It is necessary to use more general models than the classical Fourier heat conduction law to describe small-scale thermal conductivity processes. The effects of heat flow memory and heat capacity memory (internal energy) in solids are considered in first-order integrodifferential evolutionary equations with difference-type kernels. The main difficulties in applying such nonlocal in-time mathematical models are associated with the need to work with a solution throughout the entire history of the process. The paper develops an approach to transforming a nonlocal problem into a computationally simpler local problem for a system of first-order evolution equations. Such a transition is applicable for heat conduction problems with memory if the relaxation functions of the heat flux and heat capacity are represented as a sum of exponentials. The correctness of the auxiliary linear problem is ensured by the obtained estimates of the stability of the solution concerning the initial data and the right-hand side in the corresponding Hilbert spaces. The study's main result is to prove the unconditional stability of the proposed two-level scheme with weights for the evolutionary system of equations for modeling heat conduction in solid media with memory. In this case, finding an approximate solution on a new level in time is not more complicated than the classical heat equation. The numerical solution of a model one-dimensional in space heat conduction problem with memory effects is presented.


翻译:有必要使用比典型的Fourier热导法更一般的模型来描述小规模热传导过程; 固体热流内存和热容量内存(内能)的影响在一阶杂交进化方程式中以差异型内核来考虑; 应用这种非本地的时空数学模型的主要困难与在整个过程历史中需要与解决方案一起工作的必要性有关; 论文发展了一种方法,将非本地问题转化为一个计算简单的本地问题,用于计算一级进化方程系统。 如果热通量和热容量的放松功能是指数之和,这种转变适用于内存的热导问题。 辅助线性问题的正确性得到的关于最初数据解决方案稳定性的估计和相应的希尔伯特空间的右侧。 研究的主要成果是证明拟议的二级方案无条件稳定,其加权为以固态媒体建模的热导形新方程式和记忆的重量。 在这样的情况下,热通热通量和热容量能力的松动功能是作为指数的组合。 在一个模型中,在一个模型中找到一个数字式的模拟的模型。

0
下载
关闭预览

相关内容

ACM/IEEE第23届模型驱动工程语言和系统国际会议,是模型驱动软件和系统工程的首要会议系列,由ACM-SIGSOFT和IEEE-TCSE支持组织。自1998年以来,模型涵盖了建模的各个方面,从语言和方法到工具和应用程序。模特的参加者来自不同的背景,包括研究人员、学者、工程师和工业专业人士。MODELS 2019是一个论坛,参与者可以围绕建模和模型驱动的软件和系统交流前沿研究成果和创新实践经验。今年的版本将为建模社区提供进一步推进建模基础的机会,并在网络物理系统、嵌入式系统、社会技术系统、云计算、大数据、机器学习、安全、开源等新兴领域提出建模的创新应用以及可持续性。 官网链接:http://www.modelsconference.org/
专知会员服务
76+阅读 · 2021年3月16日
【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
125+阅读 · 2020年11月20日
【干货书】机器学习Primer,122页pdf
专知会员服务
106+阅读 · 2020年10月5日
【DeepMind】强化学习教程,83页ppt
专知会员服务
151+阅读 · 2020年8月7日
【泡泡汇总】CVPR2019 SLAM Paperlist
泡泡机器人SLAM
14+阅读 · 2019年6月12日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
笔记 | Sentiment Analysis
黑龙江大学自然语言处理实验室
10+阅读 · 2018年5月6日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年11月25日
【论文】图上的表示学习综述
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年9月24日
【推荐】用Tensorflow理解LSTM
机器学习研究会
36+阅读 · 2017年9月11日
Arxiv
13+阅读 · 2021年5月25日
Arxiv
6+阅读 · 2018年10月3日
VIP会员
相关资讯
【泡泡汇总】CVPR2019 SLAM Paperlist
泡泡机器人SLAM
14+阅读 · 2019年6月12日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
笔记 | Sentiment Analysis
黑龙江大学自然语言处理实验室
10+阅读 · 2018年5月6日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年11月25日
【论文】图上的表示学习综述
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年9月24日
【推荐】用Tensorflow理解LSTM
机器学习研究会
36+阅读 · 2017年9月11日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员