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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
Author:
Bach, Christopher
Year:
2019
Document type:
Dissertation
Faculty/School:
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
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1507543
Date of submission:
16.07.2019
Oral examination:
06.12.2019
Last change:
25.06.2020
 BibTeX