项目名称: Biot固结方程的有限元方法及快速算法研究

项目编号: No.11501473

项目类型: 青年科学基金项目

立项/批准年度: 2016

项目学科: 数理科学和化学

项目作者: 陈罗平

作者单位: 西南交通大学

项目金额: 18万元

中文摘要: Biot固结方程是土力学的重要课题之一。它描述了含流体的多孔弹性介质在外部荷载作用下的固结过程。该模型在建筑,环境及生物力学等领域具有非常重要且广泛的应用价值。然而,除特定初边值条件下,一般很难求出Biot固结方程的解析解。因此,研究Biot固结方程的数值解具有非常重要的意义。本项目旨在研究Biot固结方程稳定的有限元离散格式及相应代数方程组的快速算法。研究内容包括:(1) 通过利用有限元外微分理论框架,构造Biot固结方程稳定的有限元离散格式;(2) 通过分析相应离散系统的系数矩阵结构,设计该矩阵与离散参数无关的一致收敛的快速算法,主要包括多重网格算法和预处理Krylov子空间迭代算法;(3) 研究当Poisson比取值导致方程中算子grad-div占优时的有限元离散方法和快速算法。

中文关键词: Biot固结方程;有限元方法;多重网格算法;预处理子;Krylov子空间迭代法

英文摘要: Biot's consolidation equations are one of the most important project in soil mechanics. They describe the consolidation processes of a porous elastic medium which is saturated by a certain fluid when pressed by some external forces. Biot's consolidation equations have a wide range of applications such as in architecture, environmental and biomechanics fields. However, it is very difficult to get the classical solutions of the Biot's consolidation equations except for some special initial and boundary conditions. Therefore, it is of great significance to study the numerical solutions of Biot's consolidation equations. The goal of this work is to develop stable finite element discretizations for Biot's consolidation equations and fast solvers for the corresponding algebraic system of the equations. First, by applying the finite element exterior calculus framework, we will develop stable finite element discretizations for Biot's consolidation equations. Second, we will construct uniform convergent fast solvers that independent with the mesh and time step sizes for the algebraic system of the equations by studying the matrix structures, mainly including multigrid algorithms and preconditioned Krylov subspace iterative methods. Finally, we would study the finite element discretization methods and the fast solvers for the system when the operator grad-div dominates because of the value of Poisson ratio.

英文关键词: Biot's consolidation equations;finite element methods;multigrid method;preconditioner;Krylov subspace iterative method

成为VIP会员查看完整内容
0

相关内容

专知会员服务
7+阅读 · 2021年9月12日
【开放书】《矩阵流形优化算法》,241页pdf
专知会员服务
93+阅读 · 2021年7月3日
专知会员服务
22+阅读 · 2021年4月10日
「数据数学:从理论到计算」EPFL硬核课程
专知会员服务
42+阅读 · 2021年1月31日
最新《非凸优化理论》进展书册,79页pdf
专知会员服务
108+阅读 · 2020年12月18日
【NeurIPS2020-北大】非凸优化裁剪算法的改进分析
专知会员服务
28+阅读 · 2020年10月11日
专知会员服务
200+阅读 · 2020年9月1日
《常微分方程》笔记,419页pdf
专知会员服务
71+阅读 · 2020年8月2日
专知会员服务
42+阅读 · 2020年7月29日
PyTorch | 优化神经网络训练的17种方法
极市平台
3+阅读 · 2021年12月30日
用扩散模型生成高保真度图像
TensorFlow
1+阅读 · 2021年8月17日
最新研究表明:EV电池「越老越安全」
机器之心
0+阅读 · 2021年5月8日
【优博微展2019】李志泽:简单快速的机器学习优化方法
清华大学研究生教育
14+阅读 · 2019年10月8日
神经网络常微分方程 (Neural ODEs) 解析
AI科技评论
41+阅读 · 2019年8月9日
Meta-Learning 元学习:学会快速学习
GAN生成式对抗网络
20+阅读 · 2018年12月8日
GAN的数学原理
算法与数学之美
14+阅读 · 2017年9月2日
从浅层模型到深度模型:概览机器学习优化算法
机器之心
26+阅读 · 2017年7月9日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
19+阅读 · 2020年7月21日
小贴士
相关主题
相关VIP内容
专知会员服务
7+阅读 · 2021年9月12日
【开放书】《矩阵流形优化算法》,241页pdf
专知会员服务
93+阅读 · 2021年7月3日
专知会员服务
22+阅读 · 2021年4月10日
「数据数学:从理论到计算」EPFL硬核课程
专知会员服务
42+阅读 · 2021年1月31日
最新《非凸优化理论》进展书册,79页pdf
专知会员服务
108+阅读 · 2020年12月18日
【NeurIPS2020-北大】非凸优化裁剪算法的改进分析
专知会员服务
28+阅读 · 2020年10月11日
专知会员服务
200+阅读 · 2020年9月1日
《常微分方程》笔记,419页pdf
专知会员服务
71+阅读 · 2020年8月2日
专知会员服务
42+阅读 · 2020年7月29日
相关资讯
PyTorch | 优化神经网络训练的17种方法
极市平台
3+阅读 · 2021年12月30日
用扩散模型生成高保真度图像
TensorFlow
1+阅读 · 2021年8月17日
最新研究表明:EV电池「越老越安全」
机器之心
0+阅读 · 2021年5月8日
【优博微展2019】李志泽:简单快速的机器学习优化方法
清华大学研究生教育
14+阅读 · 2019年10月8日
神经网络常微分方程 (Neural ODEs) 解析
AI科技评论
41+阅读 · 2019年8月9日
Meta-Learning 元学习:学会快速学习
GAN生成式对抗网络
20+阅读 · 2018年12月8日
GAN的数学原理
算法与数学之美
14+阅读 · 2017年9月2日
从浅层模型到深度模型:概览机器学习优化算法
机器之心
26+阅读 · 2017年7月9日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
微信扫码咨询专知VIP会员