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Enregistrement W4386345918

MorteX method for contact along real and embedded surfaces: coupling X-FEM with the Mortar method

2019· preprint· en· W4386345918 sur OpenAlexaff
Basava Raju Akula, Julien Vignollet, Vladislav A. Yastrebov

Notice bibliographique

RevueHAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe) · 2019
Typepreprint
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueContact Mechanics and Variational Inequalities
Établissements canadiensSafran Electronics (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFinite element methodMortarCoupling (piping)Materials scienceComposite materialStructural engineeringEngineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A method to treat frictional contact problems along embedded surfaces in the finite element framework is developed. Arbitrarily shaped embedded surfaces, cutting through finite element meshes, are handled by the X-FEM. The fric-tional contact problem is solved using the monolithic augmented Lagrangian method within the mortar framework which was adapted for handling embedded surfaces. We report that the resulting mixed formulation is prone to mesh locking in case of high elastic and mesh density contrasts across the contact interface. The mesh locking manifests itself in spurious stress oscillations in the vicinity of the contact interface. We demonstrate that in the classical patch test, these oscillations can be removed simply by using triangular blending elements. In a more general case, the triangulation is shown inefficient, therefore stabilization of the problem is achieved by adopting a recently proposed coarse-graining interpolation of Lagrange multipliers. Moreover, we demonstrate that the coarse-graining is also beneficial for the classical mortar method to avoid spurious oscillations for contact interfaces with high elastic contrast. The performance of this novel method, called MorteX, is demonstrated on several examples which show as accurate treatment of frictional contact along embedded surfaces as the classical mortar method along boundary fitted surfaces.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,976
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,259 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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