在单次预测-校正迭代时间内求解原始塑性增量问题
数值分析
2017-10-19 v2
摘要
截断非光滑牛顿多重网格（TNNMG）方法是求解严格凸块可分不可微最小化问题的成熟方法。它即使对于非光滑非线性问题也能达到类多重网格性能，同时全局收敛且不使用惩罚参数。我们证明该算法可应用于带硬化的经典线性弹塑性的本原问题。数值实验表明该方法远快于经典预测-校正方法。事实上，用TNNMG求解整个增量问题所花时间少于同一问题的单次预测-校正迭代。由于算法不依赖于目标泛函的可微性，非光滑屈服函数如Tresca屈服函数可轻松纳入。该方法与带有一致切线预测器和线搜索的预测-校正格式密切相关。我们解释该算法，证明全局收敛，并使用文献中的标准基准展示其效率。
引用
@article{arxiv.1707.03733,
title = {Solving primal plasticity increment problems in the time of a single predictor-corrector iteration},
author = {Oliver Sander},
journal= {arXiv preprint arXiv:1707.03733},
year = {2017}
}
备注
Fixed small errors; updated references