確率的高度不均一流のための保存的マルチスケール法【JST・京大機械翻訳】

Wang Yiran; Chung Eric; Fu Shubin

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202204779282650 整理番号：22P0308385

確率的高度不均一流のための保存的マルチスケール法【JST・京大機械翻訳】

A conservative multiscale method for stochastic highly heterogeneous flow

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発行年： 2022年03月22日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月22日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

本論文では,確率的および高度に不均一な媒質における地中流問題に対する局所モデル低減アプローチを提案した。質量保存を保証するために,流れ問題の混合定式化を考察し,大規模システムの複雑さを低減するための粗い格子における問題を解決することを目指した。全体の問題を訓練と試験段階,すなわちオフラインの粗いグリッドマルチスケール基底生成段階と,異なるパラメータによるオンラインシミュレーション段階に分解した。訓練段階において,パラメータ独立および低次元マルチスケール基底関数空間を構築し,それはメディア,ソースおよび境界情報を含んだ。基底生成段階の重要な部分は,特別に定義されたいくつかの局所問題を解決することである。パラメータに依存しない基底空間で,1つは,各新しいサンプルに対してマルチスケール空間を繰り返し構築することなく,粗い格子における透磁率場の異なる試料に対応する問題を効率的に解くことができる。提案方法の収束に関する厳密な解析を提案した。特に,著者らは,1つのソースで構築されたベースが,異なるソースに使用される一般化誤差を考察した。数値実験では,単相と二相流問題の両方に対して提案した方法を適用した。2Dと3Dの代表的モデルの両方に対するシミュレーション結果は,提案モデル低減技術の高精度と印象的な性能を示した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , 【Automatic Indexing@JST】

不均質流 , 数値計算

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