几类材料微结构模型中非线性偏微分方程的高效计算方法

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    11871234
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    50.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    A0504.微分方程数值解
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2018
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2019-01-01 至2022-12-31

项目摘要

We develop efficient numerical methods for the time-dependent Ginzburg-Landau equations in the superconductivity model and Landau-Lifshitz equations in the micromagnetics model.These two equation systems are both nonlinear and parabolic. Numerical simulations of these models require reliable and efficient methods. In this research project, the investigator will try to design efficient numerical methods for the Ginzburg-Landau equations which can preserve |ψ_h|≤1 at the discrete level.This project will develop finite element methods for the Landau-Lifshitz equations which satisfy |m_h|=1 on the mesh nodes. These properties are crucial to ensure that numerical solutions are correct.Rigorous stability and convergence analysis will be conducted. This research project may provide new methods in the computation of the microstructure of materials.
本项目主要研究几类材料微结构模型中非线性偏微分方程的高效数值计算。我们主要关注超导模型中的动态金兹堡-朗道(Ginzburg-Landau)方程和微磁学模型中的朗道-利夫希兹(Landau-Lifshitz)方程。这两类方程在工业生产中具有重要的应用价值。金兹堡-朗道方程是描述超导现象的相场模型,该方程满足|ψ|≤1。开发高效保真的计算方法及严格论证算法收敛性和稳定性具有重要意义。对超导问题,本研究项目将致力于发展满足序参数模小于等于1的算法,也即|ψ_h|≤1。我们将结合使用Nedelec棱元以及线性化的时间离散。对于微磁学模型中的朗道-利夫希兹方程的数值计算,本项目将发展满足|m_h|=1的有限元格式。我们将严格分析这些新格式的稳定性和收敛性。我们期望这个项目的研究结果能为材料微结构模型的高效数值计算提供新的工具。

结项摘要

材料微结构数学模型的应用十分广泛,其理论研究和数值分析极为重要。本项目深入研究了几类材料微结构模型中的非线性抛物方程组的高效数值求解问题。本课题的研究对超导模型的数值模拟、微磁学方程的算法研究起到了促进作用。项目的代表性研究成果包括:(1)给出了超导模型中Ginzburg-Landau方程的最低阶混合有限元方法的最优误差估计,建立了规范不变格式与Nedelec棱元的等价性,并验证规范不变格式适用于含有奇性的问题;(2)针对微磁学中的Landau-Lifshitz方程,本项目严格分析了一类保持模长的投影差分算法;(3)针对不可压磁流体力学方程的数值计算,本项目发展了能量下降的混合元方法,通过使用负范数估计技巧,我们严格证明了使用低一阶的有限元空间来计算磁场变量不会显著降低流场方程的数值精度;(4)发展了Raviart-Thomas混合元的理论及其在热敏电阻微结构模型中的应用。

项目成果

期刊论文数量(12)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
The pointwise stabilities of piecewise linear finite element method on non-obtuse tetrahedral meshes
非钝角四面体网格分段线性有限元的点稳定性
  • DOI:
    10.1007/s10915-021-01465-4
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    Journal of Scientific Computing
  • 影响因子:
    2.5
  • 作者:
    Huadong Gao;Weifeng Qiu
  • 通讯作者:
    Weifeng Qiu
Efficient implementation of mixed finite element methods for parabolic problems
抛物线问题混合有限元方法的高效实现
  • DOI:
    10.1016/j.aml.2022.107925
  • 发表时间:
    2022-01
  • 期刊:
    Applied Mathematics Letters
  • 影响因子:
    3.7
  • 作者:
    Huadong Gao;Meng Li
  • 通讯作者:
    Meng Li
Optimal error estimates and recovery technique of a mixed finite element method for nonlinear thermistor equations
非线性热敏电阻方程混合有限元法的最优误差估计与恢复技术
  • DOI:
    10.1093/imanum/draa063
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    IMA Journal of Numerical Analysis
  • 影响因子:
    2.1
  • 作者:
    Gao Huadong;Sun Weiwei;Wu Chengda
  • 通讯作者:
    Wu Chengda
An efficient second-order linear scheme for the phase field model of corrosive dissolution
腐蚀溶解相场模型的高效二阶线性格式
  • DOI:
    10.1016/j.cam.2019.112472
  • 发表时间:
    2020-03-15
  • 期刊:
    JOURNAL OF COMPUTATIONAL AND APPLIED MATHEMATICS
  • 影响因子:
    2.4
  • 作者:
    Gao, Huadong;Ju, Lili;Li, Hongwei
  • 通讯作者:
    Li, Hongwei
A space-time adaptive finite element method with exponential time integrator for the phase field model of pitting corrosion
点蚀相场模型的时空自适应指数时间积分有限元法
  • DOI:
    10.1016/j.jcp.2019.109191
  • 发表时间:
    2020-04
  • 期刊:
    Journal of Computational Physics
  • 影响因子:
    4.1
  • 作者:
    Gao Huadong;Ju Lili;Li Xiao;Duddu Ravindra
  • 通讯作者:
    Duddu Ravindra

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其他文献

洪湖湿地土地利用/土地覆盖变化遥感监测
  • DOI:
    10.15889/j.issn.1002-1302.2021.02.029
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    江苏农业科学
  • 影响因子:
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  • 作者:
    尤慧;邓艳君;高华东;李鑫川
  • 通讯作者:
    李鑫川
关闭矿山空间资源特征解析与转型路径
  • DOI:
    10.13225/j.cnki.jccs.fq22.0445
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    煤炭学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    董霁红;吉莉;高华东;刘峰;王蕾;黄艳利
  • 通讯作者:
    黄艳利

其他文献

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超导问题中动态金兹堡-朗道方程的高效计算方法
  • 批准号:
    11501227
  • 批准年份:
    2015
  • 资助金额:
    18.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目

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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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