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J-GLOBAL ID：201702264948468750   整理番号：17A1483181

非線形構造動力学の超低減のための希薄で効率的なスナップショット生成手法【Powered by NICT】

A lean and efficient snapshot generation technique for the Hyper-Reduction of nonlinear structural dynamics

著者 (2件)： Rutzmoser J.B. (Institute of Applied Mechanics, Technical University of Munich, D-85748 Garching, Germany) ,  Rixen D.J. (Institute of Applied Mechanics, Technical University of Munich, D-85748 Garching, Germany)
資料名： Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering  (Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering)
巻： 325  ページ： 330-349  発行年： 2017年 
JST資料番号： E0856A  ISSN： 0045-7825  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 部分空間射影に基づくモデル次数低減は,印象的な高速化をもたらすことができるので,自由度の数を大幅に低減できる。しかし,非還元物理領域で行っている非線形力の計算は,非線形系のための支配的なボトルネックとなっている。この問題は高還元,縮小基底モデルにおける非線形力の近似的であるが安価な計算によって検討した。確立した高還元法は,通常,大きなオフラインコストをもたらし,非還元モデルの訓練シミュレーションにより得られるトレーニングセットを必要とする。オフラインコストを低減するために,いわゆる非線形確率Krylov訓練集合(NSKTS)を提案した。力は,Krylov力部分空間の確率的重み付き力で構成されているこれらのトレーニングセットは数非線形静的問題を解くことによって得られた。エネルギー保存メッシュサンプリングと重みづけ(ECSW)超低減法のための訓練集合としてNSKTSの実現可能性,精度,高速化とロバスト性の点で優れた結果を示す幾何学的非線形ゴムブーツ例で実証した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 射影 ,  自由度 ,  重みづけ ,  非線形系 ,  ロバスト性 ,  シミュレーション ,  *高速化 ,  近似法
準シソーラス用語： 幾何学的非線形 ,  エネルギー保存 ,  縮約モデル ,  次数削減 ,  部分空間 ,  *スナップショット ,  *構造動力学 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： モデル次数低減 ,  超還元 ,  構造動力学 ,  幾何学的非線形性 ,  Krylov部分空間

分類 (1件)： 数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (4件)： 非線形 ,  構造動力学 ,  スナップショット ,  手法