We critically assess the performance of several variants of dual and dual-primal domain decomposition strategies in problems with fixed subdomain partitioning and high heterogeneity in stiffness coefficients typically arising in topology optimization of modular structures. Our study considers Total FETI and FETI Dual-Primal methods along with three enhancements: k-scaling, full orthogonalization of the search directions, and considering multiple search-direction at once, which gives us twelve variants in total. We test these variants both on academic examples and snapshots of topology optimization iterations. Based on the results, we conclude that (i) the original methods exhibit very slow convergence in the presence of severe heterogeneity in stiffness coefficients, which makes them practically useless, (ii) the full orthogonalization enhancement helps only for mild heterogeneity, and (iii) the only robust method is FETI Dual-Primal with multiple search direction and k-scaling.


翻译:在固定子域分割和僵硬系数高度异化等问题上,我们批判地评估了模块结构的表层优化通常会产生的双重和双重地段分解战略的若干变种的性能。我们的研究考虑了FETI和FETI的双重地段法以及三项增强措施:K-缩放、搜索方向的完全正正正正分化,同时考虑多个搜索方向,这给我们提供了总共12个变种。我们根据这些变种的学术实例和表层优化迭代的缩影测试了这些变种。我们根据结果得出结论:(一) 原始方法在硬度系数存在严重异质化的情况下表现出非常缓慢的趋同,这使得它们实际上毫无用处,(二) 完全或分解的增强只有助于温度异性,以及(三) 唯一有力的方法是具有多重搜索方向和K-缩放法。

0
下载
关闭预览

相关内容

【硬核书】矩阵代数基础,248页pdf
专知会员服务
84+阅读 · 2021年12月9日
图像分割方法综述
专知会员服务
54+阅读 · 2020年11月22日
【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
125+阅读 · 2020年11月20日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
IEEE | DSC 2019诚邀稿件 (EI检索)
Call4Papers
10+阅读 · 2019年2月25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
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
【推荐】免费书(草稿):数据科学的数学基础
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年10月1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
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
IEEE | DSC 2019诚邀稿件 (EI检索)
Call4Papers
10+阅读 · 2019年2月25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
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
【推荐】免费书(草稿):数据科学的数学基础
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年10月1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