The numerical performance of the material point method (MPM) is strongly governed by the particle-grid kernel, which controls the trade-off among smoothness, locality, numerical diffusion, contact accuracy, and computational cost. Although wide-support smooth kernels can effectively suppress cell-crossing instability, they often introduce increased numerical diffusion, artificial contact gaps, and higher transfer cost. In contrast, the suitability of compact-kernel designs for implicit computational solid mechanics remains unclear. In this work, we develop an implicit formulation of the Compact-Kernel Material Point Method (CK-MPM) and assess its performance through benchmark problems in linear and nonlinear solid mechanics, including cantilever bending, Hertzian contact, narrow-clearance free fall, and colliding hyperelastic rings. The results show that implicit CK-MPM retains the advantages of compact support while preserving the smoothness required for robust large-deformation simulation. Compared with linear MPM, it reduces cell-crossing-induced stress noise and excessive numerical dissipation; compared with quadratic B-spline MPM, it improves contact locality and reduces artificial contact gaps and early-contact artifacts while maintaining comparable overall smoothness and accuracy. These results indicate that CK-MPM provides a viable implicit MPM framework for computational mechanics.


翻译:物质点法的数值性能在很大程度上受粒子-网格核函数的影响,该核函数控制着光滑性、局部性、数值耗散、接触精度与计算成本之间的权衡。尽管大支撑光滑核能有效抑制跨单元不稳定性,但往往引入增大的数值耗散、人工接触间隙及更高的传递成本。相比之下,紧致核设计在隐式计算固体力学中的适用性仍不明确。本研究构建了紧致核物质点法的隐式格式,并通过线性和非线性固体力学中的基准问题评估其性能,包括悬臂梁弯曲、赫兹接触、窄间隙自由落体及碰撞超弹性环。结果表明,隐式紧致核物质点法在保持紧致支撑优势的同时,保留了鲁棒大变形模拟所需的光滑性。与线性物质点法相比,它降低了跨单元引起的应力噪声和过度的数值耗散;与二次B样条物质点法相比,它在保持相当的整体光滑性和精度的同时,改善了接触局部性,减少了人工接触间隙和早期接触伪影。这些结果表明,紧致核物质点法为计算力学提供了一种可行的隐式物质点法框架。

0
下载
关闭预览

相关内容

计算成像前沿进展
专知会员服务
31+阅读 · 2022年6月29日
【中科大】数值计算方法扩充课程,116页pdf
专知会员服务
84+阅读 · 2022年1月7日
专知会员服务
37+阅读 · 2021年9月12日
专知会员服务
50+阅读 · 2021年8月4日
专知会员服务
34+阅读 · 2021年7月25日
《“边缘计算+”技术白皮书》,82页pdf
专知
11+阅读 · 2022年8月28日
综述:军事应用中使用的一些重要算法
专知
13+阅读 · 2022年7月3日
【边缘计算】边缘计算面临的问题
产业智能官
17+阅读 · 2019年5月31日
简述多种降维算法
算法与数学之美
11+阅读 · 2018年9月23日
【CPS】社会物理信息系统(CPSS)及其典型应用
产业智能官
16+阅读 · 2018年9月18日
如何设计基于深度学习的图像压缩算法
论智
41+阅读 · 2018年4月26日
最新|深度离散哈希算法,可用于图像检索!
全球人工智能
14+阅读 · 2017年12月15日
干货|掌握机器学习数学基础之优化[1](重点知识)
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年11月19日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
8+阅读 · 2017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 · 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
2+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
0+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
VIP会员
相关主题
最新内容
美国从乌克兰无人机战争中学习经验
专知会员服务
6+阅读 · 6月21日
ICML 2026 | 面向视觉语言模型的语义鲁棒性认证
专知会员服务
3+阅读 · 6月21日
学习数据的几何:形状空间分析数学综述
专知会员服务
10+阅读 · 6月17日
定向能反无人机系统最新发展动态
专知会员服务
12+阅读 · 6月17日
相关VIP内容
相关资讯
《“边缘计算+”技术白皮书》,82页pdf
专知
11+阅读 · 2022年8月28日
综述:军事应用中使用的一些重要算法
专知
13+阅读 · 2022年7月3日
【边缘计算】边缘计算面临的问题
产业智能官
17+阅读 · 2019年5月31日
简述多种降维算法
算法与数学之美
11+阅读 · 2018年9月23日
【CPS】社会物理信息系统(CPSS)及其典型应用
产业智能官
16+阅读 · 2018年9月18日
如何设计基于深度学习的图像压缩算法
论智
41+阅读 · 2018年4月26日
最新|深度离散哈希算法,可用于图像检索!
全球人工智能
14+阅读 · 2017年12月15日
干货|掌握机器学习数学基础之优化[1](重点知识)
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年11月19日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
8+阅读 · 2017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 · 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
2+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
0+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
Top
微信扫码咨询专知VIP会员