Stokes-Darcy方程有限元方法的重构型后验误差估计

来源 :山东大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:xsb
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
本文主要研究Stokes-Darcy方程的有限元逼近解的两种重构型后验误差估计及其理论分析,全文总共分为四章。  第一章介绍了文中所需要的各种数学工具。在§1.1中,介绍了有限元方法的基本概念及本文所用的变分原理,即Galerkin变分问题的定义及存在性、等价性定理;在§1.2中,给出了有限元后验误差估计的定义和两种重要的后验误差估计分类类型——残量型和重构型的理论基础,以及利用后验误差估计实现自适应网格细化的一般步骤;在§1.3中,简要介绍了作为有限元后验误差估计理论基础的超收敛和后处理技术,给出了超收敛的几个常用法则以及Hood-Taylor元后插值处理的过程。本章是以后各章的基础。  第二章,首先在§2.1中提出本文要研究的问题并给出该问题相应的弱形式,Stokes-Darcy流动方程如下:  {Darcy方程:up=-K▽φp和▽·up=0,Stokes方程:-▽·T(uf,pf)=ff和▽·uf=0,满足Beavers-Joseph-Saffman-Jones界面边界条件  {uf·nf=-up·np,-(τ)f·(T(uf,pf)·nf)=α(τ)f·uf,-nf·(T(uf,pf)·nf)=gφp,以及外边界条件  {uf=0,on(a)Ω∩(a)Ωf,up·np=0,on(a)Ω∩(a)Ωp.流体区域中对速度和压力采用Hood-Taylor元,多孔介质区域中的压力采用分片二次元。  在§2.2中,参照文献[18]介绍了Stokes-Darcy方程有限元解的超逼近性  {‖Πhu-uh‖1,Ωf+‖Php-ph‖0,Ωf+‖Πhφ-φh‖1,Ωp≤Ch2.5(‖u‖4,Ωf+‖p‖3,Ωf+‖φ‖4,Ωp),‖Πhu-uh‖0,Ωf+‖Πhφ-φh‖0,Ωp≤Ch3.5(‖u‖4,Ωf+‖p‖3,Ωf‖φ‖4,Ωp).  第三章基于协调等腰直角三角形网格上的超收敛结果,应用两种后处理技术对第二章给出的有限元解的插值进行分析,从而获得了整体超收敛结果以及渐近准确的后验误差估计结果。  方法一:引入后处理算子Π*2h和P*2h,基于重构解与精确解的整体超收敛结果,对精确解(u,p,φ)进行重构,得到第一种重构型后验误差估计指示子,即ηg=‖Π*2huh-uh‖1,Ωf+‖P*2hph-ph‖0,Ωf+‖Π*2hφh-φh‖1,Ωp.  方法二:引入新的后处理算子Gh,基于重构梯度与精确解梯度的整体超收敛结果,对精确解的梯度(▽u,,▽φ)进行重构,得到第二种梯度重构型后验误差估计指示子,即(η)g=|Ghuh-▽uh|1,Ωf+|Ghφh-▽φh|1,Ωp.  此外,证明了当有限元超收敛条件满足时,所得的重构型后验误差估计量是渐近精确的。  第四章,通过数值算例验证本文给出的两种后验误差估计是可行的。
其他文献
随着试验技术突飞猛进的发展和单药品单靶点试验数据的快速累积,对复杂疾病采用复方药物治疗逐渐成为可能。本文设计出药物筛选前期工作中对药物进行有效组合的方法:首先,处理
在应用数学和工程领域中,很多问题都被抽象为求解非线性方程的问题。求解非线性方程,最重要也是最常用的方法就是迭代法,而在众多迭代法中,最经典的便是牛顿迭代法。自从牛顿法出
本文通过对荣华二采区10
学位
偏序的线性扩张问题是在一有限集D上给定一个偏序ρ,根据某一目标函数,求出ρ的线性扩张τ,使得目标函数最优。偏序的线性扩张问题有很多应用,如元搜索、生物学数据库、相似性搜
本文从迭代函数系与自相似集,符号空间,Koch曲线的参数化,自相似集的仿射嵌入四个部分进行阐述。  在第一部分,主要是对分形几何里的一些内容给出简单的介绍,首先给出了迭代函数
中国队前几天在亚洲杯预选赛上的表现,让人们发现他们没能冲进德国世界杯的确提高了决赛圈比赛的整体水平.足球盛宴即将开始之际爆出猛料,卫冕冠军巴西队的当家球星小罗受聘
许多的工程应用都存在时滞,例如主从机器人,神经系统,化学系统和生物系统.时滞会增大系统模型的建模、分析和控制的困难程度,降低控制系统的性能,甚至造成系统的不稳定.因此,对时滞
近年来,Hom-型结构的相关问题已经成为Hopf代数理论中的重要研究课题.Hom-(余)代数本质上是(余)代数的推广,其(余)结合性由Hom-(余)结合性所替代,即α(a)(bc)=(ab)α(c)(β(c1)(⊕)c
在本文中,我们引入并研究欧氏空间Rn中高余维数子流形的共形平均曲率流,这类流是通常平均曲率流的一种特殊情况.作为主要结果,我们证明了一个曲率爆破定理如下:  定理0.1(参看