Bitte benutzen Sie diese Kennung, um auf die Ressource zu verweisen: http://dx.doi.org/10.18419/opus-13390
Autor(en): Black, Felix
Schulze, Philipp
Unger, Benjamin
Titel: Efficient wildland fire simulation via nonlinear model order reduction
Erscheinungsdatum: 2021
Dokumentart: Zeitschriftenartikel
Seiten: 27
Erschienen in: Fluids 6 (2021), No. 280
URI: http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:93-opus-ds-134095
http://elib.uni-stuttgart.de/handle/11682/13409
http://dx.doi.org/10.18419/opus-13390
ISSN: 2311-5521
Zusammenfassung: We propose a new hyper-reduction method for a recently introduced nonlinear model reduction framework based on dynamically transformed basis functions and especially well-suited for transport-dominated systems. Furthermore, we discuss applying this new method to a wildland fire model whose dynamics feature traveling combustion waves and local ignition and is thus challenging for classical model reduction schemes based on linear subspaces. The new hyper-reduction framework allows us to construct parameter-dependent reduced-order models (ROMs) with efficient offline/online decomposition. The numerical experiments demonstrate that the ROMs obtained by the novel method outperform those obtained by a classical approach using the proper orthogonal decomposition and the discrete empirical interpolation method in terms of run time and accuracy.
Enthalten in den Sammlungen:11 Interfakultäre Einrichtungen

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