https://zbmath.org/atom/cc/76M21 2024-04-15T15:10:58.286558Z Werkzeug公司 https://zbmath.org/1530.35214 2024-04-15T15:10:58.286558Z “迪夫·R。” https://zbmath.org/authors/？q=ai:dhif.rabeb “H·梅夫塔希” https://zbmath.org/authors/？q=ai:meftahi.houcine.1 “拉贾比，B.” https://zbmath.org/authors/？q=ai:rjaibi.baddredine 小结：在本文中，我们考虑了由含时Brinkman模型控制的浸没在有界流体流（omega）中的障碍物恢复的几何逆问题。我们使用最小二乘泛函将逆问题转化为优化问题。我们证明了优化问题最优解的存在性。然后，我们使用惩罚方法以简单的方式对成本函数进行渐近展开。该方法的一个重要优点是避免了文献中使用的截断方法。为了重建障碍物，我们提出了一种基于拓扑导数的快速算法。最后，我们在二维和三维情况下进行了一些数值实验，证明了该方法的有效性。 https://zbmath.org/1530.76050 2024-04-15T15:10:58.286558Z “阿瓜约，豪尔赫” https://zbmath.org/authors/？q=ai:aguayo.jorge “克里斯托巴尔·贝托格里奥” https://zbmath.org/authors/？q=ai:bertoglio.cristobal “奥斯，阿克塞尔” https://zbmath.org/authors/？q=ai:osses.axel 作者提出了一个Navier-Stokes方程的分布参数识别问题，目的是检测流体动力学研究中的障碍物和变形。建立了解的存在性和最优性条件，为可微泛函优化算法的使用提供了验证。本文改进了前一篇文章[\textit{J.Aguayo}et al.，Inverse Probl.37，No.2，article ID 025010，28 p.（2021；Zbl 1458.35468）]的结果，其意义是：（i）从Oseen方程到Navier-Stokes方程的过渡，（ii）包括流入最大速度的恢复，（iii）从do-nothing条件到DDN（定向do-nothing）条件，建立回流模型，以及（iv）将简单2D阀门几何形状的识别扩展到更真实的3D三尖瓣阀门几何形状。文中给出了一些数值试验，以说明对上述文章的一些改进。审查人：Abdallah Bradji（安纳巴）