It is crucial to build multiscale modeling for the coupling effects between microstructure and the physical mechanisms in multiphysics problems. In the paper, we develop a coupling formulation of the generalized multiscale finite element method (GMsFEM) to solve coupled thermomechanical problems, and it is referred as the coupling generalized multiscale finite element method (CGMsFEM). The approach consists in defining the coupling multiscale basis functions through local coupling spectral problems in each coarse-grid block, which can be solved by a novel design of two relaxation parameters. Compared to the standard GMsFEM, the proposed strategy can not only accurately capture the multiscale coupling correlation effects of multiphysics problems, but also greatly improve the computational efficiency with fewer multiscale basis functions. In addition, the convergence analysis is also established, and the optimal error estimates are derived, where the upper bound of errors is independent of the magnitude of the relaxation coefficient. Several numerical examples for periodic, random microstructure, and random material coefficients are presented to validate the theoretical analysis. The numerical results show that the CGMsFEM approach shows better robustness and efficiency than uncoupled GMsFEM.


翻译:构建多物理场问题中微结构与其物理机制之间耦合效应的多尺度建模至关重要。本文提出了一种耦合公式化的广义多尺度有限元方法(GMsFEM)用于求解热力耦合问题,并将其称为耦合广义多尺度有限元方法(CGMsFEM)。该方法通过在每个粗网格块中构造局部耦合谱特征值问题来定义耦合多尺度基函数,并通过创新性地设计两个松弛参数求解该特征值问题。相较于标准GMsFEM,本文所提策略不仅能准确捕捉多物理场问题的多尺度耦合关联效应,还能通过更少的多尺度基函数显著提升计算效率。此外,本文建立了收敛性分析并推导了最优误差估计,其中误差上界与松弛系数的量级无关。通过周期性微结构、随机微结构及随机材料系数等数值算例验证了理论分析的正确性。数值结果表明,CGMsFEM方法比非耦合GMsFEM方法具有更强的鲁棒性和更高的效率。

0
下载
关闭预览

相关内容

不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
76+阅读 · 2022年6月28日
Meta最新WWW2022《联邦计算导论》教程,附77页ppt
专知会员服务
60+阅读 · 2022年5月5日
神经常微分方程教程,50页ppt,A brief tutorial on Neural ODEs
专知会员服务
74+阅读 · 2020年8月2日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
开源书:PyTorch深度学习起步
专知会员服务
51+阅读 · 2019年10月11日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12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
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 · 2012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 · 2012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 · 2010年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年3月23日
Arxiv
0+阅读 · 2023年3月22日
VIP会员
最新内容
《多域战场上反制小型无人机系统》150页
专知会员服务
14+阅读 · 今天7:47
战场人工智能:增强陆地作战能力的发现与要求
专知会员服务
3+阅读 · 今天7:37
以人工智能为中心的指挥控制
专知会员服务
3+阅读 · 今天7:14
《基于深度强化学习的反无人机技术研究》178页
专知会员服务
13+阅读 · 6月10日
“史诗怒火”行动与“AI中心战”模式的浮现
专知会员服务
14+阅读 · 6月10日
【CVPR2026教程】扩散模型的解析理解
专知会员服务
6+阅读 · 6月10日
相关VIP内容
不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
76+阅读 · 2022年6月28日
Meta最新WWW2022《联邦计算导论》教程,附77页ppt
专知会员服务
60+阅读 · 2022年5月5日
神经常微分方程教程,50页ppt,A brief tutorial on Neural ODEs
专知会员服务
74+阅读 · 2020年8月2日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
开源书:PyTorch深度学习起步
专知会员服务
51+阅读 · 2019年10月11日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12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
相关基金
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 · 2012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 · 2012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 · 2010年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员