Data-driven synchronization-avoiding algorithms in the explicit distributed structural analysis of soft tissue
Data-driven synchronization-avoiding algorithms in the explicit distributed structural analysis of soft tissue
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软组织显式分布式结构分析中的数据驱动同步避免算法
DOI：
10.1007/s00466-022-02248-w
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发表时间：
2023
影响因子：
4.1
通讯作者：
Schiavazzi, Daniele E.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Tong, Guoxiang Grayson;Schiavazzi, Daniele E.
我们提出了一个数据驱动的框架，以提高显式有限元法在软组织结构分析的计算效率。编码器-解码器长短期记忆深度神经网络基于由显式分布式有限元求解器产生的数据进行训练。我们利用这个网络来预测共享节点的同步位移，最大限度地减少处理器之间的通信量。我们进行了大量的数值实验，以量化的准确性和稳定性的建议同步避免算法。
We propose a data-driven framework to increase the computational efficiency of the explicit finite element method in the structural analysis of soft tissue. An encoder–decoder long short-term memory deep neural network is trained based on the data produced by an explicit, distributed finite element solver. We leverage this network to predict synchronized displacements at shared nodes, minimizing the amount of communication between processors. We perform extensive numerical experiments to quantify the accuracy and stability of the proposed synchronization-avoiding algorithm.
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通讯作者：
Schiavazzi, Daniele E.
DOI：
10.1098/rspa.2023.0422
发表时间：
2022-01
期刊：
Proceedings of the Royal Society A
影响因子：
--
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Joseph Bakarji;Kathleen P. Champion;J. Nathan Kutz;S. Brunton
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Joseph Bakarji;Kathleen P. Champion;J. Nathan Kutz;S. Brunton
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通讯作者：
Jaeho Jung;Hyungmin Jun;Phill-Seung Lee
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DOI：
--
发表时间：
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期刊：
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--
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