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先验超约简方法:一种自适应方法。 (英语) Zbl 1288.65178号

小结:模型降阶方法通常基于初步计算,在计算降阶状态变量之前建立降阶模型的形状函数。这是一种后验方法。大多数情况下,这些初步计算与我们想用ROM简化的模拟一样复杂。我们提出的简化方法避免了此类初步计算。这是一种基于对一些状态演化分析的先验方法,使得执行模型约简所需的所有状态演化都由一个近似ROM描述。由于采用了自适应策略,该方法可以同时改进ROM和状态演化。显然,可以使用一组已知形状函数来定义ROM以适应。但这并不是必须的。自适应过程包括扩展ROM形状函数所跨越的子空间,并选择最相关的形状函数来表示状态演化。超约简是通过选择有限元模型的一部分积分点来预测约简状态变量的演化来实现的。因此,自由度和积分点的数量都减少了。为了执行自适应过程,可以开发不同的计算策略。在本文中,我们提出了一种包含自适应周期的增量算法。在这些自适应期间,将重新启动增量计算,直到满足质量标准。这种方法与方程的经典公式是兼容的。

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65牛顿50 涉及偏微分方程的边值问题的网格生成、细化和自适应方法
65M70型 偏微分方程初值和初边值问题的谱、配置及相关方法
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全文: 内政部 哈尔

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