Isogeometric analysis was proposed to bridge the gap between computer-aided design and numerical discretization. However, standard multi-patch isogeometric analysis mandates conformal discretizations across patch interfaces, posing challenges for multi-material domain problems. In the context of electric machines, this requirement becomes evident in a large number of patches needed to represent machines consisting of several domains and materials. In this work, we adopt, extend, and evaluate three non-conformal discretization strategies for magnetostatic problems: a fully immersed approach, the union with non-conformal patches, and the union with conformal layers. In all three methods, boundary-conformal high-order quadrature rules are employed for integration over trimmed boundary and interface elements. In the two union approaches, material regions are, as far as possible, represented by independent non-conformal spline patches that are embedded within a background patch and coupled weakly through Nitsche's method. In the latter framework, critical interfaces are additionally surrounded by conformal layers that enable the strong imposition of boundary conditions and improved resolution of interface behavior. The proposed approaches are assessed through several magnetostatic benchmark problems and an industrial application. The numerical results show that the union methods achieve highly accurate solutions, while the fully immersed approach struggles with discontinuities in field gradients across material interfaces. Nevertheless, these methods significantly reduce the geometric preprocessing effort compared to conventional, conformal multi-patch analysis and require substantially fewer patches. Overall, this demonstrates that our immersed boundary-conformal isogeometric framework possesses great potential for efficient simulation of complex electromagnetic devices.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
近期声学领域前沿论文(No. 3)
深度学习每日摘要
24+阅读 · 2019年3月31日
深度学习中Attention Mechanism详细介绍:原理、分类及应用
深度学习与NLP
10+阅读 · 2019年2月18日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26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
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
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
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
最新内容
DeepSeek 版Claude Code,免费小白安装教程来了!
专知会员服务
6+阅读 · 5月5日
《美空军条令出版物 2-0:情报(2026版)》
专知会员服务
12+阅读 · 5月5日
帕兰提尔 Gotham:一个游戏规则改变器
专知会员服务
6+阅读 · 5月5日
【综述】 机器人学习中的世界模型:全面综述
专知会员服务
11+阅读 · 5月4日
伊朗的导弹-无人机行动及其对美国威慑的影响
相关VIP内容
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17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
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
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
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