获取scipy的resolve_ivp函数以执行中间任务

编程问答 2022-06-08

问题描述

我正在解决流体与结构的相互作用问题，需要修改solve_ivp，以便在每个时间步骤之后执行中间任务。该算法应如下所示：

for t in time:
    for i in maxiter:
        1 - Solve one time step of the fluid nonlinear equation keeping the solid fixed (RK45). 
        2 - Solve a nonlinear equation for the solid (Radau or user defined). 
        3 - Update the fluid geometry
        if converge: 
            break

面临的挑战是如何耦合两个集成器实例。使用solve_ivp时，我无法控制时间步长，算法选择时间步长来提高稳定性。我可以接受这一点，因为流体的时间尺度比固体的时间尺度快得多。因此1中的时间步将固定2中的时间。我看到的两个选项是：

选项1：

  1. 实例化流体积分器对象并将其运行一个小的固定增量T（积分器将执行子步骤，可能不会很多）。
  2. 存储流体力信息。
  3. 实例化具有相同增量T的固体积分器对象，并使用先前计算的流体力求解。
  4. 检查收敛性，然后回到1）。

选项2）：

  1. 实例化一个流体积分器对象，将最终时间设置为模拟的总时间。
  2. 在每个（自动）积分步骤之后，从INSIDE的solve_ivp函数中调用用户定义的固态积分器（需要修改solve_ivp。
  3. 检查Solve_ivp内部的收敛性，如果为False，则在相同的时间步执行新的积分，但要更新几何形状（可能不容易）。

选项1的缺点是我需要实例化并丢弃大量的积分器对象（可能超过1000万个）。尽管选项2）的缺点是我需要将resolve_ivp修改为：a）执行中间任务（该函数本身不允许执行中间任务，仅允许存储事件信息），并且b）与相同的增量重新集成如果收敛为False，则为T（可能吗？）。

我想知道是否有人看到这种集成循环的更好方法？预先谢谢你。

解决方法

暂无找到可以解决该程序问题的有效方法，小编努力寻找整理中！

如果你已经找到好的解决方法，欢迎将解决方案带上本链接一起发送给小编。

小编邮箱:dio#foxmail.com (将#修改为@）

numericnumericnumpypythonscipyscipy