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A Large-Scale Benchmark for the Incompressible Navier-Stokes Equations

离散化 纳维-斯托克斯方程组 水准点(测量) 六面体 多边形网格 数学 应用数学 四边形的 雷诺平均Navier-Stokes方程 时间离散化 计算流体力学 层流 数学优化 压缩性 计算机科学 有限元法 数学分析 几何学 物理 机械 热力学 地理 大地测量学
作者
Zizhou Huang,Teseo Schneider,Minchen Li,Chenfanfu Jiang,Denis Zorin,Daniele Panozzo
出处
期刊:Cornell University - arXiv 被引量:3
标识
DOI:10.48550/arxiv.2112.05309
摘要

We introduce a collection of benchmark problems in 2D and 3D (geometry description and boundary conditions), including simple cases with known analytic solution, classical experimental setups, and complex geometries with fabricated solutions for evaluation of numerical schemes for incompressible Navier-Stokes equations in laminar flow regime. We compare the performance of a representative selection of most broadly used algorithms for Navier-Stokes equations on this set of problems. Where applicable, we compare the most common spatial discretization choices (unstructured triangle/tetrahedral meshes and structured or semi-structured quadrilateral/hexahedral meshes). The study shows that while the type of spatial discretization used has a minor impact on the accuracy of the solutions, the choice of time integration method, spatial discretization order, and the choice of solving the coupled equations or reducing them to simpler subproblems have very different properties. Methods that are directly solving the original equations tend to be more accurate than splitting approaches for the same number of degrees of freedom, but numerical or computational difficulty arise when they are scaled to larger problem sizes. Low-order splitting methods are less accurate, but scale more easily to large problems, while higher-order splitting methods are accurate but require dense time discretizations to be stable. We release the description of the experiments and an implementation of our benchmark, which we believe will enable statistically significant comparisons with the state of the art as new approaches for solving the incompressible Navier-Stokes equations are introduced.
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