项目名称: 一种全新的结构修改重分析方法及其应用

项目编号: No.11472014

项目类型: 面上项目

立项/批准年度: 2015

项目学科: 数理科学和化学

项目作者: 陈璞

作者单位: 北京大学

项目金额: 68万元

中文摘要: 结构修改重分析在计算固体力学的研究与实践中大量存在,如材料非线性、结构拓扑优化、施工模拟等,然而目前已有的重分析算法均无法满足需求,当遇到大量修改的情形往往会失效。针对这个问题,本项目在目前流行的高效的稀疏矩阵求解方案基础上,提出一种全新的结构局部修改重分析直接方法。该方法的基础是修改后刚度矩阵三角分解式的更新,申请人等的研究发现,结构的局部修改只影响刚度矩阵三角分解中的少部分矩阵元素。与结构修改重分析直接法中传统的Sherman-Morrison-Woodbury公式相比,本项目提出的方法在大规模问题局部大量修改时具有极高的计算效率,并且与现在广泛使用的有限元方法的稀疏矩阵求解方案兼容,实现相对简单,方便推广和应用。这一研究及其应用有望极大地提高结构修改重分析的能力,无论是规模还是效率。从而提高材料非线性、结构拓扑优化、施工模拟等有限元计算的效率。

中文关键词: 有限元;结构修改;图分裂;稀疏矩阵

英文摘要: Reanalysis for structural modifications exists widely in the research and practice of computational solid mechanics, such as material nonlinear problem, structural topological optimization, construction sequence analysis, etc. However, the existing reanalysis methods are usually not efficient if the number of the modifications in terms of element or rank is large. To address this problem, a new direct reanalysis method for local structural modifications, based on popular efficient sparse matrix solvers, will be studies in this project. The basis of this method is to update the triangular factor after modifying. The applicants' recent studies show that local structural modifications only affect part of the factors in triangular factorization. To compare with the traditional reanalysis method, Sherman-Morrison-Woodbury formulas, the proposed method is much more efficient for large number of modifications. Moreover, this new method is completely compatible with the present row-format sparse matrix solver and can be easily implemented and popularized. This study is expected to greatly improve the ability of reanalysis for modifications both in scale and efficiency.

英文关键词: finite element;structural modification;graph partition;sparse matrix

成为VIP会员查看完整内容
0

相关内容

专知会员服务
54+阅读 · 2021年10月4日
专知会员服务
36+阅读 · 2021年7月17日
专知会员服务
51+阅读 · 2021年6月17日
专知会员服务
94+阅读 · 2021年2月6日
《概率统计及其在计算中的应用》书册,384页pdf
专知会员服务
45+阅读 · 2021年1月7日
专知会员服务
41+阅读 · 2020年12月8日
专知会员服务
44+阅读 · 2020年11月13日
专知会员服务
78+阅读 · 2020年8月4日
大规模时间序列分析框架的研究与实现,计算机学报
专知会员服务
58+阅读 · 2020年7月13日
实践教程 | 卷积神经网络压缩方法总结
极市平台
0+阅读 · 2021年10月22日
基于规则的建模方法的可解释性及其发展
专知
4+阅读 · 2021年6月23日
深度学习优化算法总结(SGD,AdaGrad,Adam等)
极市平台
33+阅读 · 2019年4月30日
Github热门图深度学习(GraphDL)源码与框架
新智元
21+阅读 · 2019年3月19日
自然语言处理(NLP)知识结构总结
AI100
51+阅读 · 2018年8月17日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月20日
Arxiv
1+阅读 · 2022年4月19日
Dynamic Network Adaptation at Inference
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月18日
小贴士
相关主题
相关VIP内容
专知会员服务
54+阅读 · 2021年10月4日
专知会员服务
36+阅读 · 2021年7月17日
专知会员服务
51+阅读 · 2021年6月17日
专知会员服务
94+阅读 · 2021年2月6日
《概率统计及其在计算中的应用》书册,384页pdf
专知会员服务
45+阅读 · 2021年1月7日
专知会员服务
41+阅读 · 2020年12月8日
专知会员服务
44+阅读 · 2020年11月13日
专知会员服务
78+阅读 · 2020年8月4日
大规模时间序列分析框架的研究与实现,计算机学报
专知会员服务
58+阅读 · 2020年7月13日
相关基金
国家自然科学基金
4+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2008年12月31日
微信扫码咨询专知VIP会员