高志宇,姚雪春
(南京財經大學應用數學學院,南京 仙林 210046)
在物理學、工程技術學等諸多領域中,大部分的計算問題可以歸結為區(qū)域上的偏微分方程數值問題,邊界元法和有限元法等數值方法被廣泛應用.但自然邊界元法在單獨處理非線性問題上困難重重,而有限元法能適應較任意的區(qū)域及更廣泛的問題;因此,針對某些特殊的非線性問題,就產生了自然邊界元與有限元耦合法[1-3].
根據邊界的具體特點,筆者以橢圓弧作為人工邊界,利用非重疊型區(qū)域分解算法(即Dirichlet-Neumann(D-N)交替算法)研究長條形區(qū)域上的擬線性方程[4-6].設Ω為R2上具有長條形內邊界的簡單有界連通區(qū)域,且有足夠光滑的邊Γ,則
(1)
在靜磁學領域,a表示磁導率,u表示標量磁勢;在流體力學領域,a表示密度,u表示標量速度勢.
圖1 橢圓人工邊界Fig. 1 Elliptic Artificial Boundary
對于問題(1),選取橢圓人工邊界(圖1),即以原點為中心,作橢圓弧Γ1={(μ,φ)|μ=μ1,0≤φ≤2π},滿足dist(Γ,Γ1)>0.這樣,Γ1將區(qū)域Ω分成Ω1和Ω22個子區(qū)域,其中Ω1是Γ1,Γ圍成的有界區(qū)域,Ω2是Γ1以外的無界區(qū)域.
由文獻[5,7]可知,a(x,u)和Γ1滿足:
(1)函數f的緊支集suppf?Ω1;
(2)對于?u∈R,存在常數C0,C1∈R,使得
0 (2) (3)對于?u,v∈R和幾乎所有的x∈Ω,存在常數CL>0,使得 |a(x,u)-a(x,v)|≤CL|u-v|. D-N交替算法的步驟如下: (ⅱ)在Ω2上求解邊值問題 (3) (ⅲ)在Ω1上求解混合邊值問題 (4) (ⅴ)令k=k+1,轉(ⅱ). 在上述步驟中,松弛因子δk可取適當的實數,問題(3)可用自然邊界元法求解,問題(4)可用有限元法求解.此外,因為只需求問題(3)的解在Γ1上的法向導數值,所以無須直接求解問題(3).基于Kirchhoff變換,利用自然邊界元法可得問題(3)的自然積分方程. 對于區(qū)域Ω2上的邊值問題,由Kirchhoff變換[8]可得 (5) 由自然邊界歸化原理,得到Possion積分公式 (6) 相應的自然積分方程為 (7) (6)和(7)式的傅里葉形式分別為 (8) 由(5)式可得 (9) 由(8)和(9)式可得Γ1上的精確的邊界條件 對于問題(4),引入標準Sobolev空間Wm,p,‖·‖和|·|分別參照范數和半范數的定義,給出新定義: Hm(Ω)=Wm,2(Ω),|·|m,Ω=|·|m,2,Ω,‖·‖m,Ω=‖·‖m,2,Ω. 其解空間V={v∈H1(Ω1)|v|Γ=0},相應范數為 邊值問題(6)等價于如下變分問題:求u∈V,使得 a(u;u,v)+b(u;u,v)=F(v) ?v∈V. (10) 其中: Vh={vh∈V|v|K是一個線性多項式,?K∈ζh}, 則近似問題(10)可以轉化為:求uh∈V,使得 a(uh;uh,vh)+b(uh;uh,vh)=F(vh) ?vh∈Vh. (11) 其中: 引理1存在常數C2>0,使得 |a(u;u,v)+b(u;u,v)|≤C2‖u‖1,Ω1·‖v‖1,Ω1, 根據離散化問題(11),與線性問題的研究結果類似,可得如下形式的線性方程組: (12) 方程組(12)可以轉化為 于是有迭代算法 (13) Λk+1=δkUk+(1-δk)Λkk=0,1,2…. (14) 定理 2當0 現給出一個數值實例,以說明D-N交替算法的可行性.對于擬線性問題 圖2 8×32三角形網格剖分Fig. 2 Mesh of Triangle Subdivision is 8×32 圖3 網格參數h與收斂速度qh的關系Fig. 3 Relationship Between Mesh Parameters h and Convergence Rate qh 網格收斂速度k012345he(k)0.151 6580.118 2690.098 6660.086 5760.078 8070.073 604eh(k)0.033 3890.019 6030.012 0900.007 7690.005 203qh(k)1.703 1981.621 5141.556 1061.493 124 表1(續(xù))Table 1 (continued) 由以上結果可以看出,D-N交替算法是收斂的,且隨著迭代次數的增加,收斂速度與網格參數h無關. 利用D-N交替算法和自然邊界元與有限元耦合法研究了長條形區(qū)域上的擬線性問題.根據區(qū)域形狀特點,引入橢圓弧人工邊界,用D-N交替算法解決了一類特殊的非線性算子擬線性問題,并給出迭代的收斂性分析.數值實例的結果表明,D-N交替算法對擬線性問題是可行且有效的.2 等價變分問題
3 有限元逼近
4 數值實例
5 結語