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Enregistrement W4401067388 · doi:10.1002/nme.7572

A novel phase‐field monolithic scheme for brittle crack propagation based on the limited‐memory BFGS method with adaptive mesh refinement

2024· article· en· W4401067388 sur OpenAlexafffund
Tao Jin, Zhao Li, Kuiying Chen

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Numerical Methods in Engineering · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNumerical methods in engineering
Établissements canadiensNational Research Council CanadaUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNational Research Council CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBroyden–Fletcher–Goldfarb–Shanno algorithmScheme (mathematics)Adaptive mesh refinementBrittlenessPhase (matter)Computer scienceField (mathematics)Structural engineeringMaterials scienceComposite materialEngineeringComputational scienceMathematicsPhysicsTelecommunicationsMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The phase‐field formulation for fracture propagation is widely adopted due to its capability of naturally treating complex crack geometries. The challenges of the phase‐field crack simulation include the non‐convexity of the underlying energy functional and the expensive computational cost associated with the fine mesh required to resolve the phase‐field length‐scale around the crack region. We present a novel phase‐field monolithic scheme based on the limited‐memory Broyden–Fletcher–Goldfarb–Shanno (BFGS) method, or the L‐BFGS method, to address the convergence difficulties usually encountered by a Newton‐based approach because of the non‐convex energy functional. Comparing with the conventional BFGS method, the L‐BFGS monolithic scheme avoids to store the fully dense Hessian approximation matrix. This feature is critical in the context of finite element simulations. To alleviate the expensive computational cost, we integrate the proposed L‐BFGS monolithic scheme with an adaptive mesh refinement (AMR) technique. We provide the algorithmic details about the proposed L‐BFGS monolithic scheme, especially about how to handle the hanging‐node constraints generated during the AMR process as extra linear constraints. Several two‐dimensional (2D) and three‐dimensional (3D) numerical examples are provided to demonstrate the capabilities of the proposed monolithic scheme, including the accuracy, the robustness, and the computational efficiency regarding the memory consumption and the wall‐clock time. Particularly, we emphasize the importance of the appropriately chosen convergence criteria for brute crack propagation. The proposed L‐BFGS phase‐field monolithic scheme combined with the AMR technique offers an accurate, robust, and efficient approach to model brittle crack propagation in both 2D and 3D problems.

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)0,000
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,347 · 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

Citations11
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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