タグ付けされた質問 「mesh」

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メッシュの一般的なファイル/データ形式(FEM用)とは何ですか?
FEMシミュレーションを開発しています。初期のテストでは、簡単な自己記述型のメッシャーとメッシュグラフの視覚化を使用します。ただし、既存のメッシャーによって生成されたデータを使用するようにプログラムを準備し、既存の視覚化ツールに出力したいと思います。 (FEM)メッシュのファイル形式と内部データ形式の推奨(準)標準はありますか?

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並列有限要素計算でメッシュを管理するための最良の方法論?
現在、散乱の問題を解決するためのドメイン分解法を開発しています。基本的に、ヘルムホルツBVPのシステムを反復的に解いています。三角形または四面体メッシュ上の有限要素法を使用して方程式を離散化します。私は博士論文に向けてコードを開発しています。deal.iiやDUNEなど、既存の有限要素ライブラリのいくつかを知っています。インスピレーションに満ちたデザインとAPIを備えたすばらしいものだと思いますが、学習目的で、自分の小さなアプリケーションをゼロから開発したいと考えました。 私はシリアルバージョンを実行している時点で、それらを並列化したいと思っています。結局のところ、少なくとも原則として並列化が容易なアルゴリズムを策定することは、ドメイン分解フレームワークの強みの1つです。しかし実際には、考慮しなければならない多くの詳細があります。メッシュ管理もその1つです。アプリケーションが多くのCPUに適切にスケーリングしながら高解像度を実現する場合、すべてのCPUでのメッシュ全体の複製は非効率的です。 高性能コンピューティング環境で同様のアプリケーションに取り組んでいる開発者に、この問題への対処方法を尋ねたいと思いました。 分散メッシュ管理用のp4estライブラリがあります。私はAMRを必要としないので、均一なメッシュの使用にのみ関心があり、三角形メッシュを洗練できるかどうかはわかりません。また、単純に均一なメッシュを作成し、それをメッシュパーティショナーの1つに供給して、出力の後処理を行うこともできます。 最も単純なアプローチは、特定のパーティションのみに関連するメッシュ情報を含むパーティションごとに個別のファイルを作成するようです。このファイルは、メッシュのその部分で個別のシステムを組み立てる単一のCPUによって読み取られます。もちろん、プロセス間通信のために、一部のグローバルパーティションの接続性/近隣情報も、すべてのCPUが読み取るファイルに保存する必要があります。 他にどのようなアプローチがありますか?皆さんが共有できる場合、業界で一般的に使用されている方法論や、この問題の処理に関連する政府研究機関は何ですか?並列有限要素ソルバーをプログラミングするのは初めてで、この問題について正しく考えているかどうか、他の人がどのように近づいているのかを知りたいと思いました。関連する研究記事へのアドバイスやポインタは大歓迎です! 前もって感謝します!

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三角形メッシュの不規則性を定量化するために一般的に使用されるメトリック
平面に三角形のメッシュがあるとします。これは、たとえば力学の問題を最終的に解決するために描かれました。 頂点間の距離と重心間の距離がすべて同じである限り、正三角形のメッシュが最適です。これにより、補間と勾配の計算が簡単かつ正確なタスクになります。ただし、制約と状況により、すべての正三角形のメッシュで作業できるとは限りません。 したがって、質問は任意の形状の三角形要素のメッシュに関するものです。 個々のメッシュ要素について。いくつかの基礎となる理想的な等辺形状からの1つの一般的な三角形の相違点を定量化するために一般的に使用されるメトリックはどれですか? メッシュ全体について。全体で任意の三角形のメッシュの不規則性を定量化するために使用されているメトリックはどれですか?これらのメトリックは、メッシュのスクランブルの程度を示す必要があります。 一緒に考えてくれてありがとう。 注意 有限要素コミュニティからのすべての貢献は高く評価されています。この質問については、関心が純粋にジオメトリの違いを定量化することにあることに注意してください(任意の三角形と正三角形)。補間および調整エラーに対するその後の影響は範囲外です。これらは洞察に富み、関連性があるとすると、数学的な処理が複雑になります。

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メッシュ独立性調査:独立メッシュは本当に最高のメッシュですか?
私はメッシュ独立性研究を行っています。メッシュ1から始めて、メッシュ内のセルの数を2倍にするたびにメッシュ4に進みます。並行して、計算結果を実験データと比較しています。M. 1は悪い結果を示しています。M. 2は、大幅な改善と実験結果との良好な一致を示しています。M. 3及びM. 4だけわずかに異なるからである農産物同じ結果、M. 2。その場合、最終的なメッシュとしてM. 3を選択することは賢明に思えます。しかし、結果はスムーズすぎて、Mによって生成された詳細の一部が失われているようです。2 (そして実験で観察された)。 実際にある種の過剰補正はありますか?メッシュに依存しないソリューションが必ずしも最善のソリューションではない可能性がありますか?
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