The quadrature-based method of moments (QMOM) offers a promising class of approximation techniques for reducing kinetic equations to fluid equations that are valid beyond thermodynamic equilibrium. In this work, we study a particular five-moment variant of QMOM known as HyQMOM and establish that this system is moment-invertible over a convex region in solution space. We then develop a high-order discontinuous Galerkin (DG) scheme for solving the resulting fluid system. The scheme is based on a predictor-corrector approach, where the prediction is a localized space-time DG scheme. The nonlinear algebraic system in this prediction is solved using a Picard iteration. The correction is a straightforward explicit update based on the time-integral of the evolution equation, where the space-time prediction replaces all instances of the exact solution. In the absence of limiters, the high-order scheme does not guarantee that solutions remain in the convex set over which HyQMOM is moment-realizable. To overcome this, we introduce novel limiters that rigorously guarantee that the computed solution does not leave the convex set of realizable solutions, thus guaranteeing the hyperbolicity of the system. We develop positivity-preserving limiters in both the prediction and correction steps and an oscillation limiter that damps unphysical oscillations near shocks. We also develop a novel extension of this scheme to include a BGK collision operator; the proposed method is shown to be asymptotic-preserving in the high-collision limit. The HyQMOM and the HyQMOM-BGK solvers are verified on several test cases, demonstrating high-order accuracy on smooth problems and shock-capturing capability on problems with shocks. The asymptotic-preserving property of the HyQMOM-BGK solver is also numerically verified.


翻译:以二次曲线为基础的瞬时法( QMOM) 提供了一种有希望的近似技术, 用于将动向方程减到流体方程式, 其效果超过热力平衡。 在此工作中, 我们研究QMOM的五步变方程式, 称为 HyQMOM, 并证实这个系统在溶解空间的 convex 区域是瞬间不可视的。 然后我们开发了一个高分不连续的 Galerkin (DG) 方案, 以解决由此产生的流体系统。 这个方案基于预测的预测- 校正法方法, 其预测是一种局部的时时空时空时空DG- 。 这个预测系统的非线性代数位变方程系统使用 Picarderation 解析法解析解析。 空间预测取代所有精确解析方法。 在没有限制的情况下, 高调机制无法保证解决方案与新定的变现。 为了克服这个错误, 我们引入了新的限制, 精确的测算方法也无法让预测测的系统 。

0
下载
关闭预览

相关内容

不可错过!700+ppt《因果推理》课程!杜克大学Fan Li教程
专知会员服务
68+阅读 · 2022年7月11日
专知会员服务
41+阅读 · 2020年12月18日
专知会员服务
50+阅读 · 2020年12月14日
专知会员服务
158+阅读 · 2020年1月16日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
167+阅读 · 2019年10月11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
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
99+阅读 · 2019年10月9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
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Workshop
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年12月20日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium9
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年12月17日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium5
中国图象图形学学会CSIG
1+阅读 · 2021年11月11日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium4
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月10日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月8日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月3日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
25+阅读 · 2019年5月18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
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 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+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 · 2009年12月31日
VIP会员
相关VIP内容
不可错过!700+ppt《因果推理》课程!杜克大学Fan Li教程
专知会员服务
68+阅读 · 2022年7月11日
专知会员服务
41+阅读 · 2020年12月18日
专知会员服务
50+阅读 · 2020年12月14日
专知会员服务
158+阅读 · 2020年1月16日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
167+阅读 · 2019年10月11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
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
99+阅读 · 2019年10月9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
相关资讯
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Workshop
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年12月20日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium9
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年12月17日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium5
中国图象图形学学会CSIG
1+阅读 · 2021年11月11日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium4
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月10日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月8日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月3日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
25+阅读 · 2019年5月18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
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 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+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 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员