A second-order, perfectly matched layer formulation to model 3D transient wave propagation in anisotropic elastic media
Notice bibliographique
Résumé
Perfectly matched layers (PML) are a well-developed method for simulating wave propagation in unbounded media enabling the use of a reduced computational domain without having to worry about spurious boundary reflections. Using this approach, a compact three-dimensional (3D) formulation is proposed for time-domain modeling of elastic wave propagation in an unbounded general anisotropic medium. The formulation is based on a second-order approach that has the advantages of well-posedness, physical relationship to the underlying equations, and amenability to be implemented in common numerical schemes. However, many auxiliary variables are usually need to described second-order PML formulations. The problem becomes more complex for the 3D case modeling which would explain the dearth of compact second-order formulations in 3D. Using finite element method (FEM), 3D numerical results are presented to demonstrate the applicability of our formulation, including a highly anisotropic medium example. Extension of the PML formulation to model the case of a Kelvin-Voigt viscoelastic medium is also provided. In addition, we will present the extension of this formulation to model the transient wave propagation in an unbounded fluid-solid 3D medium in a similar way to that presented by the authors (JASA, 2016) for the 2D case.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».