Resumen

Basado en la aproximación de mínimos cuadrados móviles (MLS), en este trabajo se presenta un método de mínimos cuadrados móviles interpolantes mejorado (IIMLS) basado en funciones de peso no singulares. A continuación, combinando el método IIMLS y la forma débil de Galerkin, se presenta un método de Galerkin sin elementos interpolantes mejorado (IIEFG) para problemas potenciales bidimensionales. En el método IIMLS, la función de forma del método IIMLS satisface la propiedad de la función δ de Kronecker, y no hay ninguna dificultad causada por la singularidad de la función de peso. Entonces, en el método IIEFG presentado en este trabajo, las condiciones de contorno esenciales se aplican de forma natural y directa. Además, el número de coeficientes desconocidos en la función de prueba del método IIMLS es menor que el de la aproximación MLS; entonces, bajo la misma distribución de nodos, el método IIEFG tiene mayor precisión computacional que el método Galerkin sin elementos (EFG) y el método Galerkin sin elementos interpolantes (IEFG). Se presentan cuatro ejemplos numéricos seleccionados para mostrar las ventajas de los métodos IIMLS e IIEFG.

• Materias:Matemáticas Análisis Matemático Álgebra Ingeniería
• Subjects:mathematics Mathematical Analysis Algebra Engineering
• Palabras claves:método iimls, galerkin libre, método, elemento, método iiefg, función δ de kronecker, problemas potenciales dimensionales, condiciones de contorno esenciales, mayor precisión computacional, funciones de peso no singular
• Keywords:iimls method, free galerkin, method, element, iiefg method, kronecker δ function, dimensional potential problems, essential boundary conditions, higher computational precision, nonsingular weight functions