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http://dx.doi.org/10.18419/opus-11181
Autor(en): | Kneifl, Jonas Grunert, Dennis Fehr, Jörg |
Titel: | A non-intrusive nonlinear model reduction method for structural dynamical problems based on machine learning |
Erscheinungsdatum: | 2020 |
Dokumentart: | Preprint |
Seiten: | 10 |
URI: | http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:93-opus-ds-111984 http://elib.uni-stuttgart.de/handle/11682/11198 http://dx.doi.org/10.18419/opus-11181 |
Zusammenfassung: | The paper uses a nonlinear non-intrusive model reduction approach, to derive efficient and accurate surrogate models for structural dynamical problems. Therefore, a combination of proper orthogonal decomposition along with regression algorithms from the field of machine learning is utilized to capture the dynamics in a reduced representation. This allows highly performant approximations of the original system. In this context, we provide a comparison of several regression algorithms based on crash simulations of a structural dynamic frame. |
Enthalten in den Sammlungen: | 07 Fakultät Konstruktions-, Produktions- und Fahrzeugtechnik |
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