This study concerns numerical methods for efficiently solving the Richards equation where different weak formulations and computational techniques are analyzed. The spatial discretizations are based on standard or mixed finite element methods. Different implicit and semi-implicit temporal discretization techniques of second-order accuracy are studied. To obtain a linear system for the semi-implicit schemes, we propose second-order techniques using extrapolation formulas and/or semi-implicit Taylor approximations for the temporal discretization of nonlinear terms. A numerical convergence study and a series of numerical tests are performed to analyze efficiency and robustness of the different schemes. The developed scheme, based on the proposed temporal extrapolation techniques and the mixed formulation involving the saturation and pressure head and using the standard linear Lagrange element, performs better than other schemes based on the saturation and the flux and using the Raviart-Thomas elements. The proposed semi-implicit scheme is a good alternative when implicit schemes meet convergence issues.


翻译:这项研究涉及有效解决理查斯等式的数字方法,其中分析了不同的微弱配方和计算技术;空间分解以标准或混合限定要素方法为基础;研究了二阶精确度的不同隐含和半隐含时间分解技术;为获得半隐含计划线性系统,我们提议使用外推公式和/或半隐含泰勒近似值来有效解决非线性术语的暂时分解;进行了数字趋同研究和一系列数字测试,以分析不同计划的效率和稳健性;根据拟议的时间外推法和涉及饱和和压力头并使用标准线性拉格朗元素的混合配方法,采用基于饱和和通量性并使用Raviart-Thomas元素的其他方案,比其他方案效果更好;拟议的半隐含计划在满足趋同问题时是一种良好的替代方案。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
162+阅读 · 2020年1月16日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
LibRec 精选:AutoML for Contextual Bandits
LibRec智能推荐
7+阅读 · 2019年9月19日
IEEE | DSC 2019诚邀稿件 (EI检索)
Call4Papers
10+阅读 · 2019年2月25日
计算机类 | LICS 2019等国际会议信息7条
Call4Papers
3+阅读 · 2018年12月17日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
计算机类 | 国际会议信息7条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年11月17日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
162+阅读 · 2020年1月16日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
相关资讯
LibRec 精选:AutoML for Contextual Bandits
LibRec智能推荐
7+阅读 · 2019年9月19日
IEEE | DSC 2019诚邀稿件 (EI检索)
Call4Papers
10+阅读 · 2019年2月25日
计算机类 | LICS 2019等国际会议信息7条
Call4Papers
3+阅读 · 2018年12月17日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
计算机类 | 国际会议信息7条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年11月17日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员