Many problems in engineering can be understood as controlling the bifurcation structure of a given device. For example, one may wish to delay the onset of instability, or bring forward a bifurcation to enable rapid switching between states. We propose a numerical technique for controlling the bifurcation diagram of a nonlinear partial differential equation by varying the shape of the domain. Specifically, we are able to delay or advance a given branch point to a target parameter value. The algorithm consists of solving a shape optimization problem constrained by an augmented system of equations, the Moore--Spence system, that characterize the location of the branch points. Numerical experiments on the Allen--Cahn, Navier--Stokes, and hyperelasticity equations demonstrate the effectiveness of this technique in a wide range of settings.


翻译:工程中的许多问题可以被理解为控制给定装置的双向结构。 例如, 人们可能希望推迟不稳定的开始, 或者提出两向以允许各州之间的快速转换。 我们提出一个数字技术来通过改变域的形状来控制非线性部分方程式的双向图。 具体地说, 我们能够将给定的分支点延迟或推进到目标参数值。 算法包括解决一个受扩大的方程式系统摩尔- 思朋斯系统制约的形状优化问题, 该系统是分支点位置的特征。 Allen- Cahn、 Navier- Stokes 和超弹性方程式的数值实验显示了该技术在广泛环境中的有效性 。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
140+阅读 · 2021年3月17日
【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
124+阅读 · 2020年11月20日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
Python计算导论,560页pdf,Introduction to Computing Using Python
专知会员服务
72+阅读 · 2020年5月5日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11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
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
24+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年11月25日
推荐|Andrew Ng计算机视觉教程总结
全球人工智能
3+阅读 · 2017年11月23日
资源|斯坦福课程:深度学习理论!
全球人工智能
17+阅读 · 2017年11月9日
Arxiv
0+阅读 · 2021年11月11日
Arxiv
0+阅读 · 2021年11月11日
Arxiv
10+阅读 · 2021年11月3日
Learning Implicit Fields for Generative Shape Modeling
Arxiv
10+阅读 · 2018年12月6日
Arxiv
4+阅读 · 2018年12月3日
VIP会员
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
24+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年11月25日
推荐|Andrew Ng计算机视觉教程总结
全球人工智能
3+阅读 · 2017年11月23日
资源|斯坦福课程:深度学习理论!
全球人工智能
17+阅读 · 2017年11月9日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员