Immersed boundary methods are high-order accurate computational tools used to model geometrically complex problems in computational mechanics. While traditional finite element methods require the construction of high-quality boundary-fitted meshes, immersed boundary methods instead embed the computational domain in a background grid. Interpolation-based immersed boundary methods augment existing finite element software to non-invasively implement immersed boundary capabilities through extraction. Extraction interpolates the background basis as a linear combination of Lagrange polynomials defined on a foreground mesh, creating an interpolated basis that can be easily integrated by existing methods. This work extends the interpolation-based immersed boundary method to multi-material and multi-physics problems. Beginning from level-set descriptions of domain geometries, Heaviside enrichment is implemented to accommodate discontinuities in state variable fields across material interfaces. Adaptive refinement with truncated hierarchical B-splines is used to both improve interface geometry representations and resolve large solution gradients near interfaces. Multi-physics problems typically involve coupled fields where each field has unique discretization requirements. This work presents a novel discretization method for coupled problems through the application of extraction, using a single foreground mesh for all fields. Numerical examples illustrate optimal convergence rates for this method in both 2D and 3D, for heat conduction, linear elasticity, and a coupled thermo-mechanical problem. The utility of this method is demonstrated through image-based analysis of a composite sample, where in addition to circumventing typical meshing difficulties, this method reduces the required degrees of freedom compared to classical boundary-fitted finite element methods.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

牛津大学最新《计算代数拓扑》笔记书,107页pdf
专知会员服务
42+阅读 · 2022年2月17日
【机器学习术语宝典】机器学习中英文术语表
专知会员服务
59+阅读 · 2020年7月12日
【ACL2020】多模态信息抽取,365页ppt
专知会员服务
143+阅读 · 2020年7月6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
【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
学习自然语言处理路线图
专知会员服务
137+阅读 · 2019年9月24日
基于深度元学习的因果推断新方法
图与推荐
11+阅读 · 2020年7月21日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
利用动态深度学习预测金融时间序列基于Python
量化投资与机器学习
18+阅读 · 2018年10月30日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
概率图模型体系:HMM、MEMM、CRF
机器学习研究会
30+阅读 · 2018年2月10日
基于LDA的主题模型实践(三)
机器学习深度学习实战原创交流
23+阅读 · 2015年10月12日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31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 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
16+阅读 · 2022年5月17日
Arxiv
18+阅读 · 2021年3月16日
Recent advances in deep learning theory
Arxiv
50+阅读 · 2020年12月20日
Optimization for deep learning: theory and algorithms
Arxiv
104+阅读 · 2019年12月19日
VIP会员
相关资讯
基于深度元学习的因果推断新方法
图与推荐
11+阅读 · 2020年7月21日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
利用动态深度学习预测金融时间序列基于Python
量化投资与机器学习
18+阅读 · 2018年10月30日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
概率图模型体系:HMM、MEMM、CRF
机器学习研究会
30+阅读 · 2018年2月10日
基于LDA的主题模型实践(三)
机器学习深度学习实战原创交流
23+阅读 · 2015年10月12日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31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 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员