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J-GLOBAL ID：202202210541958261   整理番号：22A0654986

大きな形状変化を伴う問題に対する埋め込み境界モデルの次元縮小【JST・京大機械翻訳】

Dimensionality Reduction of Embedded Boundary Models for Problems with Large Shape Changes

著者 (3件)： Youkilis Noah (Stanford University) ,  Avery Philip (Stanford University) ,  Farhat Charbel (Stanford University)
資料名： AIAA Conference Proceedings / Meeting Papers  (AIAA Conference Proceedings / Meeting Papers)
巻： 2022  号： AIAA SCITECH 2022 Forum  ページ： 2504  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0236B  資料種別： 会議録 (C)
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： 計算流体力学(CFD)と流体-構造相互作用のための埋込み(または浸漬)境界法は,障害物表面の離散表現が埋め込まれた非体適合流体メッシュ上で動作するEuler法である。それらは,メッシュ生成のタスクにおける高度な自動化と複雑な形状のメッシュ化における顕著な柔軟性を導入する。また,それらは,大きな運動,変形,形状変化,および/またはトポロジー変化を受ける障害物を通過する流れ問題に対する最もロバストな解法である。したがって,それらは流体-構造相互作用と学際的設計解析と最適化に魅力的であり,再メッシュ化の必要性を排除し,従って,1つのCFDメッシュからもう1つへの移動情報の落とし穴を避ける。しかしながら,埋込み境界法は,それらが流体領域を実および仮想サブドメインに動的に分割するので,投影ベースの縮小次数モデルの構築を困難にするので,解スナップショットの収集および圧縮を複雑にする。従って,それらは,これらのタイプの物理ベース代理モデルによって,形状や学際的最適化問題のような計算集約問題の解の加速を妨げる。すべてのこれらの理由で,本論文は,投影ベースの縮小次数埋込み境界モデルを構築するためのロバストな計算フレームワークを示し,そして,近実時間性能を達成するためにそれらを超減らせる。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  相互作用 ,  自動化 ,  最適化問題 ,  境界 ,  ルブリケータ ,  柔軟性 ,  形態 ,  浸漬 ,  境界領域 ,  *次元縮小 ,  ロバスト性 ,  計算流体力学
準シソーラス用語： *形状変化 ,  流体-構造相互作用 ,  スナップショット , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 物体の周りの流れ  (BC02040N) ,  流体動力学一般  (BC02010G)

タイトルに関連する用語 (5件)： 形状変化 ,  埋め込み ,  境界 ,  モデル ,  次元縮小