We present an a posteriori error estimate based on equilibrated stress reconstructions for the finite element approximation of a unilateral contact problem with weak enforcement of the contact conditions. We start by proving a guaranteed upper bound for the dual norm of the residual. This norm is shown to control the natural energy norm up to a boundary term, which can be removed under a saturation assumption. The basic estimate is then refined to distinguish the different components of the error, and is used as a starting point to design an algorithm including adaptive stopping criteria for the nonlinear solver and automatic tuning of a regularization parameter. We then discuss an actual way of computing the stress reconstruction based on the Arnold-Falk-Winther finite elements. Finally, after briefly discussing the efficiency of our estimators, we showcase their performance on a panel of numerical tests.


翻译:我们提出一个事后误差估计,其依据是,在接触条件执行不力的情况下,对单方接触问题的有限元素近似值进行了平衡的应激反应重建;我们首先证明剩余物的双重规范具有保障的上限;该规范被证明可以控制自然能源规范,直至边界期,在饱和假设下可以去除;然后对基本估算进行细化,以区分错误的不同组成部分,并用作设计算法的起点,包括非线性求解器的适应性停止标准以及规范参数的自动调整;然后我们讨论根据Arnold-Falk-Winther的限定要素计算压力重建的实际方法;最后,在简要讨论我们的估算器的效率之后,我们在数字测试板上展示其表现。

0
下载
关闭预览

相关内容

【ACM Multimedia2021-tutorial】可信赖多媒体分析
专知会员服务
17+阅读 · 2021年10月20日
专知会员服务
6+阅读 · 2021年9月22日
专知会员服务
50+阅读 · 2020年12月14日
【ECCV2020】EfficientFCN:语义分割中的整体引导解码器
专知会员服务
15+阅读 · 2020年8月23日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
240+阅读 · 2020年4月19日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
169+阅读 · 2019年10月11日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
深度自进化聚类:Deep Self-Evolution Clustering
我爱读PAMI
15+阅读 · 2019年4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
26+阅读 · 2019年1月4日
Ray RLlib: Scalable 降龙十八掌
CreateAMind
8+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
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
Arxiv
3+阅读 · 2017年12月1日
VIP会员
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
深度自进化聚类:Deep Self-Evolution Clustering
我爱读PAMI
15+阅读 · 2019年4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
26+阅读 · 2019年1月4日
Ray RLlib: Scalable 降龙十八掌
CreateAMind
8+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
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员