求解二维对流扩散方程的交替分带并行算法

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对流扩散方程解析解

对流扩散方程解析解

对流扩散方程解析解对流扩散方程(Convection-DiffusionEquation,CDE)一类傅里叶方程,用于研究物理系统中物质的运动行为。

它通常用来解释流体或溶液在空间和时间内的扩散过程。

这类方程可以通过求解数学解析解来进行解,也可以使用数值解,如有限元等进行解算。

对流扩散方程的推导可以从推导物理系统的分量开始。

在一个包含温度、速度和浓度的物理系统中,我们可以认为这些物质的变化是由守恒定律和扩散定律推导出来的,从而形成了一般的对流扩散方程。

对流扩散方程的一般形式为:$$frac{partial{boldsymbol{u}}}{partial{t}} +ablacdot(boldsymbol{u} otimes boldsymbol{u}) -abla cdot left(xiablaboldsymbol{u} right) = boldsymbol{S}$$其中,$boldsymbol{u}$表示物理量,$t$表示时间,$xi$表示扩散系数。

$boldsymbol{S}$表示物理量的源。

例如,在某个区域内,如果有物质被外界源消耗掉,$boldsymbol{S}$的值就会变小。

对于一般的对流扩散方程,我们可以分解出一个动能方程和一个扩散方程来进行解算:动能方程:$$frac{partial{boldsymbol{u}}}{partial{t}} +ablacdot(boldsymbol{u} otimes boldsymbol{u}) = boldsymbol{S}$$扩散方程:$$abla cdot (xiablaboldsymbol{u}) = 0$$解决对流扩散方程的解析解有几种方法,其中最常用的是求解Laplace换和 Laplace阵。

Laplace换是对一个函数 $f(t)$变换,用 Laplace换将$f(t)$换成 $F(s)$形式,其中,$s$ Laplace换的参数。

对流扩散方程解析解

对流扩散方程解析解

对流扩散方程解析解对流扩散方程(Convection-DiffusionEquation,CDE)是描述物理系统中物质扩散和热对流运动的方程。

它源于20世纪30年代真空磁体理论中发现的电子运动方程,在50年代被普及应用于各种工程、物理学和化学领域,如电子、热传输、水力学等,具有不可缺少的重要意义。

一般来说,对流扩散方程可以被描述为:$$frac{partial y}{partial t}=afrac{partial^2 y}{partial x^2}+bfrac{partial y}{partial x}+cfrac{partial y}{partial y}+d$$其中,a、b、c和d是常数,t和x分别代表时间和物理位置。

若把空间坐标投射到它们的平面上,则可以用更具体的形式表述为: $$frac{partial y}{partial t}=afrac{partial^2 y}{partial x^2}+bfrac{partial y}{partial x}+cfrac{partial y}{partial y}+d+frac{partial y}{partial z}$$其中,z是投射后的空间坐标,a、b、c和d也可以改变以适合不同的实际应用场景。

对于对流扩散方程的解析解,有两种基本方法:一种是用不定积分法;另一种是用微分平面法,也称作渐进分析方法。

从一般的原理上来看,不定积分法是把对流扩散方程拆解成多个简单的可求解的微分方程,然后分别求解它们,最后再综合求得总解。

此外,它还可以运用标准积分法来近似求解,特别有利于解复杂的多变量方程。

而渐进分析(Perturbation Analysis)是把复杂的问题划分成几个渐进步骤,每一步把问题简化为可以近似解决的状态,依此不断迭代,最终求得近似解。

这种技术通常用来求解非线性方程,对于对流扩散方程求解也非常有效,能有效地提高准确度和计算速度。

此外,还有其他一些求解方法,比如拉格朗日法(Lagrange Method)、拉普拉斯正则化(Laplace Regularization)以及偏微分方程的泛函理论方法(Functional Theory of Partial Differential Equations)等。

对流扩散方程解析解

对流扩散方程解析解

对流扩散方程解析解对流扩散,也称为热传导、对流和扩散,是一种复杂的物理现象,可以在实际工程中应用。

热对流扩散方程至关重要,它描述了物质在物理空间内温度、湿度、热量移动的规律。

因而,研究这类问题的求解方法的准确性很重要。

热对流扩散方程是一类不定常偏微分方程,它是由质点和场的耦合微分方程组构成的,有许多参数影响其行为,如热传导率、物理参数等,这些参数很难确定,而且它们可能会根据时间变化而变化。

此外,计算引起的误差也会影响解的准确性。

因此,用解析解法求解这类问题会面临更大的挑战。

热对流扩散方程的解析解是用拉普拉斯、哈密顿等量子力学原理求解这类问题的方法。

首先,将热对流扩散方程转换成称为量子力学椭圆方程的一类偏微分方程,然后利用拉普拉斯或哈密顿方程求该椭圆方程的解。

这样做可以得到关于物质湿度、温度、热量分布的分析解。

热对流扩散方程的解析解可以比数值解更加准确,可以更好地描述物质在物理空间内温度、湿度、热量移动的规律。

此外,可以节省时间和精力,而且也不会出现数值计算求解中的误差。

由此可见,热对流扩散方程的解析解在实际应用中有重要意义,不仅可以准确描述问题的特征,而且可以使研究者们维护更高的计算精度。

然而,在求解热对流扩散方程的解析解时仍然存在一些难点。

首先,热对流扩散方程仍然分为任意维数和无限维数,这种复杂的情况使问题更加复杂,更难求解。

其次,拉普拉斯和哈密顿方程提出的方法也可以解决这类问题,但其中也存在一定的局限性。

最后,热对流扩散方程的解析解要求准确的定义,这可能会带来很大的困难。

因此,热对流扩散方程的解析解仍然面临许多挑战,但随着计算机科学技术的发展,这些难题可以通过改进现有方法和研究新方法来解决。

为此,科学家们也不断探索并推广现有方法,发展新的算法以解决这类问题。

总之,热对流扩散方程的解析解是一项重要的研究,因为它可以更准确地描述物质在物理空间内温度、湿度、热量移动的规律。

它不仅可以帮助我们开发更准确的热对流扩散方程的求解方法,而且能够更好地应用于工程实践中,为解决实际问题提供决策依据。

解一维和二维对流扩散方程的单调差分格式

解一维和二维对流扩散方程的单调差分格式

一维对流扩散方程是指一维均匀的边界层上的传质过程的数学模型,常用于描述对流扩散过程中的温度、湿度、速度等场的分布情况。

一维对流扩散方程的数学形式为:∂φ/∂t+U∂φ/∂x=D∂^2φ/∂x^2其中φ表示传质物质的浓度,t表示时间,x表示空间坐标,U表示对流速度,D表示扩散系数。

二维对流扩散方程是指二维均匀的边界层上的传质过程的数学模型,常用于描述对流扩散过程中的温度、湿度、速度等场的分布情况。

二维对流扩散方程的数学形式为:∂φ/∂t+U∂φ/∂x+V∂φ/∂y=D∂^2φ/∂x^2+D∂^2φ/∂y^2其中φ表示传质物质的浓度,t表示时间,x和y分别表示两个空间坐标,U和V分别表示两个方向上的对流速度,D表示扩散系数。

单调差分格式是一种常用的数值求解方法,它通过进行差分运算来求解微分方程的数值解。

在求解一维和二维对流扩散方程时,可以使用单调差分格式来解决。

具体来说,可以将空间坐标和时间分别离散化,将对流扩散方程转化为一个线性方程组,然后使用单调差分格式来解决。

单调差分格式的具体形式取决于方程的类型和离散化的方式,但一般来说,它都是将微分方程的差分形式写成一个线性方程组的形式。

例如,在求解一维对流扩散方程时,可以使用下面的单调差分格式:φ_i^{n+1}=φ_i^n+Δt(D(φ_{i+1}^n-2φ_i^n+φ_{i-1}^n)/Δx^2+U(φ_ {i+1}^n-φ_{i-1}^n)/2Δx)其中φ_i^n表示第i个网格点在时间步n的浓度值,Δx和Δt分别表示网格的空间步长和时间步长。

同样的,在求解二维对流扩散方程时,可以使用下面的单调差分格式:φ_i^n=φ_i^n+Δt(D(φ_{i+1,j}^n+φ_{i-1,j}^n+φ_{i,j+1}^n+φ_{i,j-1}^ n-4φ_i^n)/Δx^2+U(φ_{i+1,j}^n-φ_{i-1,j}^n)/2Δx+V(φ_{i,j+1}^n-φ_ {i,j-1}^n)/2Δy)其中φ_i^n表示第(i,j)个网格点在时间步n的浓度值,Δx和Δy分别表示网格在x和y方向上的空间步长,Δt表示时间步长。

变系数对流扩散方程的交替分段显—隐式方法

变系数对流扩散方程的交替分段显—隐式方法
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基 金项 目 国 家 自然 科 学 基 金 (9 7 0 9 l 家 教 育 部 博 士 点 基 金 资 助 项 目 (6 4 2 2 192 3) 国 90 20 ) 作 者 简 介 : 志 跃 ( 9 6 ) 博 士 研 究 生 , 教 授 , 要从 事 计 算 数 学 及 应 用 软 件 研 究 . 张 16- , 副 主 * 现工 作单 位 : 京师 范大学 数 学与计算 机科学 院. 南

一类二维稳态对流——扩散方程的有限差分法

一类二维稳态对流——扩散方程的有限差分法

一类二维稳态对流——扩散方程的有限差分法一维稳态扩散方程描述了物质在一维空间中的扩散行为。

然而,在某些情况下,我们需要研究物质在二维平面中的扩散行为,例如热传导、流体传输等。

本文将介绍一类二维稳态对流-扩散方程的有限差分法。

二维稳态对流-扩散方程可以写作:∇·(D∇u) + ∇·(cu) + fu = 0 —— (1)其中,D是扩散系数,c是速度场,u是待求解的物理量,f是源项。

在这个方程中,第一项表示物质的扩散项,第二项表示对流项,第三项表示源项。

我们需要求解方程(1),找到u的分布。

为了应用有限差分法来求解二维稳态对流-扩散方程,需要将二维空间离散化为一个网格。

假设我们将x方向离散为Nx个等距的节点,y方向离散为Ny个等距的节点,那么我们可以得到一个(Nx+1)×(Ny+1)的网格。

我们在网格节点上定义未知量u,然后将方程(1)对节点处的u进行离散化。

首先,我们对方程(1)的扩散项进行离散化。

我们使用五点差分格式来近似二维Laplace算符∇·(D∇u)。

对于网格节点(x,y),我们可以得到以下差分格式:(Dij(xi+1,yj)ui+1,j + Dij(xi-1,yj)ui-1,j +Dij(xi,yj+1)ui,j+1 + Dij(xi,yj-1)ui,j-1 -4Dij(xi,yj)ui,j) / ∆x^2 + (Dij(xi,yj)ui,j) / ∆y^2其中,∆x和∆y是网格步长,Dij是扩散系数。

接下来,我们对方程(1)的对流项进行离散化。

我们使用中心差分格式来近似二维梯度算符∇·(cu)。

对于网格节点(x,y),我们可以得到以下差分格式:(cxi+1/2,yj(ui+1,j - ui,j)) / ∆x + (cxi-1/2,yj(ui,j - ui-1,j)) / ∆x + (cyi,j+1/2(ui,j+1 - ui,j)) / ∆y + (cyi,j-1/2(ui,j - ui,j-1)) / ∆y其中,cxi+1/2,yj、cxi-1/2,yj、cyi,j+1/2和cyi,j-1/2是速度场在节点(x,y)处的中心点处的x和y分量。

第五章对流扩散问题(假扩散)

第五章对流扩散问题(假扩散)

该问题的数值解如下:
1 n i
u t n u t n (1 ) i i 1 x x
MUD : du d ux d (( ) ) dx dx 2 dx
第五章 对流扩散问题———假扩散
由图可以看出,在区间 P 2 ,中心差分格式预报的 P 值优于迎风格式的预报值。对比这两种格式,其扩散项 的处理是完全相同的,所不同的仅仅是对流项的处理上 ,在中心差分格式中对流项的差分格式具有二阶精度, 而在迎风格式中对流项的差分格式只具有一阶精度。在 区间 P 2 ,两种格式预报 P值所表现出的差异性恰恰是 这两种格式精度不同的体现。观察上图,迎风格式所预 报的 P值具有该高不高和该低不低的特点,这一特点正 是由一阶精度迎风格式所引起的扩散系数为 ux / 2 的 假扩散项造成的。也反映了假扩散项的影响。
n n ux ut 2 n ( ) i u( ) i (1 )( 2 ) i O( x 2 , t 2 ) t x 2 x x
由此可以看出,我们前边得到的差分方程所逼近的是 一个非稳态对流扩散问题,而非原型问题所要求的非 稳态对流问题。
第五章 对流扩散问题———假扩散
1 n (1 P
ut n ut n ) P W x x
用编号法表示
1 n i
1 n , n 在点 (i, n) i i 1
u t n u t n (1 ) i i 1 x x
做Taylor展开
n n u 2 n 1 2 n ( ) i u( ) i ( 2 ) i x ( 2 ) i t O( x 2 , t 2 ) t x 2 x 2! t
第五章 对流扩散问题———假扩散
将 i 1 和 i 1 台劳 级数展开代入

一类二维对流扩散方程的有限元法

一类二维对流扩散方程的有限元法
座” 进行 叠加 , 生成 总 刚度矩 阵 A和总荷 载 向量 F .
16 约束 处理 , . 求解 方程 组 对矩 阵 A和 向量 通过 “ 划行 划列 ” 的方法处 理本 质边 界条 件 , 成有 限元 方程 组 形
Ku:F.
2 误差 分析
定理 1 设 A u 3 7 ( ,)
(o 1)
l 一/ l .≤c I/ F^ 1 I / l n l 一 IuI . “ , ^ 1 / , ln 由定理 1我们可 以得到有限元的 日 模估计 ,
Id / 1.≤ l/ d l1 l, , 0 /一/ ^l n l, , I. /一/ n ^ 再通 过 Nt h 技 巧 , 以得 到 L 模估 计 。 ice s 可 对于 /EH ¨( 的 m次 有 限元解 / 有 最佳 估计 误差 . m Q) t / , I 一 f,≤ “ I } 1 0 J ^I n J +n ≤ ≤m “I
∈ 在某一个单元上的值 , 只要给出函数 u 在结点 P 上的值 = ( Y) 1 ) u x, ( ≤ ≤ 就可 以了. 因为 , 对于
其中任意一个单元 e 来说, 设它的顶点为P, P , = pP . , 即e A iy 不妨设这三点的顺序是逆时针的, 如图
所示 .
将式 ( ) 7 和式( ) 8 分别代人式( ) 2 和式 ( ) 可以分别得到在单元 e , 上的单元刚度矩阵A ’ 3, im 和单元荷载 j

向量 F ’ . 15 总体 合成 . 将单 元 刚度矩 阵 A ’ 和单元 荷载 向量 F 进 行 扩 充 , 以单元 结 点 标 号两 两 组 合作 为 下标 , 然后 “ 号入 对
A,=n 赛口 。】 + 6, ) ( )]d d +' 2 () [ +y ( )+ 6 ,)x+vy:d ) u ‘ O嚣 【 -, zy vycx fv v a u (, u ( ud ud os( u

对流扩散方程解析解

对流扩散方程解析解

对流扩散方程解析解对流扩散方程(Convection-DiffusionEquation)是在求解流体,如气体或液体的输运问题时需要使用的普通微分方程。

它表示物质被三种因素作用所引起的质量流动:对流、扩散和反应。

在本文中,我们将讨论对流扩散方程的解析解,以及它在工程中的重要作用。

首先,要理解对流扩散方程,我们必须从它的数学形式开始。

它可以用以下形式表示:$$frac{partial c}{partial t}+ vec{u} cdotabla c-Dabla^2 c=R$$在这里,$c$表示物质的浓度,$vec{u}$表示流体的速度,$D$表示物质的扩散系数,$R$表示反应的密度。

对流扩散方程的解析解是一种运用数学方法来求解这个方程的方法。

它主要是利用积分变换法(Integral Transform Method),将复杂的运动学问题转化为一组常微分方程求解。

解析解方法在解决一定类型的常微分方程时尤其有用,特别是当一个系统的边界条件是确定的时。

解析解的优势在于它可以提供直观的解,方便比较和评估结果,便于理解物理机理。

它也可以提供准确的结果,并可以用于组合的求解方法中。

在工程领域,对流扩散方程解析解的应用非常重要。

它可以被应用于温度或物质浓度输运,以及其他类似现象的计算。

例如,对流扩散方程可以用来模拟一定范围内扩散方式的热量传输,从而推测温度场分布;也可以用来模拟入口流场和出口的物质浓度的变化;它还可以用来描述各种物质在工程系统内的扩散问题。

再者,解析解方法也被广泛应用于制药行业。

对流扩散方程可以用来模拟药物在体内的运动,从而计算出最佳控制方案,以达到药物最佳疗效。

这不仅可以为药物分布模型提供依据,还可以用来估算药物组分以及药物与体细胞的相互作用等工程相关问题,从而帮助制药公司最大程度地提高药品安全性和疗效。

最后,对流扩散方程的解析解是一种非常有效的数学方法,它可以帮助我们更加清晰地理解流体输运问题,并可以提供准确可靠的结果。

对流扩散方程解析解

对流扩散方程解析解

对流扩散方程解析解对流扩散方程(Convection-DiffusionEquation)是流体动力学领域里一个基本的求解方程,它表示物理系统的流体流动特征,可用于模拟和分析气体的湍流流动、热力学和传热运算等问题。

新的求解方法对对流扩散方程的解析解具有重要意义。

对流扩散方程的一般形式为:$$frac{partial c}{partial t}+ucdotabla c-DDelta c=f$$其中,u表示大尺度的流体速度,D表示流体扩散系数,f表示质量源期(如,物质沉积或物质释放),c表示浓度。

一般情况下,形式如上的对流扩散方程是无法求解的,因其难以确定恰当的初始条件。

在这种情况下,研究者们提出了不同的解析解算法,其目的是通过特定的分析步骤来求解该方程。

为此,研究者们将对流扩散方程分解成多个子方程,以便更容易的进行解析解析。

其中有许多不同的解析方法,这些方法大多建立在以下基础之上:1.量分离:将变量从原始方程分离出来,然后重新组合,使方程具有更好的求解性。

2.分替换:通过将复杂的积分变换成容易求解的形式,从而更容易求解对流扩散方程。

3.征方程:由于对流扩散方程的变量分离及积分替换,可以将其转换为简单的特征方程,从而可以更快地求出解析解。

4.值方法:这种方法采用计算机进行数值计算,可以从多个精度接近系统中求出解析解。

上述方法都可以用来求出对流扩散方程的解析解,但也存在一些潜在的问题,如数值误差、边界条件不易计算等。

对流扩散方程的解析解技术可以用来分析流体流动特性,模拟和分析气体湍流流动、热力学和传热运算等问题。

有了这些技术,研究者们可以更好地模拟或理解物理系统的流体特性,从而更好地解决实际中存在的问题。

例如,研究者可以利用对流扩散方程的解析解算法来分析汽车的空气动力学运动特性,有效改善汽车的燃油经济性和可靠性;或者用来研究空气流动的特性、助力涡轮机的性能改善;或者用来研究飞行器在进入大气时的热阻力特性,提高航天设备的安全性,等等。

多重网格算法综述

多重网格算法综述

多重网格算法综述邹静文 6摘要 本文总结了多重网格算法的基础理论,剖析了多重网格方式的一种并行模式和总结了已取得的功效和待扩充的领域。

对多重网格方式的大体思想有一个较详细的概述,比较分析了单一网格和多重网格的计算结果,并对多重网格的并行模式进行了探讨和分析。

关键词 多重网格算法,套迭代,粗网格校正,并行模式,交织多重网格,区域分解一、引言多重网格法(Multiple Grid Method),简称M —G 方式是最近几年来求解偏微分方程边值问题的快速方式之一,本文参考前人的文献资料,并结合所学知识,总结多重网格法的基础理论,包括多重网格的应用原那么、具体实现步骤和计算结果的分析和比较。

其计算结果说明:多重网格方式具有收敛速度快的优势,当多重网格方式所用层数越多,生效速度就越快;而且撞制粗、细网格层之间自适应转换的撞制参数在选取上有专门大的灵活性;能够看出随着剖分的加密,单一网格方式达到收敛所需的迭代次数显著增加,而多重网格方式所需迭代次数大体上不随网格的疏密和层数而转变,这说明多重网格方式具有与网格参数无关的收敛性。

二、多重网格方式的基础理论多重网格方式的最初被提出是由于在网格方程迭代求解时,误差的各个Fourier 分量的衰减程度不同。

熟悉到高频振荡误差是局部行为,来源于周围几个网格点之间的彼此藕合,与边界或距离较远的网格点信息无关;而低频滑腻误差是全局行为,要紧来源于边界信息。

传统的点或块松弛都是局部性较强的方式,因此它们能迅速抹平局部性的高频振荡误差,但对全局性的低频滑腻误差却衰减缓慢。

事实上,通过初始几回迭代后,误差将呈现滑腻性。

因此,适应上称能迅速抹平高频振荡误差,使误差趋于滑腻的松驰方式为有效滑腻方式,并用松驰因子来刻画它们的滑腻效应。

多重网格方式思想的引入考虑在简单区域Ω上泊松方程的第一类边值问题(狄立克雷边值问题):(,)(,),(,)(,)0,(,)u x y f x y x y u x y x y -∆=∈Ω⎧⎨=∈∂Ω⎩ 那个地址Ω是一个单位正方形,∂Ω是那个正方形的边界如以下图所示:在以步长为h 的网格上hΩ离散后,取得一个线性系统h h h L u f =,其中h L 是一个稀疏矩阵。

对流扩散方程推导过程

对流扩散方程推导过程

对流扩散方程推导过程对流扩散方程是描述物质在流体中传输的数学模型。

它可以用来描述物质的浓度、温度、速度等在流体中的传播过程。

本文将从推导过程的角度,详细介绍对流扩散方程的推导过程。

我们考虑一维情况下的对流扩散方程。

假设物质在流体中的传输速度为u,浓度为C,扩散系数为D。

根据质量守恒定律,我们可以得到物质的传输速度和扩散速度之和等于物质的净传输速度。

接下来,我们考虑扩散的部分。

根据菲克定律,扩散速度与浓度梯度成正比,扩散的方向是从浓度高的地方向浓度低的地方传播。

因此,扩散的速度可以表示为-D乘以浓度的梯度。

然后,我们考虑对流的部分。

对流是由流体的流动引起的物质传输。

对于一维情况,对流的速度可以表示为u乘以浓度的梯度。

需要注意的是,对流速度的正负取决于流动的方向。

综合考虑扩散和对流,我们可以得到一维情况下的对流扩散方程:∂C/∂t + u*∂C/∂x = D*∂^2C/∂x^2其中∂C/∂t表示时间对浓度的偏导数,∂C/∂x表示空间对浓度的偏导数,∂^2C/∂x^2表示浓度的二阶空间导数。

接下来,我们考虑二维情况下的对流扩散方程。

假设物质在流体中的传输速度为(u,v),浓度为C,扩散系数为D。

同样根据质量守恒定律,我们可以得到物质的传输速度和扩散速度之和等于物质的净传输速度。

对于扩散部分,我们仍然可以应用菲克定律,扩散速度与浓度梯度成正比。

因此,扩散的速度可以表示为-D乘以浓度的梯度。

对于对流部分,我们需要考虑两个方向上的流动速度。

对流的速度可以表示为(u,v)乘以浓度的梯度。

需要注意的是,对流速度的正负取决于流动的方向。

综合考虑扩散和对流,我们可以得到二维情况下的对流扩散方程:∂C/∂t + u*∂C/∂x + v*∂C/∂y = D*(∂^2C/∂x^2 + ∂^2C/∂y^2)其中∂C/∂t表示时间对浓度的偏导数,∂C/∂x和∂C/∂y表示空间对浓度的偏导数,∂^2C/∂x^2和∂^2C/∂y^2表示浓度的二阶空间导数。

对流扩散方程及其解法

对流扩散方程及其解法

对流扩散方程及其解法对流扩散方程是物理学中最常见的一类偏微分方程,与流体力学、传热传质学等学科密切相关。

解析求解对流扩散方程可以揭示物理现象的本质,并在实际应用中提供有效的工程计算方法。

一、对流扩散方程对流扩散方程是将扩散项和对流项结合在一起的偏微分方程,一般形式如下:$$\dfrac{\partial u}{\partial t} = D\dfrac{\partial^2 u}{\partial x^2} - v\dfrac{\partial u}{\partial x} + f(x,t)$$其中 $u$ 是未知函数,$D$ 是扩散系数,$v$ 是速度场,$f(x,t)$ 是源项。

对流扩散方程描述了时间 $t$ 和空间 $x$ 上的某一物理量 $u$ 随时间的变化规律。

二、对流项与扩散项对流扩散方程中的对流项和扩散项代表不同的物理过程,互相作用形成物理现象。

对流项描述了物质由一点向另一点的移动,通常由质量流或者粒子流的线性变化来表示。

扩散项描述了物质的热或质量分布率随空间位置的二次变化。

对流项和扩散项的比值通常称为对流性能。

三、有限差分方法有限差分法是对流扩散方程的求解方法之一,将空间和时间的连续域离散化成离散点,并通过有限差分逼近偏微分方程的微分项,从而转化成一个代数问题。

常见的有限差分格式有向后差分法、向前差分法、中心差分法等。

假设在 $(x_i,t_n)$ 的数值解已知,设网格步长为 $\Delta x$ 和$\Delta t$,则有:$$u(x_i,t_{n+1}) \approx u(x_i,t_{n}) + \Delta tf(u(x_i,t_n),x_i,t_n)$$其中 $f(u(x_i,t_n),x_i,t_n)$ 是对流扩散方程右端的非线性项。

将$u(x_i,t_n)$ 用它四周的$u(x_{i-1},t_n)$、$u(x_{i+1},t_n)$、$u(x_i,t_{n-1})$ 替代,可以得到向后差分格式:$$u(x_i,t_{n+1}) \approx u(x_i,t_{n}) + D\dfrac{\Delta t}{\Deltax^2}[u(x_{i+1},t_n) - 2u(x_i,t_n) + u(x_{i-1},t_n)]-v\dfrac{\Deltat}{\Delta x}[u(x_{i+1},t_n) - u(x_{i-1},t_n)] + \Delta tf(u(x_i,t_n),x_i,t_n)$$四、求解方法对流扩散方程的解法包括解析解和数值解,主要取决于方程的形式和边界条件的选取。

二维气体扩散方程解析解求解过程

二维气体扩散方程解析解求解过程

二维气体扩散方程解析解求解过程二维气体扩散方程是描述气体在二维空间中扩散的数学模型。

该方程通常采用偏微分方程来描述,一般形式为:∂C/∂t = D(∂^2C/∂x^2 + ∂^2C/∂y^2)。

其中,C是气体浓度随时间和空间的变化,t是时间,x和y分别是空间中的两个方向,D是扩散系数。

要求解这个方程的解析解,我们可以采用分离变量法。

假设C(x, y, t)可以分解为三个单独的函数的乘积形式,即C(x, y, t) = X(x)Y(y)T(t)。

将这个形式代入扩散方程中,得到:X(x)Y(y)∂T/∂t = D(∂^2X/∂x^2)Y(y)T(t) +D(X(x)∂^2Y/∂y^2)T(t)。

将各个变量分离出来,得到三个独立的方程:X(x)的方程,(1/D)(∂^2X/∂x^2) = 1/X(x) dX/dx = -λ1。

Y(y)的方程,(1/D)(∂^2Y/∂y^2) = 1/Y(y) dY/dy = -λ2。

T(t)的方程,∂T/∂t = λ1λ2DT(t)。

其中,λ1和λ2是常数。

接下来,我们可以分别解这三个方程。

对于X(x)和Y(y)的方程,我们可以得到其对应的特征方程,然后解出X(x)和Y(y)的表达式。

对于T(t)的方程,我们可以解出T(t)的表达式。

最后,将X(x)、Y(y)和T(t)的表达式相乘,就得到了二维气体扩散方程的解析解。

需要注意的是,具体的求解过程会受到边界条件和初始条件的影响,而这些条件往往会对解的形式产生较大的影响。

因此,在实际求解过程中,需要根据具体情况来确定边界条件和初始条件,并结合这些条件来完成解的求解过程。

总之,通过分离变量法,我们可以尝试求解二维气体扩散方程的解析解。

然而,实际情况可能会更加复杂,需要根据具体情况来灵活应对。

二维Poisson方程的并行求解算法

二维Poisson方程的并行求解算法

二维Poisson方程的并行求解算法二维Poisson方程是一类常见的偏微分方程,广泛应用于自然科学与工程科学领域。

并行算法是提高Poisson方程求解效率的重要手段之一、本文将介绍二维Poisson方程的并行求解算法及其实现方法,并对其性能进行评估。

首先,我们来回顾Poisson方程的数学定义。

二维Poisson方程在一个矩形区域Ω上定义,形式如下:∇²u=f(1)其中,u是未知函数,∇²表示拉普拉斯算子,f是给定的函数。

将Ω划分为一个个小矩形网格,每个网格上将u的近似值表示为uij,其中i和j分别表示在x和y方向上的网格索引。

将近似值代入Poisson方程(1),我们可以得到离散形式的方程:(u(i+1)j - 2uij + u(i-1)j)/Δx² + (ui(j+1) - 2uij + ui(j-1))/Δy² = fij (2)其中,Δx和Δy分别是x和y方向上的网格间隔。

为了求解方程(2),我们采用迭代法,其中最常用的是Jacobi迭代法和Gauss-Seidel迭代法。

这些迭代方法可以并行求解,以提高求解效率。

在并行算法实现中,我们将矩形区域Ω分割成P个小区域,每个小区域分配给一个进程。

每个进程负责自己的小区域上的迭代计算。

每次迭代时,进程需要与周围进程进行通信,以更新边界上的值。

这需要使用消息传递机制来实现通信。

为了更好地利用并行算法,可以使用多种技术来减少通信量与计算量,例如域分解技术和计算负载平衡技术。

域分解技术将整个求解域划分成更小的子域,以便每个进程可以独立工作。

计算负载平衡技术可以确保每个进程的计算量大致相同,避免出现性能瓶颈。

此外,还可以利用高效的并行算法库来加速二维Poisson方程的求解。

例如,使用基于MPI(Message Passing Interface)的并行库可以简化通信操作,并提供高效的并行计算功能。

最后,我们评估并行算法的性能。

对流扩散方程有限差分方法

对流扩散方程有限差分方法

对流扩散方程有限差分方法流扩散方程是描述流体内部物质的扩散过程的方程,它可以用于描述溶质的扩散、热量的传导以及动量的传递。

在许多工程和科学领域中,比如地球科学、生物医学和工程学等,流扩散方程都有着广泛的应用。

在数值计算中,有限差分方法是一种常用的数值解法,可以非常有效地解决流扩散方程。

下面将详细介绍对流扩散方程有限差分方法的原理和步骤。

首先,考虑一维流扩散方程的一般形式:∂C/∂t=D∂²C/∂x²-V∂C/∂x其中,C是扩散物质的浓度,t是时间,x是空间位置,D是扩散系数,V是对流速度。

为了使用有限差分方法求解上述方程,我们需要将时间和空间分布离散化,得到方程在网格点上的近似表示。

首先,将时间轴分为n个等间隔的时间步长Δt,空间轴分为m个等间隔的网格点,网格点之间的间距为Δx。

然后,我们使用数值方法来逼近方程中的各个导数项,采用中心差分公式:∂C/∂t≈(C_i^(n+1)-C_i^n)/Δt∂²C/∂x²≈(C_i+1^n-2C_i^n+C_i-1^n)/Δx²∂C/∂x≈(C_i+1^n-C_i-1^n)/(2Δx)将上述近似代入流扩散方程,可以得到:(C_i^(n+1)-C_i^n)/Δt=D(C_i+1^n-2C_i^n+C_i-1^n)/Δx²-V(C_i+1^n-C_i-1^n)/(2Δx)整理上式,可以得到对流扩散方程的有限差分方程:C_i^(n+1)=C_i^n+(DΔt/Δx²)(C_i+1^n-2C_i^n+C_i-1^n)-(VΔt/2Δx)(C_i+1^n-C_i-1^n)上述方程给出了方程在时刻n+1时刻网格点i的值,即C_i^(n+1),它的值通过已知时刻n时刻各个网格点的值C_i^n来计算。

最后,我们可以使用迭代的方法,从初始条件C_i^0开始,依次计算下一个时刻的网格点C_i^(n+1),直到达到所需的计算精度或者计算到需要的时间步长。

二维对流扩散方程

二维对流扩散方程

二维对流扩散方程
二维对流扩散方程是描述物质在二维空间中传输的数学模型。

它是由对流项和扩散项组成的偏微分方程,可以用来描述许多自然现象,如气体和液体的传输、化学反应、生物学过程等。

对流项是指物质在流动中的传输,它与流体的速度和浓度梯度有关。

扩散项是指物质在浓度梯度下的传输,它与浓度梯度的大小有关。

二维对流扩散方程将这两个项结合起来,描述了物质在二维空间中的传输过程。

二维对流扩散方程的数学形式为:
∂C/∂t = D(∂²C/∂x² + ∂²C/∂y²) - v(∂C/∂x + ∂C/∂y)
其中,C是物质的浓度,t是时间,D是扩散系数,v是速度。

这个方程可以用来解决许多实际问题。

例如,在环境科学中,可以用它来模拟污染物在大气、水体和土壤中的传输过程。

在生物学中,可以用它来研究细胞内物质的传输和代谢过程。

在化学工程中,可以用它来设计反应器和分离器。

然而,二维对流扩散方程的求解并不容易。

它是一个非线性偏微分方程,需要使用数值方法进行求解。

常用的数值方法包括有限差分法、有限元法和谱方法等。

二维对流扩散方程是一个重要的数学模型,可以用来描述许多自然
现象和工程问题。

它的求解需要使用数值方法,是数学、物理、化学和工程学等多个领域的交叉学科。

对流扩散问题有限体积法

对流扩散问题有限体积法

流体仿真与应用第八讲二、对流-扩散问题的有限体积法◆中心差分格式(例子)节点增加到20个结果◆离散格式的性质在数学上,一个离散格式必须要引起很小的误差(包括离散误差和舍入误差)才能收敛于精确解,即要求离散格式必须要稳定或网格必须满足稳定性条件。

在物理上,离散格式所计算出的解必须要有物理意义,对于得到物理上不真实的解的离散方程,其数学上精度再高也没有价值。

通常,离散方程的误差都是因离散而引起,当网格步长无限小时,各种误差都会消失。

然而,在实际计算中,考虑到经济性(计算时间和所占的内存)都只能用有限个控制容积进行离散。

因此,格式需要满足一定的物理性质,计算结果才能令人满意。

主要的物理性质包括:守恒性、有界性和迁移性。

◆离散格式的性质——守恒性满足守恒性的离散方程不仅使计算结果与原问题在物理上保持一致,而且还可以使对任意体积(由许多个控制容积构成的计算区域)的计算结果具有对计算区域取单个控制容积上的格式所估计的误差。

◆离散格式的性质——迁移性③当Pe 为有限大小时,对流和扩散同时影响一个节点的上、下游相邻节点。

随着Pe 的增加,下游受的影响逐渐增大,而上游受的影响逐渐变小。

①,即纯扩散,无对流。

②,即纯对流,无扩散。

0=Pe ∞=Pe◆迎风格式迎风格式(Upwind Differencing Scheme )在确定控制容积界面上的值时就考虑了流动的方向性,其思想为:在控制容积界面上对流项的取上游节点处的值,称之为第二类迎风格式。

中心差分格式的缺点是,它不能识别流动的方向,控制容积界面上的值取相邻上、下游节点的平均值。

当对流作用较强时,这样的处理就与其物理特征(某点的值受上游的影响,而不受下游的影响)不一致了。

φφφ◆迎风格式◆迎风格式在控制容积界面上对流项的取其上游节点处的值EW →φWw φφ=Pe φφ=()()W P w P E e W w P e D D F F φφφφφφ−−−=−()()[]()Ee W w w P w e e w w D F D F F D F D φφφ++=−+++WE →Pw φφ=Ee φφ=()()[]()Ee e W w Pw e e e w F D D F F F D D φφφ−+=−+−+◆迎风格式通用形式WW E E P P a a a φφφ+=()w e E W P F F a a a −++=EW →ww W F D a +=eE D a =W E →w W D a =ee E F D a −=◆迎风格式的特点迎风格式满足守恒性。

对流扩散方程.

对流扩散方程.

A对流扩散方程的求解对流扩散问题的有效数值解法一直是计算数学中重要的研究内容,求解对流扩散方程的数值方法主要是有限差分法(FDM)、有限元法(FEM)、有限体积法(FVM)、有限解析法(FAM)、边界元法(BEM)、谱方法(SM) 等多种方法。

但是对于对流占优问题,用通常的差分法或有限元法进行求解将出现数值震荡。

为了克服数值震荡,80年代,J.Douglas,Jr.和T.F.Russell 等提出特征修正技术求解对流扩散占优的对流扩散问题,与其它方法相结合,提出了特征有限元方法、特征有限差分方法、特征混合元方法;T.J.Hughes和A.Brooks提出过一种沿流线方向附加人工黏性的间断有限元法,称为流线扩散方法(SDM)。

有限差分法、有限元法、有限体积法是工程应用中的主要方法。

对流扩散方程的特点对流扩散方程右端第一项为扩散项,左端第二项则是对流项。

由于其方程本身的特点,给建立准确有效的数值求解方法带来一定的困难。

对流和扩散给流体中由流体携带的某种物理量的变化过程,可以通过一个无量纲的特征参数(Peclet数)来描述,Peclet数Pe的定义为:Pe=|ν|L/D。

这里v是来流速度,L是特征长度,D是物质的扩散系数。

如果Pe数较小,即对流效应相对较弱,这类问题中,扩散占主导地位,方程是椭圆型或抛物线型;如果Pe数较大,即溶质分子的扩散相对于流体速度而言是缓慢的,这类问题中,对流占优,方程具有双曲型方程的特点。

对于对流占优问题的求解,采用常规的Galerkin有限元方法,为了避免求解结果产生数值振荡,获得稳定解,则应使每个单元的局部Peclet数,Peh=|ν|h/D≤2,这里h为单元的最大尺寸,|v|为单元中的最大速度分量值。

因此,用本文方法求解对流占优对流扩散问题,要得到稳定解,则要通过加密有限元网格来实现。

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边界条件为
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初始条件为
u(x,Y,o)=f(x,歹),
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其中,0≤z,∥≤1,0≤t≤T,£>0,k1,惫2为常数.
在刻画流体运动的某些物理现象以及研究热的
ABdC—N格式的矩阵形式为 (J+rGl)U。+1一(,一rG2)“。+bl, (13)
万方数据
图2 Fig.2
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两个子带是不可以单独计算的,必须组成独立分带
(IBd)才能独立计算.
下面给出ABdC—N格式的几何设计.
假设m为奇数,令m一1—2sL+s,其中L表示
独立分带(IBd)的个数,S表示独立分带(IBd)的规
模,如图2中的(n+1)所示.假设行为偶数,若不考
收稿日期:2005—08—17. 基金项目:国家自然科学基金资助项目(10471128);国家863惯性约束聚变技术探索基金资助项目 作者简介:贾蠢涛(1980一),男,硕士研究生,主要从事微转方程数值解的研究.
万方数据
第2期
贾云涛,等:求解二维对流扩散方程的交替分带并行算法
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求解二维对流扩散方程的交替分带并行算法
贾云涛1,孙方裕1,张 勇2 (1+浙江大学数学系,游江抗努|310027;2.中国矿韭大学信息与电气工稷学院,江苏徐髑221008)
似值“。卅,和甜。时。,将£井,(£删)层划分为若干个
独立的分带.一般来说,可以按照r方向和y一方向
将网格划分为规模大小不同的分带,为了计算方便,
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ASC—N(Alternating Segment Crank—Nicolson
method)方法.作为对ASC—N的推广,并借鉴文献 [5]中对二维扩散问题的求解方法,把saul’yev型 非对称差分格式和Crank—Nicolson结合起来,构造 了一种薪的求解二维对流扩敖方程,露方程(1)酶并
AG琶(Alternating Group Explicit method),ABC,-N (Alternating Block Crank—Nicolson method),ABdC-N
(Alternating Band Crank-Nicolson method),文献E8] 对一维的对流扩散方程也做了一些工作,构造了
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行算法.该方法绝对稳定,具有良好的并行性质,适 合在高性能的并行计算机上直接使用,且可推广到 非线性方程上去.数值实例表明该方法有很好的 精度.
1 交替分带的C—N格式的构造
首先将区域(o,1)×(o,1)×(o,T),记A:c,Ay 和r分别表示空间32方向,y方向和时间t方向的网 格步长,为了计算方便,令A:c—Ay—h,其中h一
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(4)
在构造ABdC—N格式之前,还需要8个saul’yev型 非对称差分格式
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两个子带组成的.为了计算方便,假设a,b两个子带
的规模均为S,a子带的网格点可以通过差分格式
(5),(6),(11)(12)和C—N格式(4)来计算,b子带的
网格点可以通过差分格式(7)~(10)和C—N格式
(4)来计算.图1(a),(b)中分别给出了a,b两个子
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a子带的内部节点包含: (1,.『),…,(m一1,歹),
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(1,J),…,(m一1,J), J一2s(Z一1)+S+1,…,2sl, Z一1,2,…,L. 当m一13时,图2中的(咒+1)给出了第(行+1)层 的几何设计,虚线将独立分带(IBd)和a,b两个子带 区分开来.类似地,在第(n+2)层中,将b一分带换为 驴分带,将矿分带换为b一分带,即将差分格式中的 (5)~(8)对应换为(9)~(12),将差分格式中的 (9)~(12)对应换为(5)~(8),就可得到ABdC—N 格式在第(靠+2)层的几何设计,如图2中的(,z+2) 所示.在第(挖+1)层和第(咒+2)层上交替使用式 (13)和(14),就可以得到求解方程(1)~(3)的 ABdC—N格式.
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154
浙江大学学报(理学版)
第34卷
(5)(6)(5)(6)
(a)
(a1)
(8) (7) (8) (7)
(9)(1 o)(9)(10)
(b)
(b1)
(n+1)
(IBd)
图1 ABdC—N格式的独立分带(IBd)和基本分带
Fig.1 The independent band(IBd)and basic band of ABdC-N scheme
传导、粒子的扩散问题时,常常归结为求勰对流一扩
教方程,因此研究对流一扩教方程酶求解方法具有缀
重要的现实意义.在求鼹方程(1)的差分方法中,C— N(Crank—Nicolson)格式是无条{譬稳定的,但叁予 C-N格式是隐式格式,需要解大型的线性方程组,不 适合并行计算.随着科学技术的发展,并行计算发挥 着越来越重要的作用.近年来,文献[1~7]针对扩散 方稷(一维和二维)挺窭了一系列的并行算法,爨螺
(1一£r)“,,J,。+{_乜3MH.1.,,,,.

(12)
其中,r—f/^2,al一£+忌lhi2,口2一e+愚2h/2,a3
一£一点1 h/Z,口4一e一忌2h/Z.
下面用以上给出的差分格式(4)~(12),构造
交替分带的C—N格式.
假设方程(1)在t。层上的近似值‰h,,(i,J一0, 1,…,m)已经给定,为了计算£升,层和£科:层上的近
high accuracy.
Key words:two—dimensional convection-diffusion problem;alternating band Crank—Nieolson scheme;parallel compu— ting
0引 言
考虑二维的对流一扩散方程
詈+是,菘0u+是。苟Ou—e oeu 4-o。2u),㈤
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