基于矩阵分解和深度神经网络的参数化电磁问题模型降阶
提出了一种求解参数化电磁散射问题的非侵入模型降阶方法。利用基于高阶间断Galerkin时域（DGTD）方法的全波解算器求解材料参数的参数化时域Maxwell方程，建立了一个收集高保真解快照的数据库。为了进行先验降维，通过两步正交分解（POD）方法从数据库中提取一组降维基（RB）函数。通过卷积自动编码器（CAE）网络进一步压缩约化基函数的投影系数。然后使用奇异值分解（SVD）提取CAE生成的约化阶矩阵的主成分，以及基于三次样条插值（CSI）的主成分该方法用于逼近降阶矩阵的控制时间和参数模态。约化基的生成和CAE和CSI的训练在离线阶段完成，因此可以通过插值模型和解码器网络的输出快速恢复给定时间/参数值的RB解。特别是，所提出RB方法的离线和在线阶段完全解耦，从而保证了方法的有效性。通过二维介质盘和多层非均匀介质对平面波散射的数值实验，说明了所提出的CAE-CSI ROM的性能。
菲奇尔校长
2207.07811.pdf（3.78个月）
特勒充电器
| 原籍 |
菲奇尔斯（Fichiers）出品的par l’（les）auteur（s） |
