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Stable discretization and robust preconditioning for fluid-structure interaction.

机译:稳定的离散化和强大的流体-结构相互作用预处理。

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摘要

In the simulation of multiphysics systems, we often encounter large-scale linear systems arising from the implicit time discretizations of coupled PDEs. Although it is possible to utilize the existing solvers for each field, systematic study is necessary in order to design fast solvers for the coupled systems.;For large-scale sparse linear systems, preconditioned Krylov subspace methods are usually the most efficient solvers. Preconditioning techniques are the key to ensuring that these iterative solvers perform in a robust way for various applications. In this dissertation, we study the well-posedness of linear systems, based on which we develop robust preconditioners. By using this procedure, we study the well-posedness of poroelasticity and fluid-structure interaction and propose robust block preconditioners.;In addition to exploring preconditioning techniques, we also introduce a new arbitrary Lagrangian Eulerian method for fluid-structure interaction with structure undergoing large rotation and small deformation. This technique provides a new approach to modeling important applications such as hydroelectric power generators and artificial heart pumps.
机译:在多物理场系统的仿真中,我们经常会遇到由于耦合PDE的隐式时间离散而产生的大规模线性系统。尽管可以在各个领域使用现有的求解器,但是需要进行系统研究才能为耦合系统设计快速求解器。对于大型稀疏线性系统,预处理的Krylov子空间方法通常是最有效的求解器。预处理技术是确保这些迭代求解器对各种应用程序具有强大功能的关键。本文研究了线性系统的适定性,并在此基础上开发了鲁棒的预处理器。通过使用该程序,我们研究了孔隙弹性和流体-结构相互作用的适定性,并提出了鲁棒的块体预处理器。除了探索预处理技术之外,我们还引入了一种新的任意拉格朗日欧拉方法来处理结构经历大的流体-结构相互作用。旋转变形小。该技术提供了一种对重要应用程序(例如水力发电机和人造心脏泵)进行建模的新方法。

著录项

  • 作者

    Yang, Kai.;

  • 作者单位

    The Pennsylvania State University.;

  • 授予单位 The Pennsylvania State University.;
  • 学科 Applied mathematics.
  • 学位 Ph.D.
  • 年度 2015
  • 页码 134 p.
  • 总页数 134
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
  • 关键词

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