This paper presents a PDE-based parameterisation framework for addressing the planar surface-to-volume (StV) problem of finding a valid description of the domain's interior given no more than a spline-based description of its boundary contours. The framework is geared towards isogeometric analysis (IGA) applications wherein the physical domain is comprised of more than four sides, hence requiring more than one patch. We adopt the concept of harmonic maps and propose several PDE-based problem formulations capable of finding a valid map between a convex parametric multipatch domain and the piecewise-smooth physical domain with an equal number of sides. In line with the isoparametric paradigm of IGA, we treat the StV problem using techniques that are characteristic for the analysis step. As such, this study proposes several IGA-based numerical algorithms for the problem's governing equations that can be effortlessly integrated into a well-developed IGA software suite. We augment the framework with mechanisms that enable controlling the parametric properties of the outcome. Parametric control is accomplished by, among other techniques, the introduction of a curvilinear coordinate system in the convex parametric domain that, depending on the application, builds desired features into the computed harmonic map, such as homogeneous cell sizes or boundary layers.


翻译:本文提出了一种基于偏微分方程(PDE)的参数化框架,用于解决平面域的面到体(StV)问题,即在仅给定边界样条曲线描述的情况下,求得域内部的有效描述。该框架适用于等几何分析(IGA)应用,其中物理域由多于四条边构成,因此需要多个片。我们采用调和映射的概念,提出了若干基于PDE的问题公式,能够在具有相同边数的凸参数化多片域与分段光滑物理域之间建立有效映射。遵循IGA的等参范式,我们使用分析步骤中特有的技术来处理StV问题。因此,本研究提出了几种基于IGA的数值算法来求解问题的控制方程,这些算法可以无缝集成到成熟的IGA软件套件中。我们通过引入机制来增强该框架,以控制结果的参数化特性。参数化控制通过多种技术实现,其中包括在凸参数域中引入曲线坐标系,根据具体应用,该坐标系可在计算所得的调和映射中构建期望的特征,如均匀单元尺寸或边界层。

0
下载
关闭预览

相关内容

Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
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
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
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
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
4+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
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
2+阅读 · 2014年12月31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
5+阅读 · 6月10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
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
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
4+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
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
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员