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Originaltitel:
Structure-Preserving Model Reduction of Port-Hamiltonian Descriptor Systems
Übersetzter Titel:
Strukturerhaltende Modellreduktion port-Hamiltonscher Deskriptorsysteme
Autor:
Moser, Tim Fabian
Jahr:
2023
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
TUM School of Engineering and Design
Betreuer:
Lohmann, Boris (Prof. Dr.)
Gutachter:
Lohmann, Boris (Prof. Dr.); Voigt, Matthias (Prof. Dr.); Maschke, Bernhard (Prof. Dr.)
Sprache:
en
Fachgebiet:
MSR Meßtechnik, Steuerungs- und Regelungstechnik, Automation
Stichworte:
port-Hamiltonian systems; model order reduction; differential-algebraic systems; descriptor systems
Übersetzte Stichworte:
Port-Hamiltonsche Systeme; Modellreduktion; Differential-algebraische Systeme; Deskriptorsysteme
TU-Systematik:
MSR 600
Kurzfassung:
This dissertation presents novel algorithms for approximating large-scale port-Hamiltonian descriptor models commonly encountered in network modeling of multiphysics systems. A system decomposition approach is proposed, which gives rise to interpolation-based and optimization-based methods. These enable a simplified treatment of algebraic constraints, guarantee the preservation of important structural properties, and are implemented in the open-source software toolbox MORpH.
Übersetzte Kurzfassung:
In dieser Arbeit werden neue Algorithmen für die Approximation hochdimensionaler port-Hamiltonscher Modelle vorgestellt, die häufig bei der Modellierung multiphysikalischer Systeme auftreten. Eine strukturelle Systemzerlegung führt zu neuen interpolations- und optimierungsbasierten Methoden. Diese ermöglichen eine vereinfachte Berücksichtigung algebraischer Gleichungen, garantieren die Erhaltung wichtiger Eigenschaften und sind in der quelloffenen Software-Toolbox MORpH implementiert.
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1713442
Eingereicht am:
27.06.2023
Mündliche Prüfung:
04.12.2023
Dateigröße:
6412966 bytes
Seiten:
150
Urn (Zitierfähige URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20231204-1713442-1-4
Letzte Änderung:
21.02.2024
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