The purpose of this work is to present an improved energy conservation method for hyperelastodynamic contact problems based on specific normal compliance conditions. In order to determine this Improved Normal Compliance (INC) law, we use a Moreau--Yosida $\alpha$-regularization to approximate the unilateral contact law. Then, based on the work of Hauret--LeTallec \cite{hauret2006energy}, we propose in the discrete framework a specific approach allowing to respect the energy conservation of the system in adequacy with the continuous case. This strategy (INC) is characterized by a conserving behavior for frictionless impacts and admissible dissipation for friction phenomena while limiting penetration. Then, we detail the numerical treatment within the framework of the semi-smooth Newton method and primal-dual active set strategy for the normal compliance conditions with friction. We finally provide some numerical experiments to bring into light the energy conservation and the efficiency of the INC method by comparing with different classical methods from the literature throught representative contact problems.


翻译:这项工作的目的是根据具体的正常合规条件,提出一种更好的节能方法,用于处理超光层动力接触问题; 为了确定这一改进常态合规(INC)法,我们使用一个“Moreau-Yosida $\ alpha$”的常规化法,以近似单方面接触法; 然后,根据Hauret-LeTallec\cite{hauret2006年能源}的工作,我们在离散框架内提出一种具体方法,使系统节能与持续情况相适应; 这一战略(INC)的特点是保护不受摩擦影响的行为,允许摩擦现象消散,同时限制渗透; 然后,我们详细说明半摩擦牛顿法和对正常合规条件和摩擦的初步积极战略框架内的数字处理; 我们最后通过比较文献中不同的经典方法,通过具有代表性的接触问题,提供一些数字实验,以了解节能和INC方法的效率。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
51+阅读 · 2020年12月14日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
78+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10日
ACM TOMM Call for Papers
CCF多媒体专委会
2+阅读 · 2022年3月23日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
Arxiv
13+阅读 · 2022年4月30日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
51+阅读 · 2020年12月14日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
78+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10日
相关资讯
ACM TOMM Call for Papers
CCF多媒体专委会
2+阅读 · 2022年3月23日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员