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Approximation methods for post-processing of large data from the finite element analysis

机译:从有限元分析中对大数据进行后处理的近似方法

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摘要

The paper describes efficient methods to post-process results from the finite element analysis. Amount of data produced by the complex analysis is enormous. However, computer performance and memory are limited and commonly-used software tools do not provide ways to post-process data easily. Therefore, some sort of simplification of data has to be used to lower memory consumption and accelerate data loading. This article describes a procedure that replaces discrete values with a set of continuous functions. Each approximation function can be represented by a small number of parameters that are able to describe the character of resulting data closely enough.
机译:本文描述了有限元分析后处理结果的有效方法。复杂分析产生的数据量是巨大的。但是,计算机性能和内存是有限的,并且普通使用的软件工具不容易提供处理后处理数据。因此,某些简化的数据必须用于降低存储器消耗并加速数据加载。本文介绍了一种用一组连续函数替换离散值的过程。每个近似函数可以由少量参数表示,该参数能够以足够紧密地描述结果数据的特征。

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