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ARAS2 preconditioning technique for CFD industrial cases

Authors :
Thomas Dufaud
Damien Tromeur-Dervout
Simulations and Algorithms on Grids for Environment (SAGE)
Inria Rennes – Bretagne Atlantique
Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-SYSTÈMES LARGE ÉCHELLE (IRISA-D1)
Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA)
Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes)
Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes)
Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA)
Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Institut Camille Jordan (ICJ)
École Centrale de Lyon (ECL)
Université de Lyon-Université de Lyon-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL)
Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon)
Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université Jean Monnet - Saint-Étienne (UJM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Randolph Bank and Michael Holst and Olof Widlund and Jinchao Xu
Université de Rennes 1 (UR1)
Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes)
Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes 1 (UR1)
Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA)
Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Institut Camille Jordan [Villeurbanne] (ICJ)
Université de Lyon-Université Jean Monnet [Saint-Étienne] (UJM)-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon)
Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Pichot, Géraldine
Source :
Domain Decomposition Methods (DD20), Domain Decomposition Methods (DD20), 2013, San Diego, United States, HAL, Lecture Notes in Computational Science and Engineering ISBN: 9783642352744, Domain Decomposition Methods in Science and Engineering XX
Publication Year :
2013
Publisher :
HAL CCSD, 2013.

Abstract

International audience; A two-level preconditioning technique based on the Aitken’s acceleration of the convergence of the Restricted Additive Schwarz (RAS) domain decomposition method is derived. When it is applied to linear problems, the RAS has a pure linear rate of convergence/divergence that can be enhanced with optimized boundary conditions giving the ORAS method based on the underlying PDE. The RAS method’s linear convergence allows its acceleration of the convergence by the Aitken’s process. In this new two level algebraic preconditioner technique named ARAS2, the coarse grid operator uses only parts of the artificial interfaces contrary to the patch substructuring method. In this way, it can be seen as similar as the SchurRAS method but it differs because the discrete Steklov-Poincar operator connects the coarse artificial interfaces of all the subdomains. Numerical results of the good properties of the ARAS2 preconditioning are provided on industrial problems with no knowledge of the underlying equations.

Details

Language :
English
ISBN :
978-3-642-35274-4
ISBNs :
9783642352744
Database :
OpenAIRE
Journal :
Domain Decomposition Methods (DD20), Domain Decomposition Methods (DD20), 2013, San Diego, United States, HAL, Lecture Notes in Computational Science and Engineering ISBN: 9783642352744, Domain Decomposition Methods in Science and Engineering XX
Accession number :
edsair.doi.dedup.....076c22016676bf5a525cc593efc381ad