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A TV-Based Iterative regularization Method for the Solutions of Thermal Convection Problems

Communications in Computational Physics 2013年第9期14卷 1120-1146页

作者： Eric T.Chung Jeff C.-F.Wong Department of Mathematics Lady Shaw BuildingThe Chinese University of Hong KongShatinHong Kong

Linear/nonlinear and Stokes based-stabilizations for the filter equations for damping out primitive variable(PV)solutions corrupted by uniformly distributed randomnoises are numerically studied through the natural convection(NC)aswell as the mixed convection(MC)*** most recognizable filter-scheme is based on a combination of the negative Laplace equation multiplied with the selection of the spatial scale and a linear function in order to preserve the uniqueness of the filtered solution.A more complicated filter-scheme,based on a Stokes problem which couples a filtered velocity and a filtered(artificial)pressure(or Lagrange multiplier)in order to enforce the incompressibility constraint,is also *** and Stokes basedfilters via nested iterative(NI)filters and the consistent splitting scheme(CSS)are proposed for the NC/MC *** by the total-variation(TV)model of image diffusion,well preserved feature flow patterns from the corrupted NC/MC environment are obtained by TV-Stokes based-filters together with the *** experimental results show that our proposed algorithms are effective and efficient in eliminating the unwanted spurious oscillations and preserving the accuracy of thermal convective fluid flows.

关键词： Linear/nonlinear differential filter Stokes differential filters Leray-alpha model total-variation regularization

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