This thesis investigates two a posteriori error estimators, based on gradient recovery, aiming to fill the gap of the error estimations for the Generalized FEM (GFEM) and, mainly, its modified versions called Corrected XFEM (C-XFEM) and Stable GFEM (SGFEM). In order to reach this purpose, firstly, brief reviews regarding the GFEM and its modified versions are presented, where the main advantages attributed to each numerical method are highlighted. Then, some important concepts related to the error study are presented. Furthermore, some contributions involving a posteriori error estimations for the GFEM are shortly described. Afterwards, the two error estimators hereby proposed are addressed focusing on linear elastic fracture mechanics problems. The first estimator was originally proposed for the C-XFEM and is hereby extended to the SGFEM framework. The second one is based on a splitting of the recovered stress field into two distinct parts: singular and smooth. The singular part is computed with the help of the J integral, whereas the smooth one is calculated from a combination between the Superconvergent Patch Recovery (SPR) and Singular Value Decomposition (SVD) techniques. Finally, various numerical examples are selected to assess the robustness of the error estimators considering different enrichment types, versions of the GFEM, solicitant modes and element types. Relevant aspects such as effectivity indexes, error distribution and convergence rates are used for describing the error estimators. The main contributions of this thesis are: the development of two efficient a posteriori error estimators for the GFEM and its modified versions; a comparison between the GFEM and its modified versions; the identification of the positive features of each error estimator and a detailed study concerning the blending element issues. / Esta tese investiga dois estimadores de erro a posteriori, baseados na recuperação do gradiente, visando preencher o hiato das estimativas de erro para o Generalized FEM (GFEM) e, sobretudo, suas versões modificadas denominadas Corrected XFEM (C-XFEM) e Stable GFEM (SGFEM). De modo a alcançar este objetivo, primeiramente, breves revisões a respeito do GFEM e suas versões modificadas são apresentadas, onde as principais vantagens atribuídas a cada método são destacadas. Em seguida, alguns importantes conceitos relacionados ao estudo do erro são apresentados. Além disso, algumas contribuições envolvendo estimativas de erro a posteriori para o GFEM são brevemente descritas. Posteriormente, os dois estimadores de erro propostos neste trabalho são abordados focando em problemas da mecânica da fratura elástico linear. O primeiro estimador foi originalmente proposto para o C-XFEM e por este meio é estendido para o âmbito do SGFEM. O segundo é baseado em uma divisão do campo de tensões recuperadas em duas partes distintas: singular e suave. A parte singular é calculada com o auxílio da integral J, enquanto que a suave é calculada a partir da combinação entre as técnicas Superconvergent Patch Recovery (SPR) e Singular Value Decomposition (SVD). Finalmente, vários exemplos numéricos são selecionados para avaliar a robustez dos estimadores de erro considerando diferentes tipos de enriquecimento, versões do GFEM, modos solicitantes e tipos de elemento. Aspectos relevantes tais como índices de efetividade, distribuição do erro e taxas de convergência são usados para descrever os estimadores de erro. As principais contribuições desta tese são: o desenvolvimento de dois eficientes estimadores de erro a posteriori para o GFEM e suas versões modificadas; uma comparação entre o GFEM e suas versões modificadas; a identificação das características positivas de cada estimador de erro e um estudo detalhado sobre a questão dos elementos de mistura.
Identifer | oai:union.ndltd.org:usp.br/oai:teses.usp.br:tde-03092015-083839 |
Date | 07 August 2015 |
Creators | Lins, Rafael Marques |
Contributors | Proença, Sergio Persival Baroncini |
Publisher | Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP |
Source Sets | Universidade de São Paulo |
Language | English |
Detected Language | Portuguese |
Type | Tese de Doutorado |
Format | application/pdf |
Rights | Liberar o conteúdo para acesso público. |
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