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Empirically corrected cluster cubature (E3C)

delete2025-03-01
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OA
AI
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Stephan Wulfinghoff *
DOI:10.1016/j.cma.2025.117779delete
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摘要

摘要

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在计算均质化中,微观问题通常通过伽辽金投影方法求解以加速计算。通过采用超降维技术评估所涉及的积分,可以实现极高的计算效率。本文提出了一种新颖的超降维方法,并将其应用于静磁学中。该方法结合了微观结构聚类的思想,以及经验识别/修正一组降维积分点(这些点并非来自有限元积分点集)。结果表明,对于孔隙微观结构,当相对比达到约1000时,宏观响应(2D)在仅使用12个积分点时,几乎无法与有限元结果区分。因此,在线成本(以及离线成本)被证明特别低。此外,讨论了一个双尺度示例,并将代码在线发布。
Keyword:
Computational homogenization
Magnetism
Model order reduction
Hyper-reduction
AI总结

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期刊

Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering 封面图
Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering
IF:
7.3
论文数:
1.3W
被引数:
5.6W

机构

U
Univ Kiel
学者数:
380
论文数: 205
被引数: 89
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