Domain discretization is an essential part of the solution procedure in numerical simulations. Meshless methods simplify the domain discretization to positioning of nodes in the interior and on the boundary of the domain. However, generally speaking, the shape of the boundary is often undefined and thus needs to be constructed before it can be discretized with a desired internodal spacing. Domain shape construction is far from trivial and is the main challenge of this paper. We tackle the simulation of moving boundary problems where the lack of domain shape information can introduce difficulties. We present a solution for 2D surface reconstruction from discretization points using cubic splines and thus providing a surface description anywhere in the domain. We also demonstrate the presented algorithm in a simulation of phase-change-like problem.


翻译:域离散是数字模拟中解决方案程序的一个基本部分。 空格方法简化域离散, 以定位域内和域边界上的节点。 但是,一般来说, 边界的形状往往没有定义, 因而需要建构, 才能与理想的间距分解。 域形状构造远非微不足道, 也是本文的主要挑战。 我们处理移动边界问题的模拟, 由于缺乏域形信息可能会造成困难。 我们用立方样条从离散点用离散点进行表面重建, 从而在域内任何地方提供表面描述。 我们还在模拟相位变换问题时展示了所提出的算法 。

0
下载
关闭预览

相关内容

Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
57+阅读 · 2019年10月17日
【新书】Python编程基础,669页pdf
专知会员服务
192+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
24+阅读 · 2019年5月22日
CCF C类 | DSAA 2019 诚邀稿件
Call4Papers
6+阅读 · 2019年5月13日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
27+阅读 · 2019年1月4日
Ray RLlib: Scalable 降龙十八掌
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月28日
计算机类 | LICS 2019等国际会议信息7条
Call4Papers
3+阅读 · 2018年12月17日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
最佳实践:深度学习用于自然语言处理(三)
待字闺中
3+阅读 · 2017年8月20日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
VIP会员
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
24+阅读 · 2019年5月22日
CCF C类 | DSAA 2019 诚邀稿件
Call4Papers
6+阅读 · 2019年5月13日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
27+阅读 · 2019年1月4日
Ray RLlib: Scalable 降龙十八掌
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月28日
计算机类 | LICS 2019等国际会议信息7条
Call4Papers
3+阅读 · 2018年12月17日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
最佳实践:深度学习用于自然语言处理(三)
待字闺中
3+阅读 · 2017年8月20日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员