MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2800814877 · doi:10.1002/nme.5819

A continuation method for rigid‐cohesive fracture in a discontinuous Galerkin finite element setting

2018· article· en· W2800814877 sur OpenAlexafffund
M. Reza Hirmand, Katerina D. Papoulia

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Numerical Methods in Engineering · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNumerical methods in engineering
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésFinite element methodDiscontinuous Galerkin methodDiscretizationMathematicsRobustness (evolution)Lagrange multiplierMinificationApplied mathematicsEnergy minimizationPenalty methodMathematical optimizationExtended finite element methodQuasistatic processMixed finite element methodGalerkin methodWeak formulationMathematical analysisBoundary value problemStructural engineeringEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary An energy minimization formulation of initially rigid cohesive fracture is introduced within a discontinuous Galerkin finite element setting with Nitsche flux. The finite element discretization is directly applied to an energy functional, whose term representing the energy stored in the interfaces is nondifferentiable at the origin. Unlike finite element implementations of extrinsic cohesive models that do not operate directly on the energy potential, activation of interfaces happens automatically when a certain level of stress encoded in the interface potential is reached. Thus, numerical issues associated with an external activation criterion observed in the previous literature are effectively avoided. Use of the Nitsche flux avoids the introduction of Lagrange multipliers as additional unknowns. Implicit time stepping is performed using the Newmark scheme, for which a dynamic potential is developed to properly incorporate momentum. A continuation strategy is employed for the treatment of nondifferentiability and the resulting sequence of smooth nonconvex problems is solved using the trust region minimization algorithm. Robustness of the proposed method and its capabilities in modeling quasistatic and dynamic problems are shown through several numerical examples.

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)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,373 · 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

Citations30
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal for Numerical Methods in EngineeringMême sujetNumerical methods in engineeringTravaux en français237 207