Skip to main content
CenXiv.org
此网站处于试运行阶段,支持我们!
我们衷心感谢所有贡献者的支持。
贡献
赞助
cenxiv logo > math > arXiv:2505.02517v1

帮助 | 高级搜索

数学 > 数值分析

arXiv:2505.02517v1 (math)
[提交于 2025年5月5日 ]

标题: 非线性阻尼粘弹性Euler-Bernoulli梁模型的有限差分法

标题: Finite difference method for nonlinear damped viscoelastic Euler-Bernoulli beam model

Authors:Wenlin Qiu, Xiangcheng Zheng, Tao Guo, Xu Xiao
摘要: 我们提出并分析了一种粘弹性欧拉-伯努利梁模型的数值逼近,该模型包含一个非线性的强阻尼系数。空间离散化采用了有限差分法,而时间离散化则应用了向后欧拉法和平均PI规则。我们推导出了半离散空间格式和全离散格式下数值解的长时间稳定性及有限时间误差估计。此外,我们使用Leray-Schauder定理得出了全离散数值解的存在性和唯一性。最后,数值结果验证了理论分析。
摘要: We propose and analyze the numerical approximation for a viscoelastic Euler-Bernoulli beam model containing a nonlinear strong damping coefficient. The finite difference method is used for spatial discretization, while the backward Euler method and the averaged PI rule are applied for temporal discretization. The long-time stability and the finite-time error estimate of the numerical solutions are derived for both the semi-discrete-in-space scheme and the fully-discrete scheme. Furthermore, the Leray-Schauder theorem is used to derive the existence and uniqueness of the fully-discrete numerical solutions. Finally, the numerical results verify the theoretical analysis.
主题: 数值分析 (math.NA)
MSC 类: 35L75, 65M15, 65M22, 45K05
引用方式: arXiv:2505.02517 [math.NA]
  (或者 arXiv:2505.02517v1 [math.NA] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2505.02517
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

提交历史

来自: Wenlin Qiu [查看电子邮件]
[v1] 星期一, 2025 年 5 月 5 日 09:50:02 UTC (34 KB)
全文链接:

获取论文:

    查看标题为《》的 PDF
  • 查看中文 PDF
  • 查看 PDF
  • HTML(实验性)
  • TeX 源代码
  • 其他格式
查看许可
当前浏览上下文:
math.NA
< 上一篇   |   下一篇 >
新的 | 最近的 | 2025-05
切换浏览方式为:
cs
cs.NA
math

参考文献与引用

  • NASA ADS
  • 谷歌学术搜索
  • 语义学者
a 导出 BibTeX 引用 加载中...

BibTeX 格式的引用

×
数据由提供:

收藏

BibSonomy logo Reddit logo

文献和引用工具

文献资源探索 (什么是资源探索?)
连接的论文 (什么是连接的论文?)
Litmaps (什么是 Litmaps?)
scite 智能引用 (什么是智能引用?)

与本文相关的代码,数据和媒体

alphaXiv (什么是 alphaXiv?)
CatalyzeX 代码查找器 (什么是 CatalyzeX?)
DagsHub (什么是 DagsHub?)
Gotit.pub (什么是 GotitPub?)
Hugging Face (什么是 Huggingface?)
带有代码的论文 (什么是带有代码的论文?)
ScienceCast (什么是 ScienceCast?)

演示

复制 (什么是复制?)
Hugging Face Spaces (什么是 Spaces?)
TXYZ.AI (什么是 TXYZ.AI?)

推荐器和搜索工具

影响之花 (什么是影响之花?)
核心推荐器 (什么是核心?)
IArxiv 推荐器 (什么是 IArxiv?)
  • 作者
  • 地点
  • 机构
  • 主题

arXivLabs:与社区合作伙伴的实验项目

arXivLabs 是一个框架,允许合作伙伴直接在我们的网站上开发和分享新的 arXiv 特性。

与 arXivLabs 合作的个人和组织都接受了我们的价值观,即开放、社区、卓越和用户数据隐私。arXiv 承诺这些价值观,并且只与遵守这些价值观的合作伙伴合作。

有一个为 arXiv 社区增加价值的项目想法吗? 了解更多关于 arXivLabs 的信息.

这篇论文的哪些作者是支持者? | 禁用 MathJax (什么是 MathJax?)
  • 关于
  • 帮助
  • contact arXivClick here to contact arXiv 联系
  • 订阅 arXiv 邮件列表点击这里订阅 订阅
  • 版权
  • 隐私政策
  • 网络无障碍帮助
  • arXiv 运营状态
    通过...获取状态通知 email 或者 slack

京ICP备2025123034号