New Advanced Time Integration Methods for Multiphysics Systems and Applications

多物理场系统和应用的新型高级时间积分方法

基本信息

  • 批准号:
    2012022
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 13.07万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
    Continuing Grant
  • 财政年份:
    2020
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2020-09-01 至 2024-08-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

Many important systems in science and engineering involve multiple physical processes. Complex interactions between these components can result in dynamics over a wide range of time scales, and this feature poses significant challenges for computational simulations. Prominent examples come from the vastly differing time scales in atmospheric phenomena, a central issue of numerical weather prediction (NWP) and climate modeling. Similar challenges arise in computational modeling of dynamics of coupled oscillators such as fibers, fluids, or flexible solids, with many applications in animation and medical imaging. The goal of this project is to develop new fast and accurate time integration methods for complex coupled models and to apply them to NWP and climate simulations as well as to other examples. On the educational side, the project will directly involve and train one doctoral student, as well as offer research opportunities to other undergraduate and graduate students in mathematics.This project considers general coupled multiphysics systems. The goal is to develop new advanced exponential Rosenbrock/Runge-Kutta and multi-rate time integration methods for multiphysics models. The project has three research objectives. First, the PI plans to derive new parallel and adaptive exponential methods for stiff multiphysics systems. With this in place, the PI aims to derive new time-stepping methods that have optimized structures and local error control for efficiency. Second, the PI plans to develop a complete theory for constructing two new classes of multirate methods for partitioned multiphysics systems. Third, building on existing codes and ongoing collaborations with numerical analysts, meteorologists, and computer scientists, the PI will investigate the performance of newly-developed methods on applications mentioned previously.This award reflects NSF's statutory mission and has been deemed worthy of support through evaluation using the Foundation's intellectual merit and broader impacts review criteria.
科学和工程中的许多重要系统涉及多个物理过程。这些组件之间的复杂相互作用可能会导致在很宽的时间尺度上的动态变化,这一特征对计算模拟提出了重大挑战。突出的例子来自大气现象的巨大不同的时间尺度,这是数值天气预报(NWP)和气候建模的核心问题。类似的挑战出现在耦合振荡器的动力学计算建模中,例如纤维、流体或柔性固体,在动画和医学成像中有许多应用。该项目的目标是为复杂的耦合模式开发新的快速准确的时间积分方法,并将其应用于数值预报和气候模拟以及其他实例。在教育方面,该项目将直接参与并培养一名博士生,并为其他数学专业的本科生和研究生提供研究机会。目标是为多物理场模型开发新的先进指数Rosenbrock/Runge-Kutta和多速率时间积分方法。该项目有三个研究目标。首先,PI计划为刚性多物理场系统导出新的并行和自适应指数方法。有了这一点,PI的目标是获得新的时间步进方法,具有优化的结构和局部误差控制的效率。第二,PI计划开发一个完整的理论,为分区多物理场系统构建两类新的多速率方法。第三,PI将在现有规范的基础上,通过与数值分析师、气象学家和计算机科学家的持续合作,研究新开发方法在上述应用中的性能。该奖项反映了NSF的法定使命,并通过使用基金会的知识价值和更广泛的影响审查标准进行评估,被认为值得支持。

项目成果

期刊论文数量(5)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Efficient exponential Runge–Kutta methods of high order: construction and implementation
  • DOI:
    10.1007/s10543-020-00834-z
  • 发表时间:
    2020-09
  • 期刊:
  • 影响因子:
    1.5
  • 作者:
    Vu Thai Luan
  • 通讯作者:
    Vu Thai Luan
Multirate Exponential Rosenbrock Methods
多速率指数 Rosenbrock 方法
  • DOI:
    10.1137/21m1439481
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    3.1
  • 作者:
    Luan, Vu Thai;Chinomona, Rujeko;Reynolds, Daniel R.
  • 通讯作者:
    Reynolds, Daniel R.
Efficient exponential time integration for simulating nonlinear coupled oscillators
  • DOI:
    10.1016/j.cam.2021.113429
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Vu Thai Luan;D. Michels
  • 通讯作者:
    Vu Thai Luan;D. Michels
Exponential Rosenbrock Methods and Their Application in Visual Computing
  • DOI:
    10.1007/978-3-030-76810-2_3
  • 发表时间:
    2018-05
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Vu Thai Luan;D. Michels
  • 通讯作者:
    Vu Thai Luan;D. Michels
{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

Vu Thai Luan其他文献

Derivation of sixth-order exponential Runge-Kutta methods for stiff systems
刚性系统六阶指数龙格-库塔方法的推导
  • DOI:
  • 发表时间:
    2023
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Vu Thai Luan;Trky Alhsmy
  • 通讯作者:
    Trky Alhsmy
Exponentially fitted two-derivative DIRK methods for oscillatory differential equations
振荡微分方程的指数拟合二阶导数 DIRK 方法
  • DOI:
    10.1016/j.amc.2021.126770
  • 发表时间:
    2020-12
  • 期刊:
  • 影响因子:
    4
  • 作者:
    Julius O. Ehigie;Vu Thai Luan;Solomon A. Okunuga;Xiong You
  • 通讯作者:
    Xiong You
Fourth-order two-stage explicit exponential integrators for time-dependent PDEs
  • DOI:
    10.1016/j.apnum.2016.10.008
  • 发表时间:
    2017-02
  • 期刊:
  • 影响因子:
    2.8
  • 作者:
    Vu Thai Luan
  • 通讯作者:
    Vu Thai Luan
Preconditioned Implicit-Exponential (IMEXP) Time Integrators for Stiff Differential Equations
刚性微分方程的预条件隐式指数 (IMEXP) 时间积分器
  • DOI:
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Vu Thai Luan;M. Tokman;Greg Rainwater
  • 通讯作者:
    Greg Rainwater
Further development of efficient and accurate time integration schemes for meteorological models
进一步开发高效准确的气象模型时间积分方案
  • DOI:
    10.1016/j.jcp.2018.10.018
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Vu Thai Luan;J. Pudykiewicz;D. Reynolds
  • 通讯作者:
    D. Reynolds

Vu Thai Luan的其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

{{ truncateString('Vu Thai Luan', 18)}}的其他基金

Innovative Time Integrators for Stiff and Highly Oscillatory Systems
适用于刚性和高振荡系统的创新时间积分器
  • 批准号:
    2309821
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 13.07万
  • 项目类别:
    Standard Grant

相似国自然基金

面向用户体验的IMT-Advanced系统跨层无线资源分配技术研究
  • 批准号:
    61201232
  • 批准年份:
    2012
  • 资助金额:
    25.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
LTE-Advanced中继网络关键技术研究
  • 批准号:
    61171096
  • 批准年份:
    2011
  • 资助金额:
    60.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
IMT-Advanced协作中继网络中的网络编码研究
  • 批准号:
    61040005
  • 批准年份:
    2010
  • 资助金额:
    10.0 万元
  • 项目类别:
    专项基金项目
基于干扰预测的IMT-Advanced多小区干扰抑制技术研究
  • 批准号:
    61001116
  • 批准年份:
    2010
  • 资助金额:
    20.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
面向IMT-Advanced的移动组播关键技术研究
  • 批准号:
    61001071
  • 批准年份:
    2010
  • 资助金额:
    25.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目

相似海外基金

Time Layered Cultural Map of Australia: Advanced Techniques and Big Data
澳大利亚时间分层文化地图:先进技术和大数据
  • 批准号:
    LE230100079
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 13.07万
  • 项目类别:
    Linkage Infrastructure, Equipment and Facilities
Real-time mass spectrometry for advanced aerosol chemical characterisation
用于高级气溶胶化学表征的实时质谱分析
  • 批准号:
    LE230100008
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 13.07万
  • 项目类别:
    Linkage Infrastructure, Equipment and Facilities
Optimizing Use of Advanced Diabetes Technology for Self-Management in Adolescents with Type 1 Diabetes: Integration of Real-Time Glucose and Narrative Data
优化使用先进糖尿病技术对 1 型糖尿病青少年进行自我管理:实时血糖和叙述数据的集成
  • 批准号:
    10569293
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 13.07万
  • 项目类别:
Time-Temperature Transformation Phase Diagrams for Developing Advanced Glass Ceramic Nuclear Waste-forms
开发先进玻璃陶瓷核废料形式的时间-温度转变相图
  • 批准号:
    2889462
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 13.07万
  • 项目类别:
    Studentship
Advanced Bayesian Methods for Generalized Choice Response Time Models of Decision-Making
用于决策的广义选择响应时间模型的高级贝叶斯方法
  • 批准号:
    2242962
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 13.07万
  • 项目类别:
    Continuing Grant
Development of next-generation real-time dosimeters for particle beam cancer therapy using advanced RPL materials
使用先进的 RPL 材料开发用于粒子束癌症治疗的下一代实时剂量计
  • 批准号:
    22H02009
  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
    $ 13.07万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
Advanced time-resolved optical sensing and imaging systems for biomedical and environmental applications
适用于生物医学和环境应用的先进时间分辨光学传感和成像系统
  • 批准号:
    RGPIN-2019-07127
  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
    $ 13.07万
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Individual
Study of the role of antiferromagnetic fluctuations in the fermiology of hole-doped cuprates via advanced time-resolved spectroscopies
通过先进的时间分辨光谱研究反铁磁涨落在空穴掺杂铜酸盐费米学中的作用
  • 批准号:
    578548-2022
  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
    $ 13.07万
  • 项目类别:
    Alliance Grants
Advanced Methodologies for Real-Time Discrete Event Modelling and Simulation
实时离散事件建模和仿真的先进方法
  • 批准号:
    RGPIN-2022-05133
  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
    $ 13.07万
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Individual
Apply statistical analysis and knowledge graph to effectively utilize all time series data for movements that require advanced skill
应用统计分析和知识图谱,有效利用所有时间序列数据进行需要高级技能的运动
  • 批准号:
    22K11491
  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
    $ 13.07万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了