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Enregistrement W4322756971 · doi:10.5281/zenodo.7692809

Matrix-Free Edge-Domain Decomposition Method for Massively Parallel 3-D Finite Element Simulation With Field-Circuit Coupling

2020· article· en· W4322756971 sur OpenAlexfundno aff
Jiacong Li, Peng Liu, Venkata Dinavshi

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectromagnetic Simulation and Numerical Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésDomain decomposition methodsMassively parallelFinite element methodCoupling (piping)Matrix (chemical analysis)Enhanced Data Rates for GSM EvolutionComputer scienceField (mathematics)Parallel computingComputational sciencePhysicsMathematicsMaterials sciencePure mathematicsTelecommunicationsComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this article, a novel edge-domain decomposition (EDD) method is proposed to solve 3-D nonlinear finite element (FE) problems of electromagnetic devices and transient field circuit co-simulation. The method applies reduced magnetic vector potential formulation to discretize the physical problem based on 3-D edge elements, and the solution region is divided into many sub-domains that only contain one edge unknown. The solution of lightweight nonlinear sub-domain systems can be massively parallelized, and the neighbor-to-neighbor communication scheme eliminates the need to assemble the global FE matrix. This article also introduces an indirect coupling scheme to handle large eddy currents to interface the EDD FE system with external circuits. The abovementioned algorithms are then implemented on a many-core GPU for transient field circuit co-simulation. The result shows an auto-gauging property, and the comparison with a commercial FE software indicates a speedup of over 43 times with relative error less than 2%.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,675
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,261 · 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.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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