In this paper, we develop a novel unfitted multiscale framework that combines two separate scales represented by only one single computational mesh. Our framework relies on a mixed zooming technique where we zoom at regions of interest to capture microscale properties and then mix the micro and macroscale properties in a transition region. Furthermore, we use homogenization techniques to derive macro model material properties. The microscale features are discretized using CutFEM. The transition region between the micro and macroscale is represented by a smooth blending function. To address the issues with ill-conditioning of the multiscale system matrix due to the arbitrary intersections in cut elements and the transition region, we add stabilization terms acting on the jumps of the normal gradient (ghost-penalty stabilization). We show that our multiscale framework is stable and is capable to reproduce mechanical responses for heterogeneous structures in a mesh-independent manner. The efficiency of our methodology is exemplified by 2D and 3D numerical simulations of linear elasticity problems.


翻译:在本文中,我们开发了一个新颖的不适宜多尺度框架, 将两个单独的尺度( 只有一个计算网) 合并在一起。 我们的框架依赖于混合缩放技术, 我们放大感兴趣的区域以捕捉微尺度属性, 然后混合过渡区域的微尺度和宏观属性。 此外, 我们使用同质化技术来得出宏观模型材料属性。 微尺度特征使用 CutFEM 进行分解。 微尺度和宏观尺度之间的过渡区域代表着一种平稳的混合功能。 为了解决由于截断元素和转型区域的任意交叉而导致多尺度系统矩阵不适应的问题, 我们在正常梯度的跳跃中添加了稳定条件( 宿主- 侧形稳定 ) 。 我们显示, 我们的多尺度框架是稳定的, 并且能够以不独立的方式复制混合结构的机械反应。 我们的方法效率以线性弹性问题的 2D 和 3D 数字模拟为示例。

0
下载
关闭预览

相关内容

MICRO:IEEE/ACM International Symposium on Microarchitecture Explanation:IEEE/ACM微体系结构国际研讨会。 Publisher:IEEE/ACM。 SIT:https://dblp.uni-trier.de/db/conf/micro/
不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
73+阅读 · 2022年6月28日
专知会员服务
25+阅读 · 2021年4月2日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
78+阅读 · 2020年7月26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
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium9
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年12月17日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium8
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月16日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium6
中国图象图形学学会CSIG
2+阅读 · 2021年11月12日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium4
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月10日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium3
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月9日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月8日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月3日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3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 · 2013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 · 2008年12月31日
Arxiv
10+阅读 · 2020年6月12日
Arxiv
14+阅读 · 2019年9月11日
VIP会员
相关资讯
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium9
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年12月17日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium8
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月16日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium6
中国图象图形学学会CSIG
2+阅读 · 2021年11月12日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium4
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月10日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium3
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月9日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月8日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月3日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
相关基金
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 · 2013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 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员