We introduce Semi-Implicit Lagrangian Voronoi Approximation (SILVA), a novel numerical method for the solution of the incompressible Euler and Navier-Stokes equations, which combines the efficiency of semi-implicit time marching schemes with the robustness of time-dependent Voronoi tessellations. In SILVA, the numerical solution is stored at particles, which move with the fluid velocity and also play the role of the generators of the computational mesh. The Voronoi mesh is rapidly regenerated at each time step, allowing large deformations with topology changes. As opposed to the reconnection-based Arbitrary-Lagrangian-Eulerian schemes, we need no remapping stage. A semi-implicit scheme is devised in the context of moving Voronoi meshes to project the velocity field onto a divergence-free manifold. We validate SILVA by illustrative benchmarks, including viscous, inviscid, and multi-phase flows. Compared to its closest competitor, the Incompressible Smoothed Particle Hydrodynamics (ISPH) method, SILVA offers a sparser stiffness matrix and facilitates the implementation of no-slip and free-slip boundary conditions.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
163+阅读 · 2019年10月12日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
43+阅读 · 2019年1月3日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
可解释的CNN
CreateAMind
17+阅读 · 2017年10月5日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+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
0+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
16+阅读 · 2022年5月17日
A survey on deep hashing for image retrieval
Arxiv
15+阅读 · 2020年6月10日
VIP会员
相关资讯
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
43+阅读 · 2019年1月3日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
可解释的CNN
CreateAMind
17+阅读 · 2017年10月5日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+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
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员