In this work, we present and analyze the numerical stability of two coupled finite element formulations. The first one is the h-a-formulation and is well suited for modeling systems with superconductors and ferromagnetic materials. The second one, the so-called t-a-formulation with thin-shell approximation, applies for systems with thin superconducting domains. Both formulations involve two coupled unknown fields and are mixed on the coupling interfaces. Function spaces in mixed formulations must satisfy compatibility conditions to ensure stability of the problem and reliability of the numerical solution. We propose stable choices of function spaces using hierarchical basis functions and demonstrate the effectiveness of the approach on simple 2D examples.


翻译:在这项工作中,我们介绍和分析两个结合的有限元素配方的数值稳定性。第一个配方是h-a型配方,非常适合用超导体和铁磁材料建模系统;第二个配方是所谓的T-a型配方,使用薄壳近光线,适用于薄壳超导域的系统。两种配方都涉及两个相互交织的未知领域,并混合在组合界面上。混合配方的功能空间必须满足兼容性条件,以确保问题稳定性和数字解决方案的可靠性。我们建议使用分级功能对功能空间进行稳定的选择,并以简单的二维实例展示该方法的有效性。

0
下载
关闭预览

相关内容

Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
163+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Arxiv
0+阅读 · 2021年7月21日
VIP会员
相关VIP内容
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员