The accuracy of information transmission while solving domain decomposed problems is crucial to smooth transition of a solution around the interface/overlapping region. This paper describes a systematical study on an accuracy enhancing interface treatment algorithm based on the back and forth error compensation and correction method (BFECC). By repetitively employing a low order interpolation technique (normally local 2\ts{nd} order) 3 times, this algorithm achieves local 3\ts{rd} order accuracy. Analytical derivations for 1D \& 2D cases are made, and the "super convergence" phenomenon (4\ts{th} order accuracy) is found for specific positioning of the donor and target grids. A set of numerical experiments based on various relative displacements, relative rotations, mesh ratios, and meshes with perturbation have been tested, and the results match the derivations. Different interface treatments are compared with 3D examples: corner flow and cavity flow. The component convergence rate analysis shows that the BFECC method positively affects the accuracy of solutions.


翻译:在解决域分解问题的同时,信息传输的准确性对于在界面/重叠区域周围解决方案的顺利过渡至关重要。本文件描述了一项基于前后误差补偿和校正方法(BFECC)的准确性增强界面处理算法的系统研究。通过重复使用低顺序内插技术(通常为本地2\ts{nd}顺序)3次,该算法实现了本地3\ts{rd}命令准确性。对1D ⁇ 2D 案例进行了分析衍生,为捐赠方和目标网的具体定位找到了“超级趋同”现象(4\ts{th}顺序精度)。基于各种相对偏移、相对旋转、网状比率和带有扰动的网格的一组数字实验已经进行了测试,其结果与衍生结果相符。不同的接口处理与3D示例:角流和岩流比较。组件汇合率分析表明,BFECC 方法对解决方案的准确性产生了积极影响。

0
下载
关闭预览

相关内容

机器学习系统设计系统评估标准
【ACML2020】张量网络机器学习:最近的进展和前沿,109页ppt
专知会员服务
54+阅读 · 2020年12月15日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
58+阅读 · 2019年10月17日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9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
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
已删除
将门创投
4+阅读 · 2018年7月31日
条件GAN重大改进!cGANs with Projection Discriminator
CreateAMind
8+阅读 · 2018年2月7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
【推荐】YOLO实时目标检测(6fps)
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年11月5日
Arxiv
0+阅读 · 2022年2月18日
Arxiv
0+阅读 · 2022年2月16日
Arxiv
3+阅读 · 2017年12月1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
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
已删除
将门创投
4+阅读 · 2018年7月31日
条件GAN重大改进!cGANs with Projection Discriminator
CreateAMind
8+阅读 · 2018年2月7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
【推荐】YOLO实时目标检测(6fps)
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年11月5日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员