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Enregistrement W1994256210 · doi:10.1145/2766942

Simulating rigid body fracture with surface meshes

2015· article· en· W1994256210 sur OpenAlexafffund
Yufeng Zhu, Robert Bridson, Chen Greif

Notice bibliographique

RevueACM Transactions on Graphics · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics Simulations and Interactions
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPolygon meshLinear elasticityBoundary (topology)Robustness (evolution)Rigid bodyComputer scienceMathematicsGeometryMathematical analysisFinite element methodStructural engineeringPhysicsClassical mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present a new brittle fracture simulation method based on a boundary integral formulation of elasticity and recent explicit surface mesh evolution algorithms. Unlike prior physically-based simulations in graphics, this avoids the need for volumetric sampling and calculations, which aren't reflected in the rendered output. We represent each quasi-rigid body by a closed triangle mesh of its boundary, on which we solve quasi-static linear elasticity via boundary integrals in response to boundary conditions and loads such as impact forces and gravity. A fracture condition based on maximum tensile stress is subsequently evaluated at mesh vertices, while crack initiation and propagation are formulated as an interface tracking procedure in material space. Existing explicit mesh tracking methods are modified to support evolving cracks directly in the triangle mesh representation, giving highly detailed fractures with sharp features, independent of any volumetric sampling (unlike tetrahedral mesh or level set approaches); the triangle mesh representation also allows simple integration into rigid body engines. We also give details on our well-conditioned integral equation treatment solved with a kernel-independent Fast Multipole Method for linear time summation. Various brittle fracture scenarios demonstrate the efficacy and robustness of our new method.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,225 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations36
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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