Finite element mesh improvement using an a priori local p-refinement for stress analysis of underground excavations
Notice bibliographique
Résumé
As our understanding and modeling capabilities evolve, an ever-increasing complexity of models representing the behaviour of geologic medium are analyzed. One way to evaluate these substantial problems is to optimize the underlying discretization of the governing differential equations by concentrating finite elements where solution accuracy counts the most. This paper develops and evaluates the performance of a priori local p-refinement method for finite element mesh improvement for stress analysis of underground excavations. This type of refinement entails a mesh with higher-order elements near the region of interest and lower-order elements elsewhere. The focus of the paper is the automated insertion of transitional elements at the interface of the two regions. The method relies on transitional finite elements in order to connect a mesh of quadratic interpolation order elements with a mesh of linear interpolation order elements. Four types of transitional elements were considered (4-node and 5-node triangles, 5-node and 7-node quadrilaterals). These were incorporated into a finite element code, and their performance was tested using representative problems such as a pressurized cavity or tunnelling through rock. For these problems the global stiffness matrix size was reduced on average by 85% and by 81% for the models using triangles and quadrilaterals, respectively, as a result, the calculation times were considerably shortened as well. While the average percentage of error with respect to the models without improvement, measured at critical points, was 0.04% and 0.02% in the case of triangular and quadrilateral elements, respectively.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».