Untersuchungen zur Genauigkeit adaptiver unstetiger Galerkin-Simulationen mit Hilfe von Luftblasen-Testfällen

Allgemein erlaubt adaptive Gitterverfeinerung eine Steigerung der Effizienz numerischer Simulationen ohne dabei die Genauigkeit des Ergebnisses signifikant zu verschlechtern. Es ist jedoch noch nicht erforscht, in welchen Bereichen des Rechengebietes die räumliche Auflösung tatsächlich vergröbert werden kann, ohne die Genauigkeit des Ergebnisses signifikant zu beeinflussen. Diese Frage wird hier für ein konkretes Beispiel von trockener atmosphärischer Konvektion untersucht, nämlich der Simulation von warmen Luftblasen. Zu diesem Zweck wird ein neuartiges numerisches Modell entwickelt, das auf diese spezielle Anwendung ausgerichtet ist. Die kompressiblen Euler-Gleichungen werden mit einer unstetigen Galerkin Methode gelöst. Die Zeitintegration geschieht mit einer semi-implizite Methode und die dynamische Adaptivität verwendet raumfüllende Kurven mit Hilfe der Funktionsbibliothek AMATOS. Das numerische Modell wird validiert mit Hilfe einer Konvergenzstudie und fünf Standard-Testfällen. Eine Methode zum Vergleich der Genauigkeit von Simulationen mit verschiedenen Verfeinerungsgebieten wird eingeführt, die ohne das Vorhandensein einer exakten Lösung auskommt. Im Wesentlichen geschieht dies durch den Vergleich von Eigenschaften der Lösung, die stark von der verwendeten räumlichen Auflösung abhängen. Im Fall einer aufsteigenden Warmluftblase ist der zusätzliche numerische Fehler durch die Verwendung der Adaptivität kleiner als 1% des gesamten numerischen Fehlers, wenn die adaptive Simulation mehr als 50% der Elemente einer uniformen hoch-aufgelösten Simulation verwendet. Entsprechend ist die adaptive Simulation fast doppelt so schnell wie die uniforme Simulation.

Adaptive mesh refinement generally serves to increase computational efficiency without compromising the accuracy of the numerical solution significantly. However it is an open question in which regions the spatial resolution can actually be coarsened without affecting the accuracy of the result significantly. This question is investigated for a specific example of dry atmospheric convection, namely the simulation of warm air bubbles. For this purpose a novel numerical model is developed that is tailored towards this specific meteorological problem. The compressible Euler equations are solved with a Discontinuous Galerkin method. Time integration is done with a semi-implicit approach and the dynamic grid adaptivity uses space filling curves via the AMATOS function library. The numerical model is validated with a convergence study and five standard test cases. A method is introduced which allows one to compare the accuracy between different choices of refinement regions even in a case when the exact solution is not known. Essentially this is done by comparing features of the solution that are strongly sensitive to spatial resolution. For a rising warm air bubble the additional error by using adaptivity is smaller than 1% of the total numerical error if the average number of elements used for the adaptive simulation is about 50% smaller than the number used for the simulation with the uniform fine-resolution grid. Correspondingly the adaptive simulation is almost two times faster than the uniform simulation.