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7.1.2 Die serielle Auflösung

Zur Zeitdiskretisierung von (7.1) benutzen wir das 2-schichtige gewichtete Differenzenschema ($L$ bezeichne den elliptischen Differentialoperator)

\begin{displaymath}\frac{y(t_{K+1})-y(t_K)}{t_{K+1}-t_K}
+ \sigma L(y(t_{K+1})...
...t_{K})) \;=\;
\sigma f(t_{K+1}) + (1-\sigma) f(t_K) \enspace.
\end{displaymath}

Für $\sigma = 0$ erhält man das explizite Schema (Stabilität !!),
für $\sigma = 1$ das rein implizite und
für $\sigma = \tfrac{1}{2}$ das Crank-Nicolson Schema.
Es sind auch 3-schichtige Differenzenschemata anwendbar.

Bezeichne

$\tau=t_{K+1}-t_K$ :Zeitschrittweite    
$M$ :Massenmatrix $\longleftarrow\;\;$ $ (u,v)_{L_2}$ $\longleftarrow\;\;$$u$
$D$ :Diffusionsmatrix $\longleftarrow\;\;$$ a(u,v)$ $\longleftarrow\;\;$$ \Delta u$
$C(u)$ :Konvektionsmatrix $\longleftarrow\;\;$$ b(u,u,v)$ $\longleftarrow\;\;$ $ (u\cdot\nabla) u$
$B$ :Gradientenmatrix $\longleftarrow\;\;$ $ (p,\nabla \cdot v)$ $\longleftarrow\;\;$$ \nabla p$
$B^T$ :Divergenzmatrix $\longleftarrow\;\;$ $ (q,\nabla \cdot u)$ $\longleftarrow\;\;$ $ \nabla\cdot u$
$\underline{u}^K = \underline{u}(t_K)$ :Geschwindigkeitsvektor    
$\underline{p}^K = \underline{p}(t_K)$ :Druckvektor,    


dann liefert die anschließende Ortsdiskretisierung eine Folge von nichtlinearen, nichtsymmetrischen und indefiniten Gleichungsystemen ( $K=0,1,\ldots$) :

 \begin{displaymath}
\begin{pmatrix}
\tfrac{1}{\tau} M + \sigma \left( D + C(\u...
...}\underline{\widehat{f} \makebox[0pt]{}}\, \\ 0 \end{pmatrix}
\end{displaymath} (7.4)

mit

\begin{displaymath}\underline{\widehat{f} \makebox[0pt]{}} \;:=\; \sigma \underl...
...\underline{u}^{K}) \right)
\right] \underline{u}^K \enspace.
\end{displaymath}

\fbox{
\begin{minipage}[t]{0.9\textwidth}
Ein nichtlineares, aber quasilineares...
...1} &:=& \underline{v}^{n}+\underline{v}_{\delta}
\end{eqnarray*}\end{minipage}}

Diese Idee ändert in (7.4) $C(\underline{u}^{K+1})$ in $C(\underline{u}^{K})$ (dies sind dann die diskreten Oseen-Gleichungen) und somit führt die Setzung

 \begin{displaymath}
A(\underline{u}) \;:=\; \tfrac{1}{\tau} M + \sigma \left(D+C(\underline{u})\right)
\end{displaymath} (7.5)

zur Fixpunktiteration bei der Auflösung von (7.4).
  \begin{algorithmus}% latex2html id marker 29893
[H]
\caption{Linear implizite Fi...
...underline{u}^{n+1} \\ \underline{p}^{n+1} \end{pmatrix}
$\\
\end{algorithmus}
Mit

\begin{eqnarraystar}A &:=& A(\underline{u}^n) \\
\underline{r} &:=& \underline...
...\underline{p}^n \\
\underline{s} &:=& - B^T \underline{u}^n
\end{eqnarraystar}



läßt sich das lineare Sattelpunktproblem (7.6) als

 \begin{displaymath}
\begin{pmatrix}A & B \\ B^T & 0 \end{pmatrix}
\cdot
\beg...
...\;
\begin{pmatrix}\underline{r} \\ \underline{s} \end{pmatrix}\end{displaymath} (7.6)

schreiben.

Eigenschaften von $A$, nach John [Joh97] Seite 30 :