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Modeling Error Estimation and Adaptivity for Multi-scale Problems

Modeling Error Estimation and Adaptivity for Multi-scale Pro...

The Sixth World Congress on Computational Mechanics in Conjunction with the Second Asian-Pacific Congress on Computational Mechanics

作者： serge prudhomme J.Tinsley Oden Albert Romkes Institute for Computational Engineering and Sciences The University of Texas at Austin 1 University Station TX 78712 USA

The theoretical framework for modeling error estimation and adaptivity for problems in computational mechanics is briefly reviewed. Modeling errors are defined as differences between the solutions of two mathematical model problems chosen among a family of suitable models. One is referred to as the reference model, in the sense that it should allow for very precise predictions of given physical events. The other, so-called surrogate model, is supposed to deliver cost-effective, though less accurate, predictions, The objective of modeling error estimation and model adaptivity is to establish numerical algorithms toward the automatic selection of the most efficient model that meets prescribed tolerances on the modeling error. Estimates of the modeling error are derived with respect to quantities of interest based on classical duality arguments. The approach is applied in this work to multi-scale problems, and in particular, to problems in the realm of molecular dynamics. An application example is briefly described.

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来源： cnki会议评论

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