MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7052938282

A spectral finite element method on non-conforming meshes: Domain decomposition for high frequency scattering problems

2019· dissertation· en· W7052938282 sur OpenAlexafffund

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2019
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNuclear reactor physics and engineering
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésFinite element methodDegree of a polynomialSpectral element methodPolynomialHelmholtz equationMixed finite element methodHelmholtz free energyLegendre polynomialshp-FEMExtended finite element method
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Computational electromagnetics-the solution of Maxwell's equations using computers-is a key component of the modern design cycle for a wide variety of electrical engineering devices.These include, but are not limited to, antennas, microwave devices, photonic crystals, optical waveguides, and electric machines.This wide range of devices demonstrates the predictive power of the theory of electromagnetism and the need to accurately analyze Maxwell's equations in situations for which classical mathematical techniques are ineffective.This thesis describes a high accuracy finite element method suitable for solving Poisson and Helmholtz problems, which arise from Maxwell's equations.High accuracy finite element methods are particularly useful for high frequency electromagnetic scattering problems.This is because experimental and theoretical results regarding dispersion errors for finite element methods applied to the Helmholtz problem indicate that an effective approach to control dispersion is to increase the polynomial degree of the finite element model as a function of element size and frequency.Increasing the polynomial degree where solutions are smooth leads to high accuracy.However, there are difficulties associated with the solution of the resulting linear systems when the polynomial degree increases.This tends to limit the extent to which high degree polynomial modeling is adopted in practice.To circumvent these difficulties, this thesis develops, from first principles, a high accuracy one-dimensional finite element method that exploits Legendre polynomial expansions and the associated fast Legendre transform.The method is extended to higher dimensions, and implemented and tested in two dimensions, by developing a systematic approach to enforce inter-element continuity.This approach allows for both arbitrary refinement of local polynomial degree and non-conforming mesh refinement.The method proposed in this thesis is capable of computing solutions to a user specified tolerance-potentially as stringent as machine precision-efficiently.All element-wise computations are performed with near linear computational complexity, which allows for the use of high polynomial degree to achieve high accuracy.The developed method is efficient because it consists of a domain decomposition method that fully exploit these fast elementwise computations.As long as the coupling between domains in the decomposition increases in such a way as to control dispersion errors, the method can be applied to compute high accuracy solutions while only solving systems that are much smaller than the total number of unknowns.The thesis demonstrates this behavior on several electromagnetic problems, including beam steering by lenses and photonic crystal waveguides, and radar cross section computation for dielectric, perfect electric conductor, and electromagnetic cloak scatterers.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,226 · 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
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'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueeScholarship@McGill (McGill)Même sujetNuclear reactor physics and engineeringTravaux en français237 207