Magnetic polarizability tensors (MPTs) provide an economical characterisation of conducting metallic objects and can aid in the solution of metal detection inverse problems, such as scrap metal sorting, searching for unexploded ordnance in areas of former conflict, and security screening at event venues and transport hubs. Previous work has established explicit formulae for their coefficients and a rigorous mathematical theory for the characterisation they provide. In order to assist with efficient computation of MPT spectral signatures of different objects to enable the construction of large dictionaries of characterisations for classification approaches, this work proposes a new, highly-efficient, strategy for predicting MPT coefficients. This is achieved by solving an eddy current type problem using hp-finite elements in combination with a proper orthogonal decomposition reduced order modelling (ROM) methodology and offers considerable computational savings over our previous approach. Furthermore, an adaptive approach is described for generating new frequency snapshots to further improve the accuracy of the ROM. To improve the resolution of highly conducting and magnetic objects, a recipe is proposed to choose the number and thicknesses of prismatic boundary layers for accurate resolution of thin skin depths in such problems. The paper includes a series of challenging examples to demonstrate the success of the proposed methodologies.


翻译:磁极化张量(MPTs)提供了一种经济的导电金属目标表征方法,可辅助解决金属检测逆问题,例如废金属分类、前冲突区域未爆炸物搜寻,以及活动场馆和交通枢纽的安全筛查。前人研究已建立其系数的显式公式,并发展了表征数学理论的严格框架。为高效计算不同目标的MPT谱特征,从而构建用于分类方法的大型表征词典,本文提出了一种新型高效策略来预测MPT系数。该策略通过结合hp有限元与基于本征正交分解的降阶模型(ROM)方法求解涡流问题,相比以往方法大幅降低了计算成本。此外,本文描述了一种自适应方法用于生成新的频率快照,以进一步提升ROM的精度。为改善高导电率与磁性目标的分辨率,本文提出了一种棱柱边界层数量与厚度的选择方案,以精确解析此类问题中的薄趋肤深度。最后通过一系列具有挑战性的算例验证了所提方法的有效性。

0
下载
关闭预览

相关内容

> The Metal framework supports GPU-accelerated advanced 3D graphics rendering and data-parallel computation workloads. Metal provides a modern and streamlined API for fine-grain, low-level control of the organization, processing, and submission of graphics and computation commands and the management of the associated data and resources for these commands. A primary goal of Metal is to minimize the CPU overhead necessary for executing these GPU workloads.

Metal Programming Guide: About Metal and this Guide

FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17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
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9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
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16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
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017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
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+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
最新内容
ICML 2026 | SARDI:扩散语言模型的自增强检索
专知会员服务
4+阅读 · 6月6日
《国防领域安全采用大语言模型的战略蓝图》
专知会员服务
7+阅读 · 6月6日
ICML 2026 | 演化选择的因果建模
专知会员服务
7+阅读 · 6月5日
综述|学习式3D表征最新进展与趋势
专知会员服务
7+阅读 · 6月5日
人工智能重塑威慑:算法优势的兴起
专知会员服务
8+阅读 · 6月5日
AgentOps综述:智能体系统运维框架
专知会员服务
17+阅读 · 6月4日
《美陆军最新条令:兵力防护》
专知会员服务
14+阅读 · 6月4日
相关资讯
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
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017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
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+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