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J-GLOBAL ID：201802236602897611   整理番号：18A0235554

PGD縮小モデルを用いた単純化と最適化された事後誤差推定に向けて【Powered by NICT】

Towards simplified and optimized a posteriori error estimation using PGD reduced models

著者 (3件)： Allier Pierre-Eric (LMT, ENS Cachan, CNRS, Universite Paris-Saclay, 61 Avenue du President Wilson, 94230 Cachan, France) ,  Chamoin Ludovic (LMT, ENS Cachan, CNRS, Universite Paris-Saclay, 61 Avenue du President Wilson, 94230 Cachan, France) ,  Ladeveze Pierre (LMT, ENS Cachan, CNRS, Universite Paris-Saclay, 61 Avenue du President Wilson, 94230 Cachan, France)
資料名： International Journal for Numerical Methods in Engineering  (International Journal for Numerical Methods in Engineering)
巻： 113  号： 6  ページ： 967-998  発行年： 2018年 
JST資料番号： H0170C  ISSN： 0029-5981  CODEN： IJNMBH  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,有限要素法の文脈における事後誤差推定手順内のモデル次数低減の使用を検討した。より具体的には,構成関係誤差概念,計算力学モデルのFEM検証のための過去40年間に広く使用されているに焦点を当てた。構成関係誤差を用いた場合の技術的キーポイントは許容場の構築であり,このタスクを容易にするために適切な一般化分解を使用することを提案した。市販の有限要素ソフトウェアへの実装を容易にするに加えて,適切な一般化分解の使用は,検証手順を最適化し,離散化誤差の両方に正確で合理的に高価な上界を得ることを可能にすることを示した。提案の手法の性能を評価するために提示した数値例。Copyright 2018 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *簡素化 ,  ソフトウェア ,  有限要素法 ,  構成方程式 ,  *最適化 ,  忍容性
準シソーラス用語： *誤差推定 ,  上界 ,  離散化誤差 ,  有限要素 ,  許容性 ,  計算力学 ,  次数削減 ,  *事後誤差推定 ,  *縮小モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 構成関係誤差 ,  誤差推定 ,  有限要素法 ,  モデル縮小 ,  適切な一般化分解

分類 (1件)： 構造力学一般  (HD01000X)

タイトルに関連する用語 (4件)： 縮小モデル ,  単純化 ,  最適化 ,  事後誤差推定