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Enregistrement W2041566289 · doi:10.1115/detc2006-99280

A Topological Model for the Representation of Meshing Constraints in the Context of Finite Element Analysis

2006· article· en· W2041566289 sur OpenAlexaff
Gilles Foucault, Jean-Claude Le ́on, Jean-Christophe Cuillière, Vincent Franc ̧ois, Roland Maranzana

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueManufacturing Process and Optimization
Établissements canadiensÉcole de Technologie SupérieureUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdjacency listFinite element methodBoundary representationRepresentation (politics)Computer scienceComputationCADTopology (electrical circuits)Constraint (computer-aided design)Boundary (topology)Context (archaeology)GraphTheoretical computer scienceSolid modelingAdaptation (eye)Computer Aided DesignAlgorithmGeometryMathematicsEngineering drawingArtificial intelligenceEngineeringCombinatoricsStructural engineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The preparation of Finite Element analysis models (FE models) from Computer Aided Design (CAD) models is still a difficult task since its Boundary Representation (B-Rep) is often composed of a large number of thin faces, small edges, which are much smaller than the desired element size, and are not relevant for the meshing process. Such inconsistencies often cause poor-shaped FE elements, overdensities of elements, not only slowing down the computation of the FE solution, but also producing poor simulation results. In this paper, we present a “Mesh Constraint Topology” (MCT) model with adaptation operators aiming at transforming the CAD model in a FE model which only contains meshing-relevant edges and vertices, i.e. the explicit model of data intrinsic to the meshing process. Because the topology of faces adapted for meshing could contain interior edges, the MCT is represented with adjacency graphs instead of the B-Rep data-structure. We demonstrate how graphs provide efficient schemes to qualify interior and boundary entities, and facilitate the design of adaptation operators using high-level graph operators. Application and results are presented through adaptation issues of CAD models solved using MCT adaptation operators.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,952
Score d'incertitude au seuil0,077

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,237 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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