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参数降阶模型优化训练的自适应高效贪婪过程。 (英语) Zbl 1352.65217号

总结:开发了一种自适应且高效的方法来构建对参数变化鲁棒的降阶模型(ROM)。该方法基于对底层高维模型(HDM)的贪婪采样,以及探索配置空间和识别可能误差较大的参数的有效程序。因为此探索基于错误指示器的代理模型,所以它适合快速训练阶段。此外,建立了基于误差指示器的精确误差模型,用于确定贪婪过程何时达到期望的误差容限。本文还介绍了一种更新由适当正交分解构造的降阶基的有效方法,避免了计算大规模奇异值分解的成本。然后,为了识别待采样参数空间的位置,所提出的方法比经典方法需要更少的后验误差估计量评估。它说明了三个线性和非线性机械系统的参数ROM训练,包括V型船体车辆对车身底部爆炸响应的实际预测。

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65升99 常微分方程的数值方法
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