亲爱的研友该休息了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!身体可是革命的本钱,早点休息,好梦!

A Unified Framework of the SAV-ZEC Method for a Mass-Conserved Allen–Cahn Type Two-Phase Ferrofluid Flow Model

类型(生物学) 磁流体 数学 流量(数学) 数学物理 应用数学 物理 磁场 几何学 地质学 量子力学 古生物学
作者
Guodong Zhang,Xiaoming He,Xiaofeng Yang
出处
期刊:SIAM Journal on Scientific Computing [Society for Industrial and Applied Mathematics]
卷期号:46 (2): B77-B106 被引量:15
标识
DOI:10.1137/23m1569125
摘要

.This article presents a mass-conserved Allen–Cahn type two-phase ferrofluid flow model and establishes its corresponding energy law. The model is a highly coupled, nonlinear saddle point system consisting of the mass-conserved Allen–Cahn equation, the Navier–Stokes equation, the magnetostatic equation, and the magnetization equation. We develop a unified framework of the scalar auxiliary variable (SAV) method and the zero energy contribution (ZEC) approach, which constructs a mass-conserved, fully decoupled, second-order accurate in time, and unconditionally energy-stable linear scheme. We incorporate several distinct numerical techniques, including reformulations of the equations to remove the linear couplings and implicit nonlocal integration, the projection method to decouple the velocity and pressure, a symmetric implicit-explicit format for symmetric positive definite nonlinearity, and the continuous finite element method discretization. We also analyze the mass-conserved property, unconditional energy stability, and well-posedness of the scheme. To demonstrate the effectiveness, stability, and accuracy of the developed model and numerical algorithm, we implemented several numerical examples, involving a ferrofluid hedgehog in 2D and a ferromagnetic droplet in 3D. It is worth mentioning that the proposed unified framework of the SAV-ZEC method is also applicable to designing efficient schemes for other coupled-type fluid flow phase-field systems.Keywordsferrofluidtwo-phasemass-conserved Allen–Cahnenergy stabilitydecouplingmagnetic fieldMSC codes65N1265M1265M70
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
fufu完成签到,获得积分10
刚刚
刚刚
Livtales完成签到,获得积分10
4秒前
5秒前
13秒前
tylerli完成签到,获得积分10
13秒前
14秒前
14秒前
大白发布了新的文献求助10
19秒前
Yui发布了新的文献求助10
19秒前
幸运小狗发布了新的文献求助10
20秒前
25秒前
Copyright应助大白采纳,获得10
26秒前
26秒前
Kao应助科研通管家采纳,获得10
34秒前
Criminology34应助科研通管家采纳,获得10
34秒前
Criminology34应助科研通管家采纳,获得10
34秒前
小二郎应助大白采纳,获得10
36秒前
ding应助Yui采纳,获得10
36秒前
38秒前
爆米花应助幸运小狗采纳,获得10
38秒前
46秒前
48秒前
luckyWZJ完成签到,获得积分10
50秒前
50秒前
52秒前
57秒前
ycc666完成签到 ,获得积分10
1分钟前
敬业乐群完成签到,获得积分10
1分钟前
caca完成签到,获得积分0
1分钟前
1分钟前
瞎磨蹭发布了新的文献求助10
1分钟前
1分钟前
1分钟前
科研通AI6.2应助LiL9采纳,获得10
1分钟前
大白完成签到,获得积分10
1分钟前
我是老大应助李方方方方采纳,获得10
1分钟前
2分钟前
幸运小狗发布了新的文献求助10
2分钟前
2分钟前
高分求助中
Principles of Economics, 11th Edition 10000
University Physics with Modern Physics, 16th edition 10000
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Molecular Mechanisms of Photosynthesis, 4th Edition 1000
Organic Reactions, Volume 116 1000
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition 510
Reading and Understanding Health Research 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7252552
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8874895
关于积分的说明 18733860
捐赠科研通 6932874
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3199706
关于科研通互助平台的介绍 2374479
邀请新用户注册赠送积分活动 2174362