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AI-cusor实现二维泊松方程的自适应有限元

15天前浏览235

简介

最近深感AI的强大,学习了如何使用,实战了二维泊松方程太容易,十多分钟就搞定,又加了自适应网格,这才花了半天的时间,确实感觉cursor很牛逼。
以下全部为AI-cusor生成内容,代码使用python实现,全程没有敲过一个代码,全部复 制粘贴,最后让cusor帮我写了个word文档,包括公式、各种绘图,全部都可以实现。
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Adaptive Finite Element Method for Poisson Equation

Generated on: 2024-11-19 11:08:14

Theoretical Background

Problem Statement

The Poisson equation is a second-order elliptic partial differential equation:

-Δu = f    in Ω

u = 0      on ∂Ω

where Ω is the computational domain, ∂Ω is its boundary, and f is the source term.

Variational Formulation

The variational form of the Poisson equation is:          
Find u ∈ H¹₀(Ω) such that:          
a(u,v) = (f,v)    ∀v ∈ H¹₀(Ω)          
where:          
a(u,v) = ∫_Ω ∇u·∇v dx          
(f,v) = ∫_Ω fv dx

Finite Element Discretization

The domain is triangulated and we use piecewise linear functions (P1 elements):          
• The solution is approximated as: u_h = Σᵢ Uᵢφᵢ          
• Test functions are: v_h = φⱼ          
This leads to the linear system:          
AU = b          
where:          
Aᵢⱼ = ∫_Ω ∇φᵢ·∇φⱼ dx          
bⱼ = ∫_Ω fφⱼ dx    

Adaptive Strategy

The adaptive procedure follows these steps:          

·SOLVE: Compute the finite element solution u_h

·ESTIMATE: Compute error indicators η_T for each element T

·MARK: Select elements for refinement using Dörfler strategy

·REFINE: Refine marked elements while maintaining mesh conformity

Error Estimation

We use residual-based error estimators:          
η_T² = h_T² ‖f + Δu_h‖²_T + Σₑ h_s ‖[∂_n u_h]‖²_s          
where:          
• h_T is the element diameter          
• h_s is the edge length          
• [∂_n u_h] is the jump of normal derivatives across edges

__________________________________________________

Numerical Results

Iteration History

Iteration 1

Number of nodes: 200          
Maximum error: 2.21e+00          
Average error: 1.34e+00          
Computation time:          
Assembly:
0.014s          
Solve: 0.000s          
Error Estimate: 0.003s          
Mesh Refinement: 0.103s    

Final Solution and Mesh:

Convergence History:    

Computation Time Statistics:    

          

Total iterations: 5          
Final number of nodes: 1376

Convergence History

Iteration

Maximum Error

Average Error

1

2.21e+00

1.34e+00

2

1.53e+00

9.78e-01

3

1.14e+00

6.83e-01

4

8.12e-01

5.24e-01

5

5.59e-01

3.61e-01

Timing Statistics

Stage

Average Time (s)

Total Time (s)

Assembly

0.309

1.544

Solve

0.001

0.005

Error Estimate

0.017

0.087

Mesh Refinement

1.685

6.742

Total

1.892

9.460

             

---------------

使用总结

1.cursor确实很强大,整个流程基本上不需要会编程,之所以选择python就是因为我本身不太熟悉。全程包括安装,使用,安装库,全部给出指令、代码,只需要按照提示流程来执行;

2.对于简单的小程序而言,cursor非常快速,但是如果修改次数过多,会导致上下文较多,有时候会比较慢,比如我做了一个二维网格可视化的小工具,最后就直接不回答了。小工具的结果也秀一把吧(整个过程花了2个小时)。

3.可以不会编程,但是必须得知道如何实现,比如实现泊松方程的过程非常容易,使用结构化的三角形网格实现,但是在自适应过程中,cursor在局部加密网格中始终错误,最终是一步一步给他说如何局部加密成有效网格,多次迭代后才得到如上的结果。

4.可能使用技巧还有很多没有挖掘,接下来会逐步尝试用cursor实现更加复杂的编程。  


来源:实践有限元
SystemSTEPSADSCONVERGEpython
著作权归作者所有,欢迎分享,未经许可,不得转载
首次发布时间:2024-12-06
最近编辑:15天前
实践有限元
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有限元中悬挂点的处理方式:泊松方程实例

简述在二维结构化四边形网格中,可能会遇到网格中存在悬挂点的情况,即研究区域的节点并不完全是四边形的顶点,这时候在有限元的实现过程中需要对这类悬挂点进行约束处理,让其符合基本的变化规律。该知识点在二维四边形或者三维六面体网格的自适应中尤为重要,自适应加密让加密区域与非加密区域的分界面处很容易出现悬挂点,如果不进行约束处理很容易导致求解结果错误。针对这种悬挂点的约束处理方式这里给出了两种方法。并最终以二维泊松方程为例子,展示了约束处理与不约束处理的效果。二维泊松方程的有限元实现过程不再详细介绍,参考:二维四面体任意高阶通式有限元实现-泊松方程。1.悬挂点约束条件如下图所示,网格下半区域比上半部分更加密集,因此分界边上出现悬挂点(如图标记为三角形点),共计5个悬挂点。悬挂点所在位置的节点编号如上,则对于1号四边形单元而言,通过插值函数,不难得出节点2与1号四边形的四个顶点关系为:根据悬挂点2在1号单元的位置关系,不难得出各个型函数的具体数值:该等式即是悬挂点2的约束方程。实际上在有限元组装过程中,不难发现悬挂点2并没有使用1号四边形单元进行关联,加入约束条件的本质则是将1号单元与其下两个单元共同拥有的悬挂点2关联起来。其他悬挂的约束方程一致,有了约束方程,接下来就是考虑如何将它们加入到有限元系数矩阵中。2.约束方法已知将所有四边形单元组装得到系数矩阵与右端项的关系如下:将1部分中悬挂点的约束方程,进一步写成矩阵形式:将所有悬挂点得到的Q矩阵,按照对于节点位置一一对应排列,即可得到M*N矩阵的Q矩阵,其中M为悬挂点数目,N为未知数个数。方法1:采用拉格朗日乘子法的约束方法系数方程组变成:方法2:直接加入惩罚项的约束方法:其中,系数lamda是惩罚大数。可见,方法1增加了系数方程组的维度,并且主对角线元素有零元素;方法2虽然没有增加维度,但是引入惩罚大数lamda也会导致线性方程组稳定性变差。3.结果展示求解二维泊松方程:将网格剖分成上下不均匀的情况,得到如下结果。I:如果不加入约束条件,求解结果如下:II:加入约束条件,求解结果为:根据理论,网格在x=0.4~0.6,y=0.2~0.3的位置应该与x=0.4~0.6,y=0.7~0.8的结果应该是对称一致的,但是没有加约束的结果明显偏小,而加了约束条件的结果基本上一致,这说明约束条件加载成功。进一步均匀加密网格,悬挂点位置的上下值就更显得光滑连续:最后本文基于泊松方程简单介绍了二维四边形有限元中悬挂点的处理方法。在实际运用中,主要处理结构化网格中密度不一致情况下的悬挂点,这对结构化网格的自适应网格技术的实现是关键的。此外,对于处理已知节点之间关系的约束条件加载也是具有非常重要的参考意义。来源:实践有限元

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