Airfoil GAN: Encoding and Synthesizing Airfoils forAerodynamic-aware Shape Optimization

The current design of aerodynamic shapes, like airfoils, involves computationally intensive simulations to explore the possible design space. Usually, such design relies on the prior definition of design parameters and places restrictions on synthesizing novel shapes. In this work, we propose a data-driven shape encoding and generating method, which automatically learns representations from existing airfoils and uses the learned representations to generate new airfoils. The representations are then used in the optimization of synthesized airfoil shapes based on their aerodynamic performance. Our model is built upon VAEGAN, a neural network that combines Variational Autoencoder with Generative Adversarial Network and is trained by the gradient-based technique. Our model can (1) encode the existing airfoil into a latent vector and reconstruct the airfoil from that, (2) generate novel airfoils by randomly sampling the latent vectors and mapping the vectors to the airfoil coordinate domain, and (3) synthesize airfoils with desired aerodynamic properties by optimizing learned features via a genetic algorithm. Our experiments show that the learned features encode shape information thoroughly and comprehensively without predefined design parameters. By interpolating/extrapolating feature vectors or sampling from Gaussian noises, the model can automatically synthesize novel airfoil shapes, some of which possess competitive or even better aerodynamic properties comparing with training airfoils. By optimizing shape on learned features via a genetic algorithm, synthesized airfoils can evolve to have specific aerodynamic properties, which can guide designing aerodynamic products effectively and efficiently

Robust multigrid methods for Isogeometric discretizations applied to poroelasticity problems

El análisis isogeométrico (IGA) elimina la barrera existente entre elementos finitos (FEA) y el diseño geométrico asistido por ordenador (CAD). Debido a esto, IGA es un método novedoso que está recibiendo una creciente atención en la literatura y recientemente se ha convertido en tendencia. Muchos esfuerzos están siendo puestos en el diseño de solvers eficientes y robustos para este tipo de discretizaciones. Dada la optimalidad de los métodos multimalla para elementos finitos, la aplicación de estosmétodos a discretizaciones isogeométricas no ha pasado desapercibida. Nosotros pensamos firmemente que los métodos multimalla son unos candidatos muy prometedores a ser solvers eficientes y robustos para IGA y por lo tanto en esta tesis apostamos por su aplicación. Para contar con un análisis teórico para el diseño de nuestros métodos multimalla, el análisis local de Fourier es propuesto como principal análisis cuantitativo. En esta tesis, a parte de considerar varios problemas escalares, prestamos especial atención al problema de poroelasticidad, concretamente al modelo cuasiestático de Biot para el proceso de consolidación del suelo. Actualmente, el diseño de métodos multimalla robustos para problemas poroelásticos respecto a parámetros físicos o el tamaño de la malla es un gran reto. Por ello, la principal contribución de esta tesis es la propuesta de métodos multimalla robustos para discretizaciones isogeométricas aplicadas al problema de poroelasticidad.La primera parte de esta tesis se centra en la construcción paramétrica de curvas y superficies dado que estas técnicas son la base de IGA. Así, la definición de los polinomios de Bernstein y curvas de Bézier se presenta como punto de partida. Después, introducimos los llamados B-splines y B-splines racionales no uniformes (NURBS) puesto que éstas serán las funciones base consideradas en nuestro estudio.La segunda parte trata sobre el análisis isogeométrico propiamente dicho. En esta parte, el método isoparamétrico es explicado al lector y se presenta el análisis isogeométrico de algunos problemas. Además, introducimos la formulación fuerte y débil de los problemas anteriores mediante el método de Galerkin y los espacios de aproximación isogeométricos. El siguiente punto de esta tesis se centra en los métodos multimalla. Se tratan las bases de los métodos multimalla y, además de introducir algunos métodos iterativos clásicos como suavizadores, también se introducen suavizadores por bloques como los métodos de Schwarz multiplicativos y aditivos. Llegados a esta parte, nos centramos en el LFA para el diseño de métodos multimalla robustos y eficientes. Además, se explican en detalle el análisis estándar y el análisis basado en ventanas junto al análisis de suavizadores por bloques y el análisis para sistemas de ecuaciones en derivadas parciales.Tras introducir las discretizaciones isogeométricas, los métodos multimalla y el LFA como análisis teórico, nuestro propósito es diseñar métodos multimalla eficientes y robustos respecto al grado polinomial de los splines para discretizaciones isogeométricas de algunos problemas escalares. Así, mostramos que el uso de métodos multimalla basados en suavizadores de tipo Schwarz multiplicativo o aditivo produce buenos resultados y factores de convergencia asintóticos robustos. La última parte de esta tesis está dedicada al análisis isogeométrico del problema de poroelasticidad. Para esta tarea, se introducen el modelo de Biot y su discretización isogeométrica. Además, presentamos una novedosa estabilización de masa para la formulación de dos campos de las ecuaciones de Biot que elimina todas las oscilaciones no físicas en la aproximación numérica de la presión. Después, nos centramos en dos tipos de solvers para estas ecuaciones poroelásticas: Solvers desacoplados y solvers monolíticos. En el primer grupo, le dedicamos una especial atención al método fixed-stress y a un método iterativo propuesto por nosotros que puede ser aplicado de forma automática a partir de la estabilización de masa ya mencionada.Por otro lado, realizamos un análisis de von Neumann para este método iterativo aplicado al problema de Terzaghi y demostramos su estabilidad y convergencia para los pares de elementos Q1 Q1, Q2 Q1 y Q3 Q2 (con suavidad global C1). Respecto al grupo de solvers monolíticos, nosotros proponemos métodos multimalla basados en suavizadores acoplados y desacoplados. En esta parte, métodosIsogeometric analysis (IGA) eliminates the gap between finite element analysis (FEA) and computer aided design (CAD). Due to this, IGA is an innovative approach that is receiving an increasing attention in the literature and it has recently become a trending topic. Many research efforts are being devoted to the design of efficient and robust solvers for this type of discretization. Given the optimality of multigrid methods for FEA, the application of these methods to IGA discretizations has not been unnoticed. We firmly think that they are a very promising approach as efficient and robust solvers for IGA and therefore in this thesis we are concerned about their application. In order to give a theoretical support to the design of multigrid solvers, local Fourier analysis (LFA) is proposed as the main quantitative analysis. Although different scalar problems are also considered along this thesis, we make a special focus on poroelasticity problems. More concretely, we focus on the quasi-static Biot's equations for the soil consolidation process. Nowadays, it is a very challenging task to achieve robust multigrid solvers for poroelasticity problems with respect physical parameters and/or the mesh size. Thus, the main contribution of this thesis is to propose robust multigrid methods for isogeometric discretizations applied to poroelasticity problems. The first part of this thesis is devoted to the introduction of the parametric construction of curves and surfaces since these techniques are the basis of IGA. Hence, with the definition of Bernstein polynomials and B\'ezier curves as a starting point, we introduce B-splines and non-uniform rational B-splines (NURBS) since these will be the basis functions considered for our numerical experiments. The second part deals with the isogeometric analysis. In this part, the isoparametric approach is explained to the reader and the isogeometric analysis of some scalar problems is presented. Hence, the strong and weak formulations by means of Galerkin's method are introduced and the isogeometric approximation spaces as well. The next point of this thesis consists of multigrid methods. The basics of multigrid methods are explained and, besides the presentation of some classical iterative methods as smoothers, block-wise smoothers such as multiplicative and additive Schwarz methods are also introduced. At this point, we introduce LFA for the design of efficient and robust multigrid methods. Furthermore, both standard and infinite subgrids local Fourier analysis are explained in detail together with the analysis for block-wise smoothers and the analysis for systems of partial differential equations. After the introduction of isogeometric discretizations, multigrid methods as our choice of solvers and LFA as theoretical analysis, our goal is to design efficient and robust multigrid methods with respect to the spline degree for IGA discretizations of some scalar problems. Hence, we show that the use of multigrid methods based on multiplicative or additive Schwarz methods provide a good performance and robust asymptotic convergence rates. The last part of this thesis is devoted to the isogeometric analysis of poroelasticity. For this task, Biot's model and its isogeometric discretization are introduced. Moreover, we present an innovative mass stabilization of the two-field formulation of Biot's equations that eliminates all the spurious oscillations in the numerical approximation of the pressure. Then, we deal with two types of solvers for these poroelastic equations: Decoupled and monolithic solvers. In the first group we devote special attention to the fixed-stress split method and a mass stabilized iterative scheme proposed by us that can be automatically applied from the mass stabilization formulation mentioned before. In addition, we perform a von Neumann analysis for this iterative decoupled solver applied to Terzaghi's problem and demonstrate that it is stable and convergent for pairs Q1-Q1, Q2-Q1 and Q3-Q2 (with global smoothness C1). Regarding the group of monolithic solvers, we propose multigrid methods based on coupled and decoupled smoothers. Coupled additive Schwarz methods are proposed as coupled smoothers for isogeometric Taylor-Hood elements. More concretely, we propose a 51-point additive Schwarz method for the pair Q2-Q1. In the last part, we also propose to use an inexact version of the fixed-stress split algorithm as decoupled smoother by applying iterations of different additive Schwarz methods for each variable. For the latter approach, we consider the pairs of elements Q2-Q1 and Q3-Q2 (with global smoothness C1). Finally, thanks to LFA we manage to design efficient and robust multigrid solvers for the Biot's equations and some numerical results are shown.<br /

Tissue-scale, patient-specific modeling and simulation of prostate cancer growth

Programa Oficial de Doutoramento en Enxeñaría Civil . 5011V01[Abstract] Prostate cancer is a major health problem among aging men worldwide. This pathology is easier to cure in its early stages, when it is still organ-confined. However, it hardly ever produces any symptom until it becomes excessively large or has invaded other tissues. Hence, the current approach to combat prostate cancer is a combination of prevention and regular screening for early detection. Indeed, most cases of prostate cancer are diagnosed and treated when it is localized within the organ. Despite the wealth of accumulated knowledge on the biological basis and clinical management of the disease, we lack a comprehensive theoretical model into which we can organize and understand the abundance of data on prostate cancer. Additionally, the standard clinical practice in oncology is largely based on statistical patterns, which is not sufficiently accurate to individualize the diagnosis, prediction of prognosis, treatment, and follow-up. Recently, mathematical modeling and simulation of cancer and their treatments have enabled the prediction of clinical outcomes and the design of optimal therapies on a patient-specific basis. This new trend in medical research has been termed mathematical oncology. Prostate cancer is an ideal candidate to benefit from this technology for several reasons. First, patient-specific clinical approaches may contribute to reduce the rates of overtreatment and undertreatment of prostate cancer. Multiparametric magnetic resonance is increasingly used to monitor and diagnose this disease. This imaging technology can provide abundant information to build a patient-specific mathematical model of prostate cancer growth. Moreover, the prostate is a sufficiently small organ to pursue tissue-scale predictive simulations. Prostate cancer growth can also be estimated using the serum concentration of a biomarker known as the prostate specific antigen. Additionally, some prostate cancer patients do not receive any treatment but are clinically monitored and periodically imaged, which opens the door to in vivo model validation. The advent of versatile and powerful technologies in computational mechanics permits to address the challenges posed by the prostate anatomy and the resolution of the mathematical models. Finally, mathematical oncology technologies can guide the future research on prostate cancer, e.g., proposing new treatment strategies or unveiling mechanisms involved in tumor growth. Therefore, the aim of this thesis is to provide a computational framework for the tissuescale, patient-specific modeling and simulation of organ-confined PCa growth within the context of mathematical oncology. We present a model for localized prostate cancer growth that reproduces the growth patterns of the disease observed in experimental and clinical studies. To capture the coupled dynamics of healthy and tumoral tissue, we use the phase-field method together with reaction-diffusion equations for nutrient consumption and prostate specific antigen production. We leverage this model to run the first tissue-scale, patient-specific simulations of prostate cancer growth over the organ anatomy extracted from medical images. Our results show similar tumor progression as observed in clinical practice. We leverage isogeometric analysis to handle the nonlinearity of our set of equations, as well as the complex anatomy of the prostate and the intricate tumoral morphologies. We further advocate dynamical mesh adaptivity to speed up calculations, rationalize computational resources, and facilitate simulation in a clinically relevant time. We present a set of efficient algorithms to accommodate local h-refinement and h-coarsening of hierarchical splines in isogeometric analysis. Our methods are based on Bézier projection, which we extend to hierarchical spline spaces. We also introduce a balance parameter to control the overlapping of basis functions across the levels of the hierarchy, leading to improved numerical conditioning. Our simulations of cancer growth show remarkable accuracy with very few degrees of freedom in comparison to the uniform mesh that the same simulation would require. Finally, we study the interaction between prostate cancer and benign prostatic hyperplasia, another common prostate pathology that causes the organ to gradually enlarge. In particular, we investigate why tumors originating in larger prostates present favorable pathological features. We perform a qualitative simulation study by extending our mathematical model of prostate cancer growth to include the equations of mechanical equilibrium and the coupling terms between them and tumor dynamics. We assume that the deformation of the prostate is a quasistatic phenomenon and we model prostatic tissue as a linear elastic, heterogeneous, isotropic material. This model is calibrated by studying the deformation caused by either disease independently. Our simulations show that a history of benign prostatic hyperplasia creates mechanical stress fields in the prostate that hamper prostatic tumor growth and limit its invasiveness.[Resumen] El cáncer de próstata es un gran problema de salud en hombres de edad avanzada en todo el mundo. Esta patología es más fácil de curar en sus estadios iniciales, cuando aún es órgano-confinada. Sin embargo, casi nunca produce ningún síntoma hasta que es demasiado grande o ha invadido otros tejidos. Por tanto, el enfoque actual para combatir el cáncer de próstata es una combinación de prevención y exámenes rutinarios para una detección precoz. De hecho, la mayoría de casos de cáncer de próstata son diagnosticados y tratados cuando aún está localizado dentro del órgano. A pesar de la riqueza del conocimiento acumulado sobre las bases biológicas y la gestión clínica de la enfermedad, carecemos de un modelo teórico completo en el que podamos organizar y comprender la enorme cantidad de datos existentes sobre el cáncer de próstata. Además, la práctica clínica estándar en oncología está basada en gran medida en patrones estadísticos, lo cual no es suficientemente preciso para individualizar el diagnóstico, la predicción de la prognosis, el tratamiento y el seguimiento. Recientemente, la modelización y la simulación matemáticas del cáncer y sus tratamientos han permitido predecir resultados clínicos y el diseño de terapias óptimas de forma personalizada. Esta nueva corriente de investigación médica se ha denominado oncología matemática. El cáncer de próstata es un candidato ideal para beneficiarse de esta tecnología por varios motivos. En primer lugar, un enfoque clínico personalizado podría contribuir a reducir las tasas de tratamiento excesivo o insuficiente de cáncer de próstata. La resonancia magnética multiparamétrica se usa cada vez más para monitorizar y diagnosticar esta enfermedad. Esta tecnología de imagen puede proporcionar abundante información para construir un modelo matemático de crecimiento de cáncer de próstata personalizado. Además, la próstata es un órgano suficientemente pequeño para perseguir la realización de simulaciones predictivas a escala tisular. El crecimiento del cáncer de próstata también se puede estimar usando la concentración en sangre de un biomarcador conocido como el antígeno prostático específico. Adicionalmente, algunos pacientes de cáncer de próstata no reciben tratamiento pero son monitorizados clínicamente y se les toman imágenes médicas periódicamente, lo que abre la puerta a la validación in vivo de modelos. El desarrollo de tecnologías versátiles y potentes en mecánica computacional permite hacer frente a los retos derivados de la anatomía prostática y la resolución de los modelos matemáticos. Finalmente, las tecnologías de oncología matemática pueden guiar las investigaciones futuras sobre cáncer de próstata, por ejemplo, proponiendo nuevas estrategias de tratamiento o descubriendo mecanismos involucrados en el crecimiento tumoral. Por tanto, el objeto de esta tesis es proporcionar un marco computacional para la modelización y simulación del crecimiento del cáncer de próstata órgano-confinado de forma personalizada y a escala tisular dentro del contexto de la oncología matemática. Presentamos un modelo de crecimiento de cáncer de próstata localizado que reproduce los patrones de crecimiento de la enfermedad observados en estudios experimentales y clínicos. Para capturar las dinámicas acopladas de los tejidos sano y tumoral, usamos el método de campo de fase junto con ecuaciones de reacción-difusión para el consumo de nutriente y la producción de antígeno prostático específico. Empleamos este modelo para realizar las primeras simulaciones personalizadas a escala tisular del crecimiento de cáncer de próstata sobre la anatomía del órgano extraída de imágenes médicas. Nuestros resultados muestran una progresión tumoral similar a la observada en la práctica clínica. Utilizamos el análisis isogeométrico para resolver la no-linealidad de nuestro sistema de ecuaciones, así como la compleja anatomía de la próstata y las intricadas morfologías tumorales. Adicionalmente, proponemos el uso de adaptatividad dinámica de malla para acelerar los cálculos, racionalizar los recursos computacionales y facilitar la simulación en un tiempo clínicamente relevante. Presentamos un conjunto de algoritmos eficientes para introducir el refinamiento y el engrosado locales tipo h en análisis isogeométrico. Nuestros métodos están basados en la proyección de Bézier, que extendemos a los espacios de splines jerárquicas. También introducimos un parámetro de balance para controlar la superposición de funciones de base a través de los niveles de la jerarquía, lo cual conduce a un condicionamiento numérico mejorado. Nuestras simulaciones de crecimiento de cáncer muestran una notable precisión con muy pocos grados de libertad en comparación con la malla uniforme que la misma simulación requeriría. Finalmente, estudiamos la interacción entre el cáncer de próstata y la hiperplasia benigna de próstata, otra patología prostática común que hace crecer al órgano gradualmente. En particular, investigamos por qué los tumores que se originan en próstatas más grandes presentan características patológicas favorables. Realizamos un estudio de simulación cualitativo extendiendo nuestro modelo matemático de crecimiento de cáncer de próstata para incluir las ecuaciones de equilibrio mecánico y los términos de acoplamiento entre estas y la dinámica tumoral. Asumimos que la deformación de la próstata es un fenómeno cuasiestático y modelamos el tejido prostático como un material elástico lineal, heterogéneo e isotrópico. Este modelo es calibrado estudiando la deformación causada por cada enfermedad independientemente. Nuestras simulaciones muestran que un historial de hiperplasia benigna de próstata crea campos de tensión mecánica en la próstata que obstaculizan el crecimiento del cáncer de próstata y limitan su invasividad.[Resumo] O cancro de próstata é un gran problema de saúde en homes de idade avanzada en todo o mundo. Esta patoloxía é máis fácil de curar nos seus estadios iniciais, cando aínda é órgano-confinada. Porén, case nunca produce ningún síntoma ata que é demasiado grande ou ten invadido outros tecidos. Polo tanto, o enfoque actual para combater o cancro de próstata é unha combinación de prevención e exames rutinarios para unha detección precoz. De feito, a maioría de casos de cancro de próstata son diagnosticados e tratados cando aínda está localizado dentro do órgano. Malia a riqueza do coñecemento acumulado sobre as bases biolóxicas e a xestión clínica da doenza, carecemos dun modelo teórico completo no que podamos organizar e comprender a enorme cantidade de datos existentes sobre o cancro de próstata. Ademais, a práctica clínica estándar en oncoloxía está baseada en gran medida en patróns estatísticos, o cal non é suficientemente preciso para individualizar a diagnose, a predición da prognose, o tratamento e o seguimento. Recentemente, a modelización e a simulación matemáticas do cancro e os seus tratamentos permitiron predicir resultados clínicos e o deseño de terapias óptimas de forma personalizada. Esta nova corrente de investigación médica denomínase oncoloxía matemática. O cancro de próstata é un candidato ideal para beneficiarse desta tecnoloxía por varios motivos. En primeiro lugar, un enfoque clínico personalizado podería contribuír a reducir as taxas de tratamento excesivo ou insuficiente de cancro de próstata. A resonancia magnética multiparamétrica úsase cada vez máis para monitorizar e diagnosticar esta enfermidade. Esta tecnoloxía de imaxe pode proporcionar abundante información para construír un modelo matemático de crecemento de cancro de próstata personalizado. Ademais, a próstata é un órgano suficientemente pequeno para perseguir a realización de simulacións preditivas a escala tisular. O crecemento do cancro de próstata tamén se pode estimar usando a concentración en sangue dun biomarcador coñecido como o antíxeno prostático específico. Adicionalmente, algúns pacientes de cancro de próstata non reciben tratamento pero son monitorizados clinicamente e se lles toman imaxes médicas periodicamente, o que abre a porta á validación in vivo de modelos. O desenvolvemento de tecnoloxías versátiles e potentes en mecánica computacional permite facer fronte aos retos derivados da anatomía prostática e a resolución dos modelos matemáticos. Finalmente, as tecnoloxías de oncoloxía matemática poden guiar as investigacións futuras sobre cancro de próstata, por exemplo, propoñendo novas estratexias de tratamento ou descubrindo mecanismos involucrados no crecemento tumoral. Polo tanto, o obxecto desta tese é proporcionar un marco computacional para a modelización e simulación do crecemento do cancro de próstata órgano-confinado de forma personalizada e a escala tisular dentro do contexto da oncoloxía matemática. Presentamos un modelo de crecemento de cancro de próstata localizado que reproduce os patróns de crecemento da enfermidade observados en estudos experimentais e clínicos. Para capturar as dinámicas acopladas dos tecidos san e tumoral, usamos o método de campo de fase xunto con ecuacións de reacción-difusión para o consumo de nutriente e a produción de antíxeno prostático específico. Empregamos este modelo para realizar as primeiras simulacións personalizadas a escala tisular do crecemento de cancro de próstata sobre a anatomía do órgano extraída de imaxes médicas. Os nosos resultados amosan unha progresión tumoral similar á observada na práctica clínica. Utilizamos a análise isoxeométrica para resolver a non-linealidade do noso sistema de ecuacións, así como a complexa anatomía da próstata e as intricadas morfoloxías tumorais. Adicionalmente, propoñemos o uso de adaptatividade dinámica de malla para acelerar os cálculos, racionalizar os recursos computacionais e facilitar a simulación nun tempo clinicamente relevante. Presentamos un conxunto de algoritmos eficientes para introducir o refinamento e o engrosado locais tipo h en análise isoxeométrica. Os nosos métodos están baseados na proxección de Bézier, que estendemos aos espazos de splines xerárquicas. Tamén introducimos un parámetro de balance para controlar a superposición de funcións de base a través dos niveis da xerarquía, o cal conduce a un condicionamento numérico mellorado. As nosas simulacións de crecemento de cancro amosan unha notable precisión con moi poucos graos de liberdade en comparación coa malla uniforme que a mesma simulación requiriría. Finalmente, estudamos a interacción entre o cancro de próstata e a hiperplasia benigna de próstata, outra patoloxía prostática común que fai crecer ao órgano gradualmente. En particular, investigamos por que os tumores que se orixinan en próstatas máis grandes presentan características patolóxicas favorables. Realizamos un estudo de simulación cualitativo estendendo o noso modelo matemático de crecemento de cancro de próstata para incluír as ecuacións de equilibrio mecánico e os termos de acoplamento entre estas e a dinámica tumoral. Asumimos que a deformación da próstata é un fenómeno cuasiestático e modelamos o tecido prostático como un material elástico lineal, heteroxéneo e isotrópico. Este modelo é calibrado estudando a deformación causada por cada enfermidade independientemente. As nosas simulacións amosan que un historial de hiperplasia benigna de próstata crea campos de tensión mecánica na próstata que obstaculizan o crecemento do cancro de próstata e limitan a súa invasividade

Extended isogeometric analysis for cohesive fracture

The objective of this study is to present an extended isogeometric formulation for cohesive fracture. The approach exploits the higher order interelement continuity property of nonuniform rational B‐splines (NURBS), in particular the higher accuracy that results for the stress prediction, which yields an improved estimate for the direction of crack propagation compared to customary Lagrangian interpolations. Shifting is used to ensure compatibility with the surrounding discretization, where, different from extended finite element methods, the affected elements stretch over several rows perpendicular to the crack path. To avoid fine meshes around the crack tip in case of cohesive fracture, a blending function is used in the extension direction of the crack path. To comply with standard finite element data structures, Bézier extraction is used. The absence of the Kronecker‐delta property in the higher order interpolations of isogeometric analysis impedes the enrichment scheme and compatibility enforcement. These issues are studied comprehensively at the hand of several examples, while crack propagation analyses show the viability of the approach

B-Spline based uncertainty quantification for stochastic analysis

The consideration of uncertainties has become inevitable in state-of-the-art science and technology. Research in the field of uncertainty quantification has gained much importance in the last decades. The main focus of scientists is the identification of uncertain sources, the determination and hierarchization of uncertainties, and the investigation of their influences on system responses. Polynomial chaos expansion, among others, is suitable for this purpose, and has asserted itself as a versatile and powerful tool in various applications. In the last years, its combination with any kind of dimension reduction methods has been intensively pursued, providing support for the processing of high-dimensional input variables up to now. Indeed, this is also referred to as the curse of dimensionality and its abolishment would be considered as a milestone in uncertainty quantification. At this point, the present thesis starts and investigates spline spaces, as a natural extension of polynomials, in the field of uncertainty quantification. The newly developed method 'spline chaos', aims to employ the more complex, but thereby more flexible, structure of splines to counter harder real-world applications where polynomial chaos fails. Ordinarily, the bases of polynomial chaos expansions are orthogonal polynomials, which are replaced by B-spline basis functions in this work. Convergence of the new method is proved and emphasized by numerical examples, which are extended to an accuracy analysis with multi-dimensional input. Moreover, by solving several stochastic differential equations, it is shown that the spline chaos is a generalization of multi-element Legendre chaos and superior to it. Finally, the spline chaos accounts for solving partial differential equations and results in a stochastic Galerkin isogeometric analysis that contributes to the efficient uncertainty quantification of elliptic partial differential equations. A general framework in combination with an a priori error estimation of the expected solution is provided

Advanced Numerical Modelling of Discontinuities in Coupled Boundary ValueProblems

Industrial development processes as well as research in physics, materials and engineering science rely on computer modelling and simulation techniques today. With increasing computer power, computations are carried out on multiple scales and involve the analysis of coupled problems. In this work, continuum modelling is therefore applied at different scales in order to facilitate a prediction of the effective material or structural behaviour based on the local morphology and the properties of the individual constituents. This provides valueable insight into the structure-property relations which are of interest for any design process. In order to obtain reasonable predictions for the effective behaviour, numerical models which capture the essential fine scale features are required. In this context, the efficient representation of discontinuities as they arise at, e.g. material interfaces or cracks, becomes more important than in purely phenomenological macroscopic approaches. In this work, two different approaches to the modelling of discontinuities are discussed: (i) a sharp interface representation which requires the localisation of interfaces by the mesh topology. Since many interesting macroscopic phenomena are related to the temporal evolution of certain microscopic features, (ii) diffuse interface models which regularise the interface in terms of an additional field variable and therefore avoid topological mesh updates are considered as an alternative. With the two combinations (i) Extended Finite Elemente Method (XFEM) + sharp interface model, and (ii) Isogeometric Analysis (IGA) + diffuse interface model, two fundamentally different approaches to the modelling of discontinuities are investigated in this work. XFEM reduces the continuity of the approximation by introducing suitable enrichment functions according to the discontinuity to be modelled. Instead, diffuse models regularise the interface which in many cases requires even an increased continuity that is provided by the spline-based approximation. To further increase the efficiency of isogeometric discretisations of diffuse interfaces, adaptive mesh refinement and coarsening techniques based on hierarchical splines are presented. The adaptive meshes are found to reduce the number of degrees of freedom required for a certain accuracy of the approximation significantly. Selected discretisation techniques are applied to solve a coupled magneto-mechanical problem for particulate microstructures of Magnetorheological Elastomers (MRE). In combination with a computational homogenisation approach, these microscopic models allow for the prediction of the effective coupled magneto-mechanical response of MRE. Moreover, finite element models of generic MRE microstructures are coupled with a BEM domain that represents the surrounding free space in order to take into account finite sample geometries. The macroscopic behaviour is analysed in terms of actuation stresses, magnetostrictive deformations, and magnetorheological effects. The results obtained for different microstructures and various loadings have been found to be in qualitative agreement with experiments on MRE as well as analytical results.Industrielle Entwicklungsprozesse und die Forschung in Physik, Material- und Ingenieurwissenschaft greifen in einem immer stärkeren Umfang auf rechnergestützte Modellierungs- und Simulationsverfahren zurück. Die ständig steigende Rechenleistung ermöglicht dabei auch die Analyse mehrskaliger und gekoppelter Probleme. In dieser Arbeit kommt daher ein kontinuumsmechanischer Modellierungsansatz auf verschiedenen Skalen zum Einsatz. Das Ziel der Berechnungen ist dabei die Vorhersage des effektiven Material- bzw. Strukturverhaltens auf der Grundlage der lokalen Werkstoffstruktur und der Eigenschafen der konstitutiven Bestandteile. Derartige Simulationen liefern interessante Aussagen zu den Struktur-Eigenschaftsbeziehungen, deren Verständnis entscheidend für das Material- und Strukturdesign ist. Um aussagekräftige Vorhersagen des effektiven Verhaltens zu erhalten, sind numerische Modelle erforderlich, die wesentliche Eigenschaften der lokalen Materialstruktur abbilden. Dabei kommt der effizienten Modellierung von Diskontinuitäten, beispielsweise Materialgrenzen oder Rissen, eine deutlich größere Bedeutung zu als bei einer makroskopischen Betrachtung. In der vorliegenden Arbeit werden zwei unterschiedliche Modellierungsansätze für Unstetigkeiten diskutiert: (i) eine scharfe Abbildung, die üblicherweise konforme Berechnungsnetze erfordert. Da eine Evolution der Mikrostruktur bei einer derartigen Modellierung eine Topologieänderung bzw. eine aufwendige Neuvernetzung nach sich zieht, werden alternativ (ii) diffuse Modelle, die eine zusätzliche Feldvariable zur Regularisierung der Grenzfläche verwenden, betrachtet. Mit der Kombination von (i) Erweiterter Finite-Elemente-Methode (XFEM) + scharfem Grenzflächenmodell sowie (ii) Isogeometrischer Analyse (IGA) + diffuser Grenzflächenmodellierung werden in der vorliegenden Arbeit zwei fundamental verschiedene Zugänge zur Modellierung von Unstetigkeiten betrachtet. Bei der Diskretisierung mit XFEM wird die Kontinuität der Approximation durch eine Anreicherung der Ansatzfunktionen gemäß der abzubildenden Unstetigkeit reduziert. Demgegenüber erfolgt bei einer diffusen Grenzflächenmodellierung eine Regularisierung. Die dazu erforderliche zusätzliche Feldvariable führt oft zu Feldgleichungen mit partiellen Ableitungen höherer Ordnung und weist in ihrem Verlauf starke Gradienten auf. Die daraus resultierenden Anforderungen an den Ansatz werden durch eine Spline-basierte Approximation erfüllt. Um die Effizienz dieser isogeometrischen Diskretisierung weiter zu erhöhen, werden auf der Grundlage hierarchischer Splines adaptive Verfeinerungs- und Vergröberungstechniken entwickelt. Ausgewählte Diskretisierungsverfahren werden zur mehrskaligen Modellierung des gekoppelten magnetomechanischen Verhaltens von Magnetorheologischen Elastomeren (MRE) angewendet. In Kombination mit numerischen Homogenisierungsverfahren, ermöglichen die Mikrostrukturmodelle eine Vorhersage des effektiven magnetomechanischen Verhaltens von MRE. Außerderm wurden Verfahren zur Kopplung von FE-Modellen der MRE-Mikrostruktur mit einem Randelement-Modell der Umgebung vorgestellt. Mit Hilfe der entwickelten Verfahren kann das Verhalten von MRE in Form von Aktuatorspannungen, magnetostriktiven Deformationen und magnetischen Steifigkeitsänderungen vorhergesagt werden. Im Gegensatz zu zahlreichen anderen Modellierungsansätzen, stimmen die mit den hier vorgestellten Methoden für unterschiedliche Mikrostrukturen erzielten Vorhersagen sowohl mit analytischen als auch experimentellen Ergebnissen überein

Subdivision and manifold techniques for isogeometric design and analysis of surfaces

Design of surfaces and analysis of partial differential equations defined on them are of great importance in engineering applications, e.g., structural engineering, automotive and aerospace. This thesis focuses on isogeometric design and analysis of surfaces, which aims to integrate engineering design and analysis by using the same representation for both. The unresolved challenge is to develop a desirable surface representation that simultaneously satisfies certain favourable properties on meshes of arbitrary topology around the extraordinary vertices (EVs), i.e., vertices not shared by four quadrilaterals or three triangles. These properties include high continuity (geometric or parametric), optimal convergence in finite element analysis as well as simplicity in terms of implementation. To overcome the challenge, we further develop subdivision and manifold surface modelling techniques, and explore a possible scheme to combine the distinct appealing properties of the two. The unique advantages of the developed techniques have been confirmed with numerical experiments. Subdivision surfaces generate smooth surfaces from coarse control meshes of arbitrary topology by recursive refinement. Around EVs the optimal refinement weights are application-dependent. We first review subdivision-based finite elements. We then proceed to derive the optimal subdivision weights that minimise finite element errors and can be easily incorporated into existing implementations of subdivision schemes to achieve the same accuracy with much coarser meshes in engineering computations. To this end, the eigenstructure of the subdivision matrix is extensively used and a novel local shape decomposition approach is proposed to choose the optimal weights for each EV independently. Manifold-based basis functions are derived by combining differential-geometric manifold techniques with conformal parametrisations and the partition of unity method. This thesis derives novel manifold-based basis functions with arbitrary prescribed smoothness using quasi-conformal maps, enabling us to model and analyse surfaces with sharp features, such as creases and corners. Their practical utility in finite element simulation of hinged or rigidly joined structures is demonstrated with Kirchhoff-Love thin shell examples. We also propose a particular manifold basis reproducing subdivision surfaces away from EVs, i.e., B-splines, providing a way to combine the appealing properties of subdivision (available in industrial software) for design and manifold basis (relatively new) for analysis.Cambridge International Scholarship Scheme (CISS) by Cambridge Trus

Applications of Isogeometric Analysis Coupled with Finite Volume Method

In this thesis, a combination of Isogeometric Analysis (IGA) and Finite Volume Method (FVM) on geometries parameterized by Non-Uniform Rational Basis Splines (NURBS) is explored with applications in fluid flow, heat transfer, and shape optimization. An IGA framework supplemented with FVM is created in MATLAB® to solve problems defined over single patch domains with mesh refinement by node insertion. Additionally, a second-order finite difference method is developed using non-orthogonal curvilinear coordinates and a numerical Jacobian of the NURBS geometry. The examples include fully developed laminar flow through ducts, potential flow around a tilted ellipse, transient heat conduction, linear advection-diffusion, and a basic shape optimization example using a particle swarm technique. The numerical results are compared among the methods and verified with available analytical solutions