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文檔簡介
1、在有限元超收斂及其應(yīng)用研究中,有兩個很基本、同時也是很具有挑戰(zhàn)性的問題:其一是如何在任意復(fù)雜的區(qū)域上全自動生成高質(zhì)量的網(wǎng)格,使得有限元解在節(jié)點上具有超收斂性;其二是在任意區(qū)域自動生成具有超收斂重構(gòu)梯度特性的網(wǎng)格,并將其應(yīng)用于自適應(yīng)有限元方法中,且使得自適應(yīng)網(wǎng)格依舊具有超收斂特性,從而保證整個白適應(yīng)有限元過程的收斂性?;谝陨蟽牲c,本文主要做了如下兩部分工作。
第一部分,由于有限元在正三角形網(wǎng)格上具有強超收斂現(xiàn)象,但在實際問
2、題中不太可能得到正三角形的網(wǎng)格剖分,于是我們利用基于Centroidal Voronoi Tes—sellation(CVT)的網(wǎng)格生成技術(shù),獲得了幾乎等邊三角形的網(wǎng)格剖分,大量的數(shù)值實驗證實:在任意給定的二維區(qū)域,基于CVT的網(wǎng)格剖分上,泊松方程第一邊值問題在線性有限元空間上的解在節(jié)點上具有超收斂的現(xiàn)象,其收斂階達到了O(h2+a)(a≈0.5),而在其它非CVT結(jié)構(gòu)的網(wǎng)格剖分上不具有這種超收斂的特性,這是首次發(fā)現(xiàn)在幾乎等邊三角形網(wǎng)格
3、剖分節(jié)點上有限元函數(shù)值的超收斂現(xiàn)象。
第二部分,受到CVT網(wǎng)格具有優(yōu)良特性的啟示,將其應(yīng)用于自適應(yīng)有限元方法中。首先分析了幾種基于超收斂梯度重構(gòu)型的后驗誤差估計,接著探討了基于后驗誤差估計的網(wǎng)格快速自適應(yīng)修正,主要內(nèi)容有超收斂導(dǎo)數(shù)重構(gòu)對網(wǎng)格剖分的要求,基于誤差均布原則的網(wǎng)格尺寸修改,和基于規(guī)范邊長度的網(wǎng)格重分,最后進行關(guān)鍵的CVT優(yōu)化。在CVT優(yōu)化過程中,采用了局部化思想,摒棄了傳統(tǒng)的全局迭代方式。在算法迭代的過程當中,隨
4、著收斂誤差的越來越小,于是直接采用網(wǎng)格節(jié)點對應(yīng)的Voronoi區(qū)域的質(zhì)心代替該節(jié)點,并且進行局部的網(wǎng)格修改來保持網(wǎng)格的Delaunay特征。這種局部化思想避免了新計算出來的Voronoi區(qū)域的質(zhì)心整體插入,從而很大程度地提高了算法效率,并且產(chǎn)生出高質(zhì)量的網(wǎng)格剖分。對于任意給定的二維復(fù)雜求解域,將上述方法運用到橢圓型第一邊值問題的自適應(yīng)線性元求解中。由于采用了CVT優(yōu)化技術(shù),使得網(wǎng)格的稀密程度能更好的適應(yīng)解的性態(tài),同時由于網(wǎng)格的高質(zhì)量使得
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