胡迎港 蒋艳群 黄晓倩
(西南科技大学数理学院,四川绵阳 621010)
d维空间下非稳态Hamilton-Jacobi (HJ)方程定义如下
其中,t>0 ,x=(x1,x2,···xd)T,这类方程在物理学、流体力学、图像处理、微分几何、金融数学、最优化控制理论等诸多领域中有着广泛应用[1-4].其解的性质很特殊,如弱解存在但不唯一,即使初值和Hamilton 函数充分光滑,方程解的导数也可能出现间断[5].Crandall 等[6]首次提出了HJ 方程的黏性解的概念,并证明了黏性解的存在唯一性.HJ 方程的性质与双曲守恒律方程十分相似,因此,可以将双曲守恒律方程的一些成熟数值方法[7-9]推广用于求解HJ 方程.
目前已有较多的高精度算法被推广应用于HJ 方程.如Osher 等[10]通过选择最光滑的候选模板重构数值通量方法设计了HJ 方程的二阶本质无振荡 (ENO) 格式.Jiang 等[11]通过将所有候选模板的重构通量进行了非线性加权得到了HJ 方程的5 阶加权本质无振荡 (WENO) 格式.相比于ENO 格式,WENO 格式在光滑区域能达到更高阶精度,同时在间断区域恢复为ENO 格式.Bryson等[12]设计了HJ 方程的5 阶中心加权本质无振荡(CWENO)格式.Qiu 等[13]提出了HJ 方程的基于Hermite 多项式的5 阶HWENO 格式,该格式在重构通量时具有更好的紧致性.Ha 等[14]为改善格式的间断捕捉能力,采用拉格朗日型指数多项式建立了一种新的6 阶WENO格式.相比于其他类型的WENO 格式,该格式具有更低的计算成本.Cheng 等[15]基于经典的5 阶WENO 格式,采用4 个二次多项式的非线性凸组合重构数值通量,提高了格式的精度 (在光滑区域能达到6 阶) 和健壮性.Zhu 等[16]基于原始的5 阶HWENO 格式,通过采用大小不同的候选模板构造了HJ 方程的更加简单有效的HWENO 格式.Rathan[17]提出了一种新的5 阶WENO 格式求解HJ 方程,该格式通过设计L1范数型的非线性权重来提高精度和分辨率.Abedian[18]采用对称的5 阶WENO 格式求解HJ 方程.Kim 等[19]基于指数多项式构造了一种新的3 阶WENO 格式.其特点是可以很好地分辨出光滑区域和间断区域.
高阶精度加权紧致非线性格式 (WCNS) 是另一种求解双曲守恒律方程的有效方法.Deng 等[20]基于WENO 格式的构造思想,在紧致非线性格式[21](CNS) 中引入非线性WENO 插值技术,提出了高阶精度WCNS 格式.该格式被证实具有高分辨率和强间断捕捉能力等良好特性.Nonomura 等[22]和Zhang 等[23]分别对WCNS 格式进行了改进,提出7 阶和9 阶精度的WCNS 格式.并通过数值试验证明了格式的高分辨率和强间断捕捉能力.为了进一步提高WCNS 格式在复杂流体计算中的应用,Deng等[24]构造了混合半节点和节点的加权紧致非线性格式 (HWCNS),使得格式在间断区域有了更高的分辨率.Nonomura 等[25]设计一种更加健壮的混合型WCNS 格式.Wong 等[26]提出局部耗散加权紧致格式 (WCNS-LD).该格式在光滑区域使用耗散较小的中心插值模板,在包含间断区域使用耗散较大的迎风插值模板以抑制非物理振荡.Zhao 等[27]提出一种新的可调参数的光滑度量指标,进一步提高了WCNS 格式的间断捕捉能力和健壮性.洪正等[28]采用5 阶WCNS 格式对各向同性湍流通过正激波的情形进行直接数值模拟.Jiang 等[29]为HJ 方程设计了5 阶精度的WCNS 格式,该格式相比于同阶WENO 格式具有更好的收敛性和分辨率.Hiejima[30]基于TENO 插值思想,建立WCNS-T 格式.相比传统的WCNS 格式,WCNS-T 格式在强不连续和高频间断的捕捉上更具优势.Jiang 等[31]针对等熵Navier-Stokes 方程组提出半隐式时间推进的WCNS格式,避免显式WCNS 格式严格的CFL 稳定性限制.Ma 等[32]构造了非线性紧致插值的WCNS 格式,数值验证新的WCNS 格式可用于大涡模拟.
本文在Jiang 等[29]提出的5 阶精度WCNS格式基础上,进一步构造了非稳态HJ 方程的7 阶精度WCNS 格式.HJ 方程的Hamilton 数值通量采用具有单调性的Lax-Friedrichs 方法计算,一阶空间导数的左、右极限值采用高阶精度混合节点和半节点型的8 阶中心差分格式计算,半节点函数值采用7 阶WENO 型非线性插值方法计算.3 阶TVD Runge-Kutta 方法[33]用于HJ 方程的时间离散.最后通过一系列一维和二维数值算例验证WCNS 格式在精度,分辨率和间断捕捉能力等方面的特性.
考虑如下形式的一维非稳态HJ 方程
为简单起见,采用均匀网格,即网格节点设置为xi=a+i∆x(i=0,1,···,N).其 中,∆x=(b−a)/N为 网格尺寸,N为网格数.方程(2)的半离散格式为
对式(10)右端在半节点xi+1/2处进行Taylor 展开,得到
其中,B k(k=0,1,2,3) 为与 ∆x无关的常系数.半节点函数值 ϕi+1/2的高阶线性逼近式(7)可由式(10)中4 个低阶线性逼近的线性组合得到
其中,d0=1/64,d1=21/64,d2=35/64,d3=7/64 为理想线性权重.
当所有子模板都处于光滑区域时,非线性权重等于线性权重,得到7 阶精度的半节点函数逼近;当某些子模板包含间断区域时,令其非线性权重趋于零,防止插值穿过间断区域,最后得到4 阶精度的半节点函数逼近.本文选择WENO-Z 型非线性权重,定义如下
式中,k=0,1,2,3 ,参数 ε 取值为小量1 0−20,以避免分母为0.为了使得所设计WCNS 格式在光滑区域能达到7 阶精度,全局光滑度量指标 τ 定义为τ =|IS3−IS2−IS1+IS0|.其中,ISk是子模板Sk(k=0,1,2,3)的光滑度量指标,定义如下
对于半离散格式(3),采用如下3 阶显式TVD Runge-Kutta 方法[33]求解
考虑如下形式的二维非稳态HJ 方程
这里同样考虑均匀网格,即网格节点设置为xi=i∆x(i=0,1,···,M),yj=j∆y(j=0,1,···,N).其中,x和y方向的网格尺寸分别为 ∆x=(b−a)/M,∆y=(d−c)/N,网格数为M×N.
方程(20)的半离散格式为
基于一维HJ 方程,式(13)改写为如下形式
将其代入式(5)得到
因此,WCNS 格式达到最佳7 阶精度的充分条件为
本节数值测试7 阶WCNS 格式的性能.在精度测试算例中,∆t=(∆x)7/3,L1和L∞范数数值误差定义如下
其中,ϕe表示精确解或细网格上得到的参考解.本文所有数值实验均在Visual Studio 2017+Intel Visual Fortran 的软件平台和CPU Xecon E3-1230+内存12 GB 的台式电脑上完成.
考虑一维线性HJ 方程
以及二维线性HJ 方程
以上方程均考虑周期边界条件,并分别计算至t=5 和t=0.5.表1 和表2 分别给出了一维和二维情形下由WCNS 格式和WENO 格式所得的L1和L∞数值误差、精度阶和CPU 运行时间.由表可知,相比WENO 格式,WCNS 格式在光滑区域能达到所设计的7 阶精度,其在精度和收敛性上明显优于经典的WENO 格式.图1 给出了两种格式的L∞数值误差与CPU 时间关系曲线图.由此可知,当获得相同L∞数值误差时,WCNS 格式所耗的CPU 时间比WENO 格式少,因此计算效率略高.
表1 一维情形时两种格式的数值误差、精度阶和CPU 运行时间Table 1 Numerical errors,convergence rates and CPU time obtained with two schemes for the 1D case
表2 二维情形时两种格式的数值误差、精度阶和CPU 运行时间Table 2 Numerical errors,convergence rates and CPU time obtained with two schemes for the 2D case
图1 两种格式的计算误差与CPU 时间关系曲线图Fig.1 CPU times against numerical computing errors obtained with two schemes
考虑满足周期边界条件的一维HJ 方程: ϕt+ϕx=0,x∈[−1,1].本例测试两种初值条件下格式的分辨率.第1 种初值条件为
网格数设置为N=100.采用7 阶WCNS 格式和7 阶WENO 格式计算本例.图2 给出了基于初值条件(33)在t=11 时刻的数值结果,图3 分别给出了基于初值条件(34) 在t=2 时刻和t=8 时刻的数值结果.由图可知,WCNS 格式相比WENO 格式在间断点附近具有更高的分辨率.在后面算例中仅采用7 阶WCNS 格式计算.
图2 基于初值条件(33)在 t=11 时刻所得数值解比较Fig.2 Comparisons of numerical solutions at time t=11 based on the initial condition (33)
图3 基于初值条件(34)在不同时刻所得数值解比较Fig.3 Comparisons of numerical solutions at different times based on the initial condition (34)
考虑一维具有凸Hamilton 函数的HJ 方程
以及一维具有非凸Hamilton 函数的HJ 方程
考虑周期边界条件,并采用三种粗细不同的网格,即网格数设置为N=50,100,200.采用7阶WCNS格式对以上两个方程分别计算至此时两个方程的解均会出现间断.图4 给出了基于两个方程在不同网格下所得数值解.由图可知,在3 种网格下所得数值解与参考解均吻合得很好.此外,WCNS 格式具有很好的间断捕捉能力.
图4 一维(a)凸和(b)非凸Hamilton 问题的数值解Fig.4 Numerical solutions of 1D (a) convex and (b) nonconvex Hamilton problems
考虑二维具有凸Hamilton 函数的HJ 方程
和二维具有非凸Hamilton 函数的HJ 方程
考虑周期边界条件,并采用3 种粗细不同的网格,即网格数为M×N=50×50,100×100,200×200.两个方程分别计算至以测试WCNS 格式对间断解的捕捉能力.图5 和图6 分别给出了基于两个方程在50×50 网格下所得数值解的曲面图和在各种网格下沿直线x=y的截面图.由图可知,WCNS格式对于该算例也具有很好的间断捕捉能力.此外,在3 种网格下所得数值解与参考解均吻合得很好,因此,在后面算例中均考虑粗网格,即网格数为 5 0×50.
图5 二维凸Hamilton 问题的数值解(a)曲面图和(b)截面图Fig.5 (a) Surface and (b) cross-sectional diagram of the numerical solution of the 2D convex Hamilton problem
图6 二维非凸Hamilton 问题的数值解(a)曲面图和(b)截面图Fig.6 (a) Surface and (b) cross-sectional diagram of the numerical solution of the 2D nonconvex Hamilton problem
求解周期边界条件下二维HJ 方程
该问题具有精确解
其中,x=q−tsinr,y=r+tcosq.当t<1.0 时,方程具有光滑解;当t≥1.0 时,方程的解会出现间断.图7给出了t=0.8 时刻和t=1.5 时刻数值解的曲面图和沿直线x=y的截面图.由图可知,数值解和精确解吻合,在间断附近WCNS 格式基本无振荡.
图7 二维完全问题的数值解(a),(b) 曲面图和(c),(d)截面图Fig.7 (a),(b) Surfaces and (c),(d) cross-sectional diagrams of numerical solutions of the fully problem
图8 二维最优控制问题的数值解(a),(b)曲面图和(c),(d)截面图Fig.8 (a),(b) Surfaces and (c),(d) cross-sectional diagrams of the numerical solutions of the optimal control problem
图8 二维最优控制问题的数值解(a),(b)曲面图和(c),(d)截面图 (续)Fig.8 (a),(b)Surfaces and (c),(d) cross-sectional diagrams of the numerical solutions of the optimal control problem (continued)
求解周期边界条件下二维最优控制问题的截面图.由图可知,WCNS 格式精度高、分辨率好.
求解周期边界条件下二维传播面问题
图9 二维传播面问题的 ε=0 时数值解Fig.9 Numerical solutions of the propagating surface problem with ε=0
其中,ε >0 为一个很小的常数,K为平均曲率了 ε=0 和 ε=0.1 时不同时刻下的数值解曲面图.由图可知,WCNS 格式在数值模拟该问题时基本无振荡,具有很好的分辨率.
图10 二维传播面问题的 ε=0.1 时数值解Fig.10 Numerical solutions of the propagating surface problem with ε=0.1
本文针对非稳态HJ 方程设计了7 阶精度WCNS 格式.采用单调的Lax-Friedrichs 型通量分裂方法计算Hamilton 数值通量,8 阶精度的混合型中心差分格式近似节点处一阶空间导数的左、右极限值,并通过基于七点模板的WENO 型非线性插值方法得到半节点函数值的高阶逼近.3 阶显式TVD Runge-Kutta 时间离散方法用于求解空间离散化后的半离散格式.精度测试算例结果表明,本文提出的WCNS 格式能够很好的模拟HJ 方程的精确解并且在光滑区域能够达到设计的7 阶精度.相比经典的7 阶WENO 格式,WCNS 格式在精度和收敛性方面更优,且获得相同误差时,所耗CPU 时间更短,因此计算效率略高.分辨率测试算例结果表明,相比经典的7 阶WENO 格式,WCNS 格式具有更好的分辨率和更强的间断捕捉能力.其他一维和二维测试算例结果均表明WCNS 格式精度高、分辨率高、间断捕捉能力强.下一步工作,进一步优化全局模板和子模板的光滑度量指标,提高WCNS 格式计算效率.