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第5卷第2期
二维波动方程控制支架的优化设计:一种数值方法

阿诺德·穆奇

国际期刊数字。分析。国防部。,5(2008年),第331-351页。

在线发布:2008-05

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  • 摘要

本文考虑齐次二维波动方程定义在$\Omega\subset\mathbb{R}^2$上。使用希尔伯特唯一性方法可以关联到合适的固定子集$\omega\subet\omega$控制最小$L^2(\omega\times(0,T))$范数的$v_{\omega}$,该范数驱动到让系统在足够大的时间$T>0$休息。我们解决的问题是$\omega$的最佳位置,它最小化函数$J:\omega\rightarrow|v{\omega}|{L^2(\omega\times(0,T))}$。假设$\omega\在C^1(\Omega)$中,我们将$J$的形状导数表示为独立于$\omega\times(0,T)$的曲线积分任何伴随解。这个表达式表示下降方向并允许定义有效初始化的梯度算法与$J$相关的拓扑导数。数值近似对问题进行了讨论,并进行了数值实验水平集方法的框架。我们还调查了通过考虑问题的松弛性,使问题变得合理。

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35L05、49J20、65K10、65M60、93B05

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本文考虑齐次二维波动方程定义在$\Omega\subset\mathbb{R}^2$上。使用希尔伯特唯一性方法可以关联到合适的固定子集$\omega\subset\omega$控制最小$L^2(\omega\times(0,T))$-norm的$v_{\omega}$让系统在足够大的时间$T>0$休息。我们解决的问题是$\omega$的最佳位置,它最小化函数$J:\omega\rightarrow|v{\omega}|{L^2(\omega\times(0,T))}$。假设$\omega\在C^1(\Omega)$中,我们将$J$的形状导数表示为独立于$\omega\times(0,T)$的曲线积分任何伴随解。这个表达式表示下降方向并允许定义有效初始化的梯度算法与$J$相关的拓扑导数。数值近似讨论了这个问题,并在中进行了数值实验水平集方法的框架。我们还调查了通过考虑问题的松弛性,使问题变得合理。

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本文考虑齐次二维波动方程定义在$\Omega\subset\mathbb{R}^2$上。使用希尔伯特唯一性方法可以关联到合适的固定子集$\omega\subset\omega$控制最小$L^2(\omega\times(0,T))$-norm的$v_{\omega}$让系统在足够大的时间$T>0$休息。我们解决的问题是$\omega$的最佳位置,它最小化函数$J:\omega\rightarrow|v{\omega}|{L^2(\omega\times(0,T))}$。假设$\omega\在C^1(\Omega)$中,我们将$J$的形状导数表示为独立于$\omega\times(0,T)$的曲线积分任何伴随解。这个表达式表示下降方向并允许定义有效初始化的梯度算法与$J$相关的拓扑导数。数值近似对问题进行了讨论,并进行了数值实验水平集方法的框架。我们还调查了通过考虑问题的松弛性,使问题变得合理。

阿诺德·穆奇。(1970). 二维波动方程控制支架的优化设计:一种数值方法。国际数值分析与建模杂志.5(2).331-351.数字对象标识:
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