界面问题的直接间断Galerkin方法及其应用

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    11771398
  • 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:
    2021
  • 批准年份:
    2017
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2018-01-01 至2021-12-31

项目摘要

The numerical solutions of interface problems have their widespread applications in fluid dynamics, solid mechanics, material science, and biological systems. It is very difficult to solve numerically these problems because their exact solutions are not smooth in the interface. It is very critical and a challenge to construct a method achieving a higher order accuracy. The DDG method is directly based on the weak formulation of the equation and needs to introduce a numerical flux that approximates the derivative of the solution with higher order accuracy. Thus the method has some advantages over other DG methods. In this project, we apply DDG method to solve some elliptic interface problems in bounded or unbounded domains: 1) use DDG method based on body-fitted meshes to solve the elliptic interface problems in bounded domains. The numerical flux incorporating the jump conditions of the exact solution in the interface are suitablely constructed. Optimal convergence results are obtained. 2) we propose DDG method based on non–bodyfitted meshes for elliptic interface problems, for each polynomial of degree k, introducing a correction function and adding it to the variational formulation, only modifying the right-hand side of the equation. This correction function needs to incorporate the jump conditions of the exact solution on the interface and at the same time maintain k+1 order accuracy of the DDG solution. 3) use DDG method and artificial boundary method to solve some elliptic interface problems in unbounded domains and nonlinear Poisson-Boltzmann equation.
界面问题广泛存在于流体力学,固体力学,材料科学,生物化学等领域的数值模拟中。解的整体光滑性差给这类问题的数值求解带来了很大的困难,设计高阶精度的算法格式非常关键且是一个挑战。直接间断Galerkin(DDG)法直接基于原问题的弱形式,其数值流量是解导数的高阶的逼近,使之在求解一些问题显示比其他的DG法具有更多优点。本项目主要采用直接间断Galerkin方法求解一些有界区域和无界区域上的界面问题:1) 研究有界区域上的椭圆界面问题,采用界面匹配网格,在界面上设计包含界面跳跃条件的数值流量,说明方法具有高阶精度;2)运用基于笛卡尔网格的DDG方法求解有界区域上的椭圆界面问题,该方法需要构建一个既满足界面跳跃条件,又要使方法保持高阶精度的修正函数,并将其添加到弱形式中,仅需修改方程的右端项;3)运用DDG法和人工边界法求解无界区域上的椭圆界面问题和非线性Poisson-Boltzmann方程。

结项摘要

广泛存在于流体力学,固体力学,材料科学,生物化学等领域的数值模拟中的微分方程界面问题,因方程系数穿过界面时是间断的或源项可能带有奇异性,使得问题解的整体光滑性很差,给这类问题的数值求解带来了很大的困难。设计高阶精度的算法格式非常关键也是挑战。本项目对椭圆界面问题开展了深入研究,取得系列成果:1) 研究椭圆界面问题的基于界面匹配网格的直接间断Galerkin方法,精心设计包含界面跳跃条件的数值流,讨论了曲线界面的数值处理,证明了方法具有高阶精度;2)将1)中提出的方法和自然边界元的耦合法推广用于求解无界区域界面问题。该耦合法基于耦合界面上的Dirichlet边值,不是Neumann边值,这使得间断Galerkin基函数不必在耦合界面上连续,保持了间断Galerkin方法的间断本性,同时理论上证明了带有界面曲边单元的最优高阶收敛误差;3) 研究了2)中耦合法所涉及的奇异积分的数值计算方法,证明了一些方法的收敛性、后验误差估计和超收敛性;4) 研究了基于神经网络的单元均值法求解抛物型方程初边值问题。采用高阶数值方法算出t1时刻的近似解,将初始条件和t1时刻的近似解分别作为神经网络的输入和输出,训练后获得最优的神经网络参数及神经网络对应的非线性函数,并把该函数作为由tn时刻的解求tn+1时刻的近似解。这种方法的收敛性不受CFL条件的限制且最优的神经网络函数可用于求解相同方程和边界条件不同初始条件的问题,并将推广用于求解界面问题;5) 对界面非匹配网格的直接间断Galerkin方法的研究做了一些尝试,说明该研究最初的想法有问题,可以试着用Cauchy扩张的方法求得修正函数,目前正在程序实现中。. 本项目针对有广泛实际应用背景的一类简单的界面问题,探索了一些高阶数值算法,给出了相关理论分析和大量的数值算例,为以后解决复杂的实际问题提供理论基础和重要的数值实现经验。

项目成果

期刊论文数量(11)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Extrapolation Algorithm for Computing Multiple Cauchy Principal Value Integrals
计算多个柯西主值积分的外推算法
  • DOI:
    10.1155/2020/6340231
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    Mathematical Problems in Engineering
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Li Jin;Cheng Yongling
  • 通讯作者:
    Cheng Yongling
EXTRAPOLATION METHODS FOR COMPUTING HADAMARD FINITE-PART INTEGRAL ON FINITE INTERVALS
计算有限区间上哈达玛有限部分积分的外推方法
  • DOI:
    10.4208/jcm.1802-m2017-0027
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    Journal of Computational Mathematics
  • 影响因子:
    0.9
  • 作者:
    Li Jin;Rui Hongxing
  • 通讯作者:
    Rui Hongxing
Extrapolation Method for Cauchy Principal Value Integral with Classical Rectangle Rule on Interval
经典区间矩形法则柯西主值积分的外推法
  • DOI:
    10.3970/cmes.2018.08053
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    Computer Modeling in Engineering & Sciences
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Xia Maohui;Li Jin
  • 通讯作者:
    Li Jin
Simpson’s rule to approximate Hilbert integral and its application
希尔伯特积分的辛普森近似规则及其应用
  • DOI:
    10.1016/j.amc.2018.07.011
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    Applied Mathematics and Computation
  • 影响因子:
    4
  • 作者:
    Jin Li;Zhaoqing Wang
  • 通讯作者:
    Zhaoqing Wang
DIFFERENTIAL EQUATION METHOD BASED ON APPROXIMATE AUGMENTED LAGRANGIAN FOR NONLINEAR PROGRAMMING
基于近似增广拉格朗日非线性规划的微分方程法
  • DOI:
    10.3934/jimo.2019053
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    Journal of Industrial and Management Optimization
  • 影响因子:
    1.3
  • 作者:
    Jin Li;Huang Hongying
  • 通讯作者:
    Huang Hongying

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其他文献

Fe2O3/PC功能化复合多孔炭材料的制备及除磷机理
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    环境科学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    曾凤美;孙丰文;孙恩惠;杜静;黄红英;曲萍;雍宬;徐跃定
  • 通讯作者:
    徐跃定
Error expansion of piecewise constant interpolation rule for certain two-dimensional Cauchy principal value integrals
某些二维柯西主值积分分段常数插值规则的误差展开
  • DOI:
    10.1016/j.camwa.2016.08.001
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    Computers and Mathematics with Applications
  • 影响因子:
    2.9
  • 作者:
    李金;赵庆利;黄红英
  • 通讯作者:
    黄红英
随机森林法对人群焦虑情况和职业健康监护数据关系的分类判别分析
  • DOI:
    10.16369/j.oher.issn.1007-1326.2017.03.001
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    职业卫生与应急救援
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张镏琢;王峰;吴子俊;黄红英;谢立亚;李智民;冯文艇
  • 通讯作者:
    冯文艇
自然光照条件下福寿螺分布规律
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    湖北农业科学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    郭靖;陈映僮;陈烁;陈海英;丁思敏;黄红英;曾坚
  • 通讯作者:
    曾坚
猪粪稻秸超高温预处理村后续堆肥腐殖化条件优化
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    中国环境科学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    曹云;黄红英;吴华山;徐跃定;常志州
  • 通讯作者:
    常志州

其他文献

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黄红英的其他基金

基于内部间断Galerkin逼近的人工边界方法
  • 批准号:
    11101368
  • 批准年份:
    2011
  • 资助金额:
    23.0 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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