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无网格方法前沿研究进展

19天前浏览765

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文一:

 

流体力学中等宽方程的一种高效局部无网格方法

摘要:

本文提出了一种求解非线性等宽方程的精确、鲁棒的无网格方法。基于局部径向基函数-有限差分(RBF-FD)方法,采用数值技术逼近模型的空间变量导数。另一种基于 θ 加权和差分方法的隐式技术也被用来逼近时变导数。该方法的稳定性分析表明,采用冯诺依曼方法。其次,解决了单孤立波、两孤立波融合、三孤立波融合、孤子碰撞、波形孔和麦克斯韦初始条件等六个测试问题。然后,计算第一个例子的 L2和 L ∞范数误差,以及其他例子的 I1,I2和 I3不变量,以评估该方法的准确性。最后,将该方法的有效性、高效性和准确性与文献中的其他方法进行了比较。

 

图:局部 RBF-FD 方法在单个孤立波传播中的应用。

 

图:利用局部RBF-FD方法融合两个孤立波。

文二:

 

基于FSDT无网格法的带孔肋板弯曲和自由振动分析

摘要:

提出了一种基于一阶剪切变形(FSDT)理论和移动最小二乘(MLS)近似的无网格方法,用于带孔肋板的弯曲和自由振动分析。首先,带孔肋板被视为板(带孔)和肋的复合结构。节点用于离散化板和肋。其次,基于FSDT和MLS建立了板和肋的位移场,并推导了它们的势能和动能函数。衍射定律用于处理与板上孔相关的不连续性。第三,通过叠加板和肋的势能和动能,并引入相容条件,得到带肋板的总势能和动能。最后,根据最小势能原理和哈密顿原理,得到了带孔肋板弹性弯曲和自由振动的方程。边界条件由全变换法强制执行。随后,我们计算了数个带有不同孔、肋排列、边界条件和载荷条件的带孔肋板示例。将结果与ABAQUS和文献中给出的结果进行了比较。结果表明,所提出的方法在分析带孔肋板的静态和动态问题方面的有效性和准确性。

 

图:不连续界面的衍射定律。

 

图:带孔的罗纹板。

 

图:受横向弯曲载荷的肋板示意图。

 

图:带圆孔肋板的位移和应力云图。

 

图:带不同半径孔的肋板的第五模态图。

文三:

 

基于非局部理论和无网格方法的二维功能梯度纳米梁振动分析

摘要:

在这项研究中,开发了一种基于无网格方法的公式来研究二维功能梯度纳米梁的动态行为。采用一阶剪切变形理论对功能梯度梁的行为进行建模,并采用非局部弹性理论考虑小尺寸效应。材料性能在纳米束的厚度和长度上都是功能分级的。基于哈密顿原理,推导出了2D-FG纳米束的控制方程。基于控制方程的弱形式和径向基函数的点插值方法,推导了一个无网格公式,用于离散化和求解该问题,并给出了数学细节。研究了预测的收敛性,并通过与文献中 特殊情况的可用结果进行比较,验证了所提出解决方案的预测,取得了良好的一致性。给出了各种数值结果,重点研究了小尺度效应、材料分布轮廓、模数、长厚比和边界条件等几个参数对1D和2D-FG纳米梁归一化固有频率的影响。

 

图:纳米梁的四种振型。

 

图:典型的FG微束或纳米束及其坐标系。

文四:

 

求解非线性多项时间分数微分方程的配置离散最小二乘无网格方法

摘要:

多项时间分数方程的目的是提供一个更精确和灵活的数学模型,以解释随着时间的推移物理系统的行为复动力学。该模型是经典对流扩散方程(CDEs)的推广,对于(0 < αi ≤1,i ∈ N) ,Caputo 的时间导数意义考虑了时间项。无网格方法和与 θ- 加权有限差分法的结合被发展用于在空间方向上逼近过程。在基于散乱数据点的无网格函数逼近方法中,移动最小二乘法(MLS)是一种非常有效的方法。它是一种通用而高效的方法,不依赖于固定的网格,因此特别适用于具有复杂几何形状或数据的问题。该方法在凸、非凸、不规则和正则域(复域)内的工程问题的数值逼近中具有很好的应用前景。在考虑真实性计算域的情况下,证明了该方法的可靠性和准确性。报道了局部搭配点和时间选择的灵敏度。

 

图:现场和边界支持域。

 

图:不同时间步长的数值解和绝对误差。

文五:

 

一种求解二维和三维任意域时间分数输运方程的基于RBF的无网格新方法

摘要:

本文提出了一种新的无网格方法,用于在二维和三维规则和不规则域中用一般空间算子求解一类广泛的时间分数偏微分方程。这些方程通常用于模拟具有亚扩散现象的各向异性介质中的输运过程。在该方法中,空间近似以一组线性独立函数上的截断级数的形式给出。然后,通过使用一种有效的反向替换方法来求解该系统,该方法基于使用修改基函数的配置过程。该研究的主要目的是展示所提出的算法相对于一些现有方法的准确性和有效性。在二维和三维域上的十个例子的数值结果证明了所提出方法的优点。

 

图:解域内绝对误差的分布。

 

图:以RBF为中心的星形解域。

 

图:求解区域内绝对误差的分布: (1) DD 边界条件(左) ; (2) DJ 边界条件(右)。

   


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计算机技术在科学&技术&工程&数学中得到了广泛的应用,力学方面,计算机技术成为了科学的第四次革命性技术,现在基于计算机的数据科学已经逐步成为力学等其他科学发现的第四范式。人工智能、大数据、数字孪生等概念已经逐步成为当今时代的主题。智能制造、智能算法、数据驱动力学、大语言模型、自动驾驶在当今社会展现出巨大潜力,吸引了大量的研究人员。同时高性能显卡和多核中央处理器的出现为大规模数值模型的高性能计算提供了强大算力。公众 号为力学相关行业的爱好者、教育人士和从业者提供一个平台,希望能通过自己对前沿研究、技术培训和知识、经验的整理、分享带给相关读者一些启发和帮助。


 


来源:STEM与计算机方法
Abaqus振动碰撞非线性通用理论自动驾驶材料数字孪生控制人工智能
著作权归作者所有,欢迎分享,未经许可,不得转载
首次发布时间:2024-10-12
最近编辑:19天前
江野
博士 等春风得意,等时间嘉许。
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一文说尽冲击动力学——炸药爆炸特征和对外界作用的敏感度

点击上方蓝字了解更多计算与STEM领域研究前沿炸药爆炸特征反应过程的放热性热的释放,是爆炸的第一个必要条件。没有这个条件,爆炸过程根本不可能产生。如果反应不伴有热的释放,那么,反应便不可能自发地进行,因而也不可能出现爆炸的自动传播例如草酸盐就有吸热和放热两种不同的反应过程。如果分解是吸热反应,那么就不会爆炸,如果分解是放热反应,就会出现爆炸。例如硝酸铵:在未发明雷 管之前,人们只把它用来作为农业上的肥料,因为它在低温加热的条件下能分解反应可是自从发明雷 管之后,硝酸铵在雷 管引爆的条件下爆炸。由此可见,即使是同一个物质,其反应是否具有爆炸性,决定于反应过程是否能放出热量,只有放热反应,才可能具有爆炸性。显然,要求以外界能源维持其分解的物质,不可能具有爆炸的性质,而炸药内部却正好具有使其本身分解的能量(再加上适当的条件,即可引起爆炸)。依靠反应过程中的热能,爆炸气体(或爆炸产物)被加热到数千度,随后发生膨胀而形成冲击被,反应热和反应传播速度愈大,则爆炸的破环作用也愈大,反应热是炸药工作能力的一个标志,也是它的一个最重要的特性。爆炸反应过程所放出的热称为爆炸热(或爆热),在一般工程技术中广泛应用的常用炸药的爆热约在900-1800大卡/千克之间。反应过程的高速度来源:STEM与计算机方法

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