Robust high‐order semi‐implicit backward difference formulas for Navier‐Stokes equations
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Summary Taylor‐Hood finite elements provide a robust numerical discretization of Navier‐Stokes equations (NSEs) with arbitrary high order of accuracy in space. To match the accuracy of the lowest degree Taylor‐Hood element, we propose a very efficient time‐stepping methods for unsteady flows, which are based on high‐order semi‐implicit backward difference formulas (SBDF) and the inclusion of grad ‐div term in the NSE. To mitigate the impact on the numerical accuracy (in time) of the extrapolation of the nonlinear term in SBDF, several variants of nonlinear extrapolation formulas are investigated. The first approach is based on an extrapolation of the nonlinear advection term itself. The second formula uses the extrapolation of the velocity prior to the evaluation of the nonlinear advection term as a whole. The third variant is constructed such that it produces similar error on both velocity and pressure to that with fully implicit backward difference formulas methods at a given order of accuracy. This can be achieved by fixing one‐order higher than usually done in the extrapolation formula for the nonlinear advection term, while keeping the same extrapolation formula for the time derivative. The resulting truncation errors (in time) between these formulas are identified using Taylor expansions. These truncation error formulas are shown to properly represent the error seen in numerical tests using a 2D manufactured solution. Lastly, we show the robustness of the proposed semi‐implicit methods by solving test cases with high Reynolds numbers using one of the nonlinear extrapolation formulas, namely, the 2D flow past circular cylinder at R e =300 and R e = 1000 and the 2D lid‐driven cavity at R e = 50 000 and R e = 100 000. Our numerical solutions are found to be in a good agreement with those obtained in the literature, both qualitatively and quantitatively.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle