Wavelet-Based Methods to Partition Multibody Systems With Contact in Dynamic Simulation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The performance of physics simulation of multibody systems with contact can be enhanced by viewing the system as being composed of subsystems of bodies, and solving the dynamics of these subsystems in parallel. This approach to partition a system into subsystems, known as substructuring, is often based on topological information, such as the connectivity of a body in the system. However, substructuring based on topology may generate a potentially large number of equivalent decompositions, especially in highly symmetric systems, thus requiring a way to choose one partition over another. We propose that augmenting a topology-based partitioning scheme with dynamical information about the interactions between bodies may provide speedups by including temporal information about the constraint relationships between bodies. The simulation of multibody systems with contact typically exhibits nonstationary and multiscale interactions, which suggests a subsystem can be defined as a collection of bodies which have complex interactions with each other. We define complexity by introducing a novel metric based on the spread of time scales from a wavelet analysis of constraints between bodies. We show that for systems where purely topological information about the interaction between bodies is redundant, including dynamical information, not only removes redundancy but also can achieve significant computational speedups. Our results highlight the potential of using dynamical information to look at large-scale structures in multibody simulations.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».