Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

1 Computer Methods in Materials Science

1 2013

Powiadomienia systemowe

Sesja wygasła!

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: voxel approaches

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

A POD/PGD reduction approach for an efficient parameterization of data - driven material microstructure models

Xia L., Raghavan B., Breitkopf P., Zhang W.

Computer Methods in Materials Science

2013

Vol. 13, No. 2

219--225

The general idea here is to produce a high quality representation of the indicator function of different phases of the material while adequately scaling with the storage requirements for high resolution Digital Material Representation (DMR). To this end, we propose a three-stage reduction algorithm combining Proper Orthogonal Decomposition (POD) and Proper Generalized Decomposition (PGD)- first, each snapshot pixel/voxel matrix is decomposed into a linear combination of tensor products of 1D basis vectors. Next a common basis is determined for the entire set of microstructure snapshots. Finally, the analysis of the dimensionality of the resulting nonlinear space yields the minimal set of parameters needed in order to represent the microstructure with sufficient precision. We showcase this approach by constructing a low-dimensional model of a two-phase composite microstructure.

Ogólna idea pracy polega na automatycznej generacji precyzyjnej funkcji reprezentującej topologię i geometrię poszczególnych faz materiału celem uzyskania modelu obliczeniowego o minimalnej liczbie parametrów. W tym celu proponujemy trzystopniowy algorytm redukcji obrazu, łączący cechy dekompozycji POD i PGD. W pierwszym etapie, macierz obrazu reprezentatywnego elementu objętościowego jest rozłożona na liniową kombinację tensorowych produktów jednowymiarowych wektorów bazowych. Następnie budujemy wspólną bazę dla całego zbioru obrazów mikrostruktury. W trzecim etapie, analiza wymiaru otrzymanej rozmaitości topologicznej daje minimalny zestaw parametrów potrzebnych do reprezentowania mikrostruktury z odpowiednią dokładnością. Jako przykład podajemy budowę niskowymiarowego modelu dwufazowej mikrostruktury kompozytu.