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Original title:
Enhanced Algorithms for Fluid-Structure Interaction Simulations
Original subtitle:
Accurate Temporal Discretization and Robust Convergence Acceleration
Translated title:
Verbesserte Algorithmen für Simulationen der Fluid-Struktur-Interaktion
Translated subtitle:
Genaue zeitliche Diskretisierung und robuste Konvergenzbeschleunigung
Author:
Shayegan, Shahrokh
Year:
2023
Document type:
Dissertation
Faculty/School:
TUM School of Engineering and Design
Advisor:
Bletzinger, Kai-Uwe (Prof. Dr.)
Referee:
Bletzinger, Kai-Uwe (Prof. Dr.); Wüchner, Roland (Prof. Dr. habil.); Rossi, Riccardo (Prof., Ph.D.)
Language:
en
Subject group:
BAU Bauingenieurwesen, Vermessungswesen
Keywords:
Fluid-structure interaction, coupled problems, time integration, convergence acceleration, quasi-Newton methods
Translated keywords:
Fluid-Struktur-Interaktions, gekoppelte Probleme, Zeitintegration, Konvergenzbeschleunigung, Quasi-Newton-Verfahren
TUM classification:
BAU 150
Abstract:
This work proposes novel methods and strategies for enhancing the robustness, accuracy, and efficiency of multiphysics simulations with a particular focus on fluid-structure interaction (FSI) problems. At its core, the present work deals with two main aspects of the FSI problems: stable and accurate temporal discretization of FSI problems, including non-matching time steps, and enhanced robustness and efficiency of interface quasi-Newton convergence acceleration methods for the FSI simulations.
Translated abstract:
In der vorliegenden Arbeit werden neue Methoden und Strategien zur Erhöhung der Robustheit, Genauigkeit und Effizienz von Multiphysik-Simulationen mit besonderem Schwerpunkt auf Fluid-Struktur-Interaktionsproblemen (FSI) vorgeschlagen. Im Kern befasst sich diese Arbeit mit zwei Aspekten von FSI-Problemen: stabile und genaue zeitliche Diskretisierung von FSI-Problemen, einschließlich nicht übereinstimmender Zeitschritte; und Robustheit und Effizienz von Quasi-Newton-Methoden für FSI-Simulationen...     »
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1690387
Date of submission:
08.11.2022
Oral examination:
26.05.2023
File size:
43003224 bytes
Pages:
262
Urn (citeable URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20230526-1690387-1-2
Last change:
21.07.2023
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