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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.10
- 수록면
- 76 - 85 (10page)
- DOI
- 10.5573/ieie.2022.59.10.76
이용수
이 논문의 연구 히스토리 (3)
2023
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본 연구에서는 주어진 PDE, 기하학적인 영역, 경계 조건에 대해서 데이터 기반으로 메쉬 세분화를 수행할 수 있는 새로운 프레임워크를 제안한다. 제안하는 프레임워크는 최초의 균일하고 coarse한 메쉬에서 오차가 클 것으로 예상되는 위치에 요소의 크기를 작게 만들 수 있어서 효율적으로 불균일한 메쉬를 생성할 수 있다. 제안하는 프레임워크는 비싼 사후 오차 추정과정을 반복적으로 거치지 않고 목표 요소 크기를 정확하게 학습하고 예측할 수 있다. 실험에서는 제안하는 프레임워크를 대표적인 타원형 PDE인 포아송 방정식에 대하여 테스트해보았다. 실험 결과 제안하는 메쉬 세분화 프레임워크가 성공적으로 불균일한 메쉬를 만드는 것을 확인하였고 제안하는 프레임워크로 생성된 불균일한 메쉬가 더 많은 요소 개수를 가진 균일한 메쉬에 비해서 효율성과 정확성 모두 뛰어남을 확인하였다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (20)
참고문헌 신청
J.R. Shewchuk, "What is a good linear element? Interpolation, conditioning, and quality measures.", Proceedings of the 11th International Meshing Roundtable, New York, USA, pp. 115-126, 2002.
J. Kim, T. Panitanarak and S.M. Shontz, “A multiobjective mesh optimization framework for mesh quality improvement and mesh untangling.”, International Journal for Numerical Methods in Engineering, Vol. 94, pp. 20-42, 2013.
M. Ainsworth and J.T. Oden, “A posteriori error estimation in finite element analysis.”, Computer methods in applied mechanics and engineering, Vol. 142, pp. 1-88, 1997.
R.E. Bank and A. Weiser, “Some a posteriori error estimators for elliptic partial differential equations.”, Mathematics of computation, Vol. 44, pp. 283-301, 1985.
Z. Zhang, Y. Wang, P.K. Jimack and H. Wang, “MeshingNet: A New Mesh Generation Method Based on Deep Learning.”, International Conference on Computational Science, pp. 186-198, Amsterdam, Netherlands, June 2020.
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M. Ainsworth and J.T. Oden, “A posteriori error estimation in finite element analysis.”, Computer methods in applied mechanics and engineering, Vol. 142, pp. 1-88, 1997.
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Z. Zhang, Y. Wang, P.K. Jimack and H. Wang, “MeshingNet: A New Mesh Generation Method Based on Deep Learning.”, International Conference on Computational Science, pp. 186-198, Amsterdam, Netherlands, June 2020.
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