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Original title:
Data-driven model order reduction for nonlinear crash and impact simulations 
Translated title:
Datengestützte Modellordnungsreduktion für nichtlineare Crash- und Aufprallsimulationen 
Year:
2019 
Document type:
Dissertation 
Institution:
Ingenieurfakultät Bau Geo Umwelt 
Advisor:
Duddeck, Fabian (Prof. Dr. habil.) 
Referee:
Duddeck, Fabian (Prof. Dr. habil.); Rixen, Daniel (Prof. dr.); Breitkopf, Piotr (Prof. Dr.) 
Language:
en 
Subject group:
MTA Technische Mechanik, Technische Thermodynamik, Technische Akustik 
TUM classification:
BAU 005d 
Abstract:
Crash and impact simulations require a large amount of computational resources, which is a challenge for optimization and robustness assessments. Thus, this work presents data-driven model order reduction and hyper-reduction techniques for faster evaluation of such problems. Efficient subspace approximation and element sampling methods are proposed. The numerical stability of the reduced models under explicit time integration is analyzed mathematically and experimentally. Finally, the achievable...    »
 
Translated abstract:
Numerische Crash- und Aufprallsimulationen sind nach wie vor sehr rechenintensiv. Diese Arbeit untersucht daher datengestützte Modellreduktions- und Hyper-Reduktionsverfahren für schnellere Vorhersagen. Es werden effiziente Algorithmen zur Unterraumberechnung und Hyper-Reduktion großer Probleme mit vielen Snapshots beschrieben. Weiterhin wird die numerische Stabilität reduzierter Modelle bei expliziter Zeitintegration analysiert. Abschließend werden die Genauigkeit und erreichbaren Speed-Ups in...    »
 
Series:
Schriftenreihe des Fachgebiets für Computational Mechanics 
Series volume:
11 
ISBN:
978-3-8440-7297-6 
Oral examination:
06.12.2019 
Last change:
25.06.2020