High-order semi-analytical finite element simulation of guided-waves in multiphysics media
Notice bibliographique
Résumé
The assessment of viscoelastic and poroelastic materials via non-destructive evaluation (NDE) is crucial in engineering. Guided Wave (GW) technologies are widely used due to their sensitivity to material and structural properties. However, the semi-analytical finite element (SAFE) method, while effective, becomes computationally expensive for complex fluid–solid waveguides, particularly at high frequencies. This study evaluates the efficiency of semi-analytical isogeometric analysis (SAIGA), which uses Non-Uniform Rational B-splines (NURBS) for geometry representation and field approximation, in computing wave dispersion in 3-D anisotropic waveguides coupled with fluids. Results show that SAIGA achieves faster convergence in guided wave dispersion calculations than SAFE, even with the same order of shape functions. For hollow prismatic structures in fluids, high-order NURBS require significantly fewer elements to match SAFE’s accuracy, reducing computational demand by up to five times. Additionally, NURBS’ inherent smoothness improves continuity at fluid–solid interfaces, enhancing mode shape evaluation in coupled systems. The study also presents simulations of wave propagation in cortical bone phantoms, demonstrating SAIGA’s potential for assessing bone properties using axial transmission ultrasonic techniques. Overall, SAIGA offers superior efficiency and accuracy over SAFE for complex waveguide analyses.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».