有限元重构方法及在Cahn-Hilliard方程高效计算方法中的应用

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    11671341
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    48.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    A0501.算法基础理论与构造方法
  • 结题年份:
    2020
  • 批准年份:
    2016
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2017-01-01 至2020-12-31

项目摘要

The project is concerned with the development of efficient and reliable numerical methods for the Cahn-Hilliard equation. The finite element recovery techniques and mesh adaption will be employed to overcome these difficulties due to the small parameter and the high order derivative appear in the Cahn-Hilliard equation. The research topics will include study the finite element recovery techniques (such as the value recovery, direction derivative recovery and high order derivative recovery), design new recovery-based (discontinuous Galerkin) finite element methods and the recovery type a posteriori error estimates, develop the efficient and robust adaptive methods for the high order partial differential equations, establish the convergence of adaptive finite element methods based on the recovery-type estimators and the mesh optimization, expand the applications of the finite element recovery techniques. The main goal of this project is integrating the finite element recovery techniques, discontinuous Galerkin methods, a posteriori error estimation and adaptive methods to develop some robust and high accuracy numerical methods for the Cahn-Hilliard equation, and establish the related mathematical theory of the newly developed numerical methods. The project also includes implementation of the newly recovery method and adaptive methods as computer codes.
本项目主要针对Cahn-Hilliard方程的高效数值方法开展研究。拟结合有限元重构技术和网格自适应技术来处理Cahn-Hilliard方程的数值计算中由小参数和高阶引起的困难。系统研究有限元重构技术(包括函数值重构、方向导数重构及高阶导数重构),设计基于重构的新型(间断)有限元方法和后验误差估计,发展高阶偏微分方程的高效自适应算法,研究基于重构型后验误差估计和网格优化的自适应算法的收敛性,拓展有限元重构方法的应用范围。目的是希望将有限元重构算法、间断有限元方法、后验误差估计、自适应算法等有机结合,发展Cahn-Hilliard方程的高效数值方法以及相关数学理论,并研究新的高效算法的程序实现。

结项摘要

本项目主要研究有限元方法的重构技术及其在后验误差估计、自适应计算和相场模型的高效数值求解中的应用。针对各类有限元(包括Lagrange元、Crouzeix-Raviart元、棱有限元、间断有限元等),提出了几种新的超收敛重构方法;发展了基于梯度重构技术的线性有限元求解四阶问题;提出了可计算的网格几何参数来度量网格的对称性,进而刻画网格上的超收敛性;将梯度重构技术和网格优化技术与自适应技术结合,设计了新的自适应有限元方法,改进经典自适应有限元方法迭代步数多、误差估计不准确的缺点;针对相场模型中的Allen-Cahn方程、Cahn-Hilliard方程和Cahn-Hilliard-Navier-Stokes方程,建立了保持能量耗散的全离散格式及其后验误差估计理论,发展了相应的时空自适应方法;针对薛定谔方程和非线性变分波动方程等,构造了保持方程守恒/耗散特征的高阶间断有限元方法,适用于长时间数值模拟。

项目成果

期刊论文数量(14)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
An Energy Conserving Local Discontinuous Galerkin Method for a Nonlinear Variational Wave Equation
非线性变分波动方程的节能局部间断伽辽金法
  • DOI:
    10.4208/cicp.oa-2016-0189
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    Communications in Computational Physics
  • 影响因子:
    3.7
  • 作者:
    Yi Nianyu;Liu Hailiang
  • 通讯作者:
    Liu Hailiang
Mesh Quality and More Detailed Error Estimates of Finite Element Method
有限元法的网格质量和更详细的误差估计
  • DOI:
    10.4208/nmtma.2017.s10
  • 发表时间:
    2017-05-01
  • 期刊:
    NUMERICAL MATHEMATICS-THEORY METHODS AND APPLICATIONS
  • 影响因子:
    1.3
  • 作者:
    Huang, Yunqing;Wang, Liupeng;Yi, Nianyu
  • 通讯作者:
    Yi, Nianyu
Recovery based finite element method for biharmonic equation in 2D
基于恢复的二维双调和方程有限元法
  • DOI:
    10.4208/jcm.1902-m2018-0187
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    Journal of Computational Mathematics,
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Yunqing Huang;Huayi Wei;Wei Yang;Nianyu Yi
  • 通讯作者:
    Nianyu Yi
Superconvergence of the Crouzeix-Raviart element for elliptic equation
椭圆方程Crouzeix-Raviart元的超收敛性
  • DOI:
    10.1007/s10444-019-09714-9
  • 发表时间:
    2019-07
  • 期刊:
    Advances in Computational Mathematics
  • 影响因子:
    1.7
  • 作者:
    Yidan Zhang;Yunqing Huang;易年余
  • 通讯作者:
    易年余
Function, Derivative and High-Order Derivatives Recovery Methods Using the Local Symmetry Projection
使用局部对称投影的函数、导数和高阶导数恢复方法
  • DOI:
    10.1007/s10915-017-0451-6
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    Journal of Scientific Computing
  • 影响因子:
    2.5
  • 作者:
    Yi Nianyu;Huang Yunqing;Yang Wei
  • 通讯作者:
    Yang Wei

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其他文献

抛物型微分方程的多尺度有限元高效计算
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    扬州大学学报(自然科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    江山;易年余;孙美玲
  • 通讯作者:
    孙美玲

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易年余的其他基金

基于高精度技术的自适应有限元方法及应用
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2020
  • 资助金额:
    52 万元
  • 项目类别:
    面上项目
新的重构技术及网格质量对超收敛的影响研究
  • 批准号:
    11201397
  • 批准年份:
    2012
  • 资助金额:
    22.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目

相似国自然基金

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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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