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Dokumenttyp:
Bachelorarbeit 
Autor(en):
Jessica Peters 
Titel:
Parametrische Modellordnungsreduktion mit dem H2-optimalen Modellfunktions-Framework 
Übersetzter Titel:
Parametric Model Order Reduction using the H2-optimal Model Function Framework 
Abstract:
Kurzfassung In den letzten Jahren wurden zahlreiche Fortschritte in dem Gebiet der Modellordnungsreduktion (MOR) erzielt. Es zeigte sich, dass sich aufgrund ihres geringen Rechenaufwandes und Speicherbedarfs im Gegensatz zu anderen Verfahren besonders die rationalen Krylow-Unterraummethoden zur Reduktion von Systemen sehr großer Ordnungen eignen. Um diesen Teilbereich der MOR noch weiter zu verbessern, wurden Vorgehensweisen zur H2-optimalen Reduktion und, darauf aufbauend, das Model...    »
 
übersetzter Abstract:
Abstract In recent years, many advances have been made in the field of model order reduction (MOR). It has become apparent that rational Krylov-subspace methods are particularly suitable for the reduction of very-large-scale systems due to their low computational complexity and memory requirements. Further investigations led to the introduction of H2-optimal reduction techniques and the model function framework. Within this framework H2-optimal reduction is conducted on the so-called...    »
 
Fachgebiet:
MAS Maschinenbau 
DDC:
620 Ingenieurwissenschaften 
Betreuer:
Castagnotto, Alessandro; Varona, Maria Cruz; Lohmann, Boris (Prof. Dr. habil.) 
Jahr:
2017 
Seiten/Umfang:
184 
Sprache:
de 
Sprache der Übersetzung:
en 
Hochschule / Universität:
Technische Universität München 
Fakultät:
Fakultät für Maschinenwesen 
Publikationsdatum:
14.11.2017