
码流怪侠5 小时前
2026年8月GitHub热榜深度拆解:Agent Skills席卷开源圈,一个“技能包“收割5万星
算法·程序员·github