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revision 1562 by gross, Wed May 21 13:04:40 2008 UTC revision 1673 by gross, Thu Jul 24 22:28:50 2008 UTC
# Line 38  import util Line 38  import util
38  from linearPDEs import LinearPDE  from linearPDEs import LinearPDE
40
42          """
43          solves
44
45              -(eta*(u_{i,j}+u_{j,i}))_j - p_i = f_i
46                    u_{i,i}=0
47
49              eta*(u_{i,j}+u_{j,i})*n_j=surface_stress
50
51          if surface_stress is not give 0 is assumed.
52
53          typical usage:
54
55                sp=StokesProblemCartesian(domain)
56                sp.setTolerance()
57                sp.initialize(...)
58                v,p=sp.solve(v0,p0)
59          """
60          def __init__(self,domain,**kwargs):
62             self.domain=domain
63             self.vol=util.integrate(1.,Function(self.domain))
64             self.__pde_u=LinearPDE(domain,numEquations=self.domain.getDim(),numSolutions=self.domain.getDim())
65             self.__pde_u.setSymmetryOn()
66             # self.__pde_u.setSolverMethod(preconditioner=LinearPDE.ILU0)
67
68             # self.__pde_proj=LinearPDE(domain,numEquations=1,numSolutions=1)
69             # self.__pde_proj.setReducedOrderOn()
70             # self.__pde_proj.setSymmetryOn()
71             # self.__pde_proj.setSolverMethod(LinearPDE.LUMPING)
72
74            self.eta=eta
75            A =self.__pde_u.createCoefficientOfGeneralPDE("A")
76        self.__pde_u.setValue(A=Data())
77            for i in range(self.domain.getDim()):
78            for j in range(self.domain.getDim()):
79                A[i,j,j,i] += 1.
80                A[i,j,i,j] += 1.
81            # self.__inv_eta=util.interpolate(self.eta,ReducedFunction(self.domain))
83
84            # self.__pde_proj.setValue(D=1/eta)
85            # self.__pde_proj.setValue(Y=1.)
86            # self.__inv_eta=util.interpolate(self.__pde_proj.getSolution(),ReducedFunction(self.domain))
87            self.__inv_eta=util.interpolate(self.eta,ReducedFunction(self.domain))
88
89          def B(self,arg):
90             a=util.div(arg, ReducedFunction(self.domain))
91             return a-util.integrate(a)/self.vol
92
93          def inner(self,p0,p1):
94             return util.integrate(p0*p1)
95             # return util.integrate(1/self.__inv_eta**2*p0*p1)
96
97          def getStress(self,u):
99             return 2.*self.eta*util.symmetric(mg)
100          def getEtaEffective(self):
101             return self.eta
102
103          def solve_A(self,u,p):
104             """
105             solves Av=f-Au-B^*p (v=0 on fixed_u_mask)
106             """
107             self.__pde_u.setTolerance(self.getSubProblemTolerance())
108             self.__pde_u.setValue(X=-self.getStress(u),X_reduced=-p*util.kronecker(self.domain))
109             return  self.__pde_u.getSolution(verbose=self.show_details)
110
111
112          def solve_prec(self,p):
113            a=self.__inv_eta*p
114            return a-util.integrate(a)/self.vol
115
116          def stoppingcriterium(self,Bv,v,p):
117              n_r=util.sqrt(self.inner(Bv,Bv))
119              if self.verbose: print "PCG step %s: L2(div(v)) = %s, L2(grad(v))=%s"%(self.iter,n_r,n_v) , util.Lsup(v)
120              if self.iter == 0: self.__n_v=n_v;
121              self.__n_v, n_v_old =n_v, self.__n_v
122              self.iter+=1
123              if self.iter>1 and n_r <= n_v*self.getTolerance() and abs(n_v_old-self.__n_v) <= n_v * self.getTolerance():
124                  if self.verbose: print "PCG terminated after %s steps."%self.iter
125                  return True
126              else:
127                  return False
128          def stoppingcriterium2(self,norm_r,norm_b,solver='GMRES',TOL=None):
129          if TOL==None:
130                 TOL=self.getTolerance()
131              if self.verbose: print "%s step %s: L2(r) = %s, L2(b)*TOL=%s"%(solver,self.iter,norm_r,norm_b*TOL)
132              self.iter+=1
133
134              if norm_r <= norm_b*TOL:
135                  if self.verbose: print "%s terminated after %s steps."%(solver,self.iter)
136                  return True
137              else:
138                  return False
139
140
142        """        """
143        solves        solves
# Line 63  class StokesProblemCartesian(Homogeneous Line 163  class StokesProblemCartesian(Homogeneous
163           self.vol=util.integrate(1.,Function(self.domain))           self.vol=util.integrate(1.,Function(self.domain))
164           self.__pde_u=LinearPDE(domain,numEquations=self.domain.getDim(),numSolutions=self.domain.getDim())           self.__pde_u=LinearPDE(domain,numEquations=self.domain.getDim(),numSolutions=self.domain.getDim())
165           self.__pde_u.setSymmetryOn()           self.__pde_u.setSymmetryOn()
166           self.__pde_u.setSolverMethod(preconditioner=LinearPDE.ILU0)           # self.__pde_u.setSolverMethod(preconditioner=LinearPDE.ILU0)
167
168           self.__pde_prec=LinearPDE(domain)           self.__pde_prec=LinearPDE(domain)
169           self.__pde_prec.setReducedOrderOn()           self.__pde_prec.setReducedOrderOn()
# Line 103  class StokesProblemCartesian(Homogeneous Line 203  class StokesProblemCartesian(Homogeneous
203           beta=(1/self.vol)*util.integrate(p1)           beta=(1/self.vol)*util.integrate(p1)
#print "NORM",alfa,beta,util.integrate((p0-alfa)*(p1-beta))+util.integrate(util.inner(v0,v1))
206           return util.integrate((p0-alfa)*(p1-beta)+((1/self.eta)**2)*util.inner(v0,v1))           return util.integrate((p0-alfa)*(p1-beta)+((1/self.eta)**2)*util.inner(v0,v1))
207
208
209        def getStress(self,u):        def getStress(self,u):
211           return 2.*self.eta*util.symmetric(mg)           return 2.*self.eta*util.symmetric(mg)
212          def getEtaEffective(self):
213             return self.eta
214
215        def solve_A(self,u,p):        def solve_A(self,u,p):
216           """           """
# Line 145  class StokesProblemCartesian(Homogeneous Line 246  class StokesProblemCartesian(Homogeneous
246            if self.iter == 0: self.__n_v=n_v;            if self.iter == 0: self.__n_v=n_v;
247            self.__n_v, n_v_old =n_v, self.__n_v            self.__n_v, n_v_old =n_v, self.__n_v
248            self.iter+=1            self.iter+=1
print abs(n_v_old-self.__n_v), n_v, self.getTolerance()
249            if self.iter>1 and n_r <= n_v*self.getTolerance() and abs(n_v_old-self.__n_v) <= n_v * self.getTolerance():            if self.iter>1 and n_r <= n_v*self.getTolerance() and abs(n_v_old-self.__n_v) <= n_v * self.getTolerance():
250                if self.verbose: print "PCG terminated after %s steps."%self.iter                if self.verbose: print "PCG terminated after %s steps."%self.iter
251                return True                return True

Legend:
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