Structure-Preserving MHD-Driftkinetic Discretization for Wave-Particle Interactions
Byung Kyu Na, Stefan Possanner, Xin Wang
我们提出了混合磁流体动力学(MHD)-流体动力学系统的结构保护离散化,用于模拟低频波-粒子相互作用。 模型方程来自一个变化原理,确保了MHD流体和漂移动力学粒子之间的高能量一致的耦合。 空间离散化基于MHD的有限元素外微积分(FEEC)框架和流动力学的粒子细胞(PIC)方法。 该计划的一个关键特征是将非四度粒子磁矩能量术语包含在Hamiltonian中,这是由引导中心近似引入的。 由此产生的离散哈密顿结构自然地将动力学组织成斜对称子系统,从而实现平衡的能量交换。 为了处理非四象限能量术语,我们开发基于离散梯度方法的能量保存时间集成器。 该算法在开源 Python 包 中实现。 数字实验证实了该方案的能量节约特性,并展示了在没有人工耗散或模式过滤的情况下模拟高能粒子(EP)诱导激发的躯干Alfvén特征模式(TAE)的能力。 这种能力突出了结构保护方案对混合系统进行高保真模拟的潜力。
We present a structure-preserving discretization of the hybrid magnetohydrodynamics (MHD)-driftkinetic system for simulations of low-frequency wave-particle interactions. The model equations are derived from a variational principle, assuring energetically consistent couplings between MHD fluids and driftkinetic particles. The spatial discretization is based on a finite-element-exterior-calculus (FEEC) framework for the MHD and a particle-in-cell (PIC) method for the driftkinetic. A key feature o...