We consider the elastic scattering problem by multiple disjoint arcs or \emph{cracks} in two spatial dimensions. A key aspect of our approach lies in the parametric description of each arc's shape, which is controlled by a potentially high-dimensional, possibly countably infinite, set of parameters. We are interested in the efficient approximation of the parameter-to-solution map employing model order reduction techniques, specifically the reduced basis method. Initially, we utilize boundary potentials to transform the boundary value problem, originally posed in an unbounded domain, into a system of boundary integral equations set on the parametrically defined open arcs. Our aim is to construct a rapid surrogate for solving this problem. To achieve this, we adopt the two-phase paradigm of the reduced basis method. In the offline phase, we compute solutions for this problem under the assumption of complete decoupling among arcs for various shapes. Leveraging these high-fidelity solutions and Proper Orthogonal Decomposition (POD), we construct a reduced-order basis tailored to the single arc problem. Subsequently, in the online phase, when computing solutions for the multiple arc problem with a new parametric input, we utilize the aforementioned basis for each individual arc. To expedite the offline phase, we employ a modified version of the Empirical Interpolation Method (EIM) to compute a precise and cost-effective affine representation of the interaction terms between arcs. Finally, we present a series of numerical experiments demonstrating the advantages of our proposed method in terms of both accuracy and computational efficiency.


翻译:我们考虑二维空间中由多个不相交弧线或“裂纹”构成的弹性散射问题。该方法的关键在于每条弧线形状的参数化描述,该描述由一组可能为高维(甚至可数无限维)的参数控制。我们感兴趣的是利用模型降阶技术,特别是降阶基底法,高效逼近参数到解的映射。首先,利用边界势将原本定义在无界域中的边值问题转化为定义在参数化开放弧线上的边界积分方程组系统。我们的目标是构建一个快速替代模型来解决此问题。为此,我们采用降阶基底法的两阶段范式。在离线阶段,我们假设各弧线形状完全解耦的情况下计算该问题的解。利用这些高保真解和本征正交分解(POD),我们为单个弧线问题构建降阶基底。随后,在在线阶段,当计算新参数输入下的多弧线问题时,我们对每条弧线分别使用上述基底。为加速离线阶段,我们采用经验插值法(EIM)的改进版本来计算弧线间相互作用项的精确且经济高效的仿射表示。最后,通过一系列数值实验展示了所提方法在精度和计算效率方面的优势。

0
下载
关闭预览

相关内容

FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+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
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2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
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25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
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
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
2+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2024年4月29日
Arxiv
0+阅读 · 2024年4月25日
VIP会员
最新内容
《履带式无人地面战车技术发展现状》
专知会员服务
2+阅读 · 8月2日
《无人机脆弱性利用:网络空间力量的新域》
专知会员服务
2+阅读 · 8月1日
美空军如何将人工智能从战场部署至后方机关
专知会员服务
11+阅读 · 7月31日
《史诗怒火行动:多域前瞻评估》49页报告
专知会员服务
8+阅读 · 7月31日
《英国防部:未来空战系统数字化战略》33页
专知会员服务
5+阅读 · 7月31日
《面向自主飞行网络的智能体人工智能架构》
专知会员服务
8+阅读 · 7月31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
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2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
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25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
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
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
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员