Publication

On the prospects of interpolatory spline bases for accurate mass lumping strategies in isogeometric analysis

2026

Résumé

While interpolatory bases such as the Lagrange basis form the cornerstone of classical finite element methods, they have been replaced in the more general finite element setting of isogeometric analysis in favor of other desirable properties. Yet, interpolation is a key property for devising accurate mass lumping strategies that are ubiquitous in explicit dynamic analyses of structures. In this article, we explore the possibility of restoring interpolation for spline bases within isogeometric analysis for the purpose of mass lumping. Although reminiscent of the spectral element method, this technique comes with its lot of surprises and challenges, which are critically assessed.

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https://infoscience.epfl.ch/entities/publication/4f20fdf5-d214-4418-a3c3-cadb42748d22

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Méthode des éléments finis

En analyse numérique, la méthode des éléments finis (MEF, ou FEM pour finite element method en anglais) est utilisée pour résoudre numériquement des équations aux dérivées partielles. Celles-ci peuvent par exemple représenter analytiquement le comportement dynamique de certains systèmes physiques (mécaniques, thermodynamiques, acoustiques).

Interpolation lagrangienne

En analyse numérique, les polynômes de Lagrange, du nom de Joseph-Louis Lagrange, permettent d'interpoler une série de points par un polynôme qui passe exactement par ces points appelés aussi nœuds. Cette technique d'interpolation polynomiale a été découverte par Edward Waring en 1779 et redécouverte plus tard par Leonhard Euler en 1783. C'est un cas particulier du théorème des restes chinois. On se donne n + 1 points (avec les xi distincts deux à deux).

Méthode des différences finies

En analyse numérique, la méthode des différences finies est une technique courante de recherche de solutions approchées d'équations aux dérivées partielles qui consiste à résoudre un système de relations (schéma numérique) liant les valeurs des fonctions inconnues en certains points suffisamment proches les uns des autres. Cette méthode apparaît comme étant la plus simple à mettre en œuvre car elle procède en deux étapes : d'une part la discrétisation par différences finies des opérateurs de dérivation/différentiation, d'autre part la convergence du schéma numérique ainsi obtenu lorsque la distance entre les points diminue.

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