核心概念
本研究では、トリミングされた多パッチ等方幾何学シェルの実時間効率的な解決のためのモデル次元削減フレームワークを提示する。パラメータに依存する幾何学的特徴を活用し、ローカル縮約基底法とディスクリート経験的補間法を組み合わせることで、アフィン近似を構築し、効率的な縮約モデルを実現する。
摘要
本論文は、トリミングされた多パッチ等方幾何学Kirchhoff-Loveシェルの実時間効率的な解決のためのモデル次元削減フレームワークを提示している。
主な内容は以下の通り:
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等方幾何学解析(IGA)の枠組みでトリミングされた多パッチ幾何学を定式化し、Kirchhoff-Loveシェルの問題を定式化する。
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弱連続性を確保するためのペナルティ法とNitsche法による結合手法を説明する。
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パラメータに依存する幾何学的特徴を活用するため、ローカル縮約基底法とディスクリート経験的補間法を組み合わせたモデル次元削減手法を提案する。
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クラスタリングに基づいて局所的な縮約基底と線形近似を構築し、オフラインでの前処理と高速なオンライン計算を実現する。
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パラメトリック形状最適化問題への適用を議論する。
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複雑な幾何学を含む数値実験を通じて、提案手法の高精度性と計算コスト削減効果を示す。
統計資料
トリミングされた多パッチ幾何学を表現するためには、パラメータに依存する幾何学マッピングが必要である。
等方幾何学Kirchhoff-Loveシェルの定式化には、変位と回転の連続性を弱く課す必要がある。
提案手法では、ローカル縮約基底法とディスクリート経験的補間法を組み合わせることで、アフィン近似を構築し、効率的な縮約モデルを実現する。
引述
"本研究では、トリミングされた多パッチ等方幾何学シェルの実時間効率的な解決のためのモデル次元削減フレームワークを提示する。"
"パラメータに依存する幾何学的特徴を活用し、ローカル縮約基底法とディスクリート経験的補間法を組み合わせることで、アフィン近似を構築し、効率的な縮約モデルを実現する。"