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Information-based model reduction for nonlinear electro-quasistatic problems

机译：基于信息的非线性电Quasistatic问题的模型减少

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We suggest a nonlinear model reduction approach for transient electro-quasistatic field simulations of high-voltage devices that comprise strongly nonlinear electric field stress grading material. The singular value decomposition is employed to obtain the proper orthogonal decomposition modes, while nodes at which interpolation constraints are imposed, are sampled according to a greedy approach and to information criteria. More precisely, in addition to the greedy approach, at each node of the computational mesh the spectral Shannon entropy of the electric potential is computed and interpolation constraints at high-entropy nodes are introduced. Numerical experiments validate that this maximal information node sampling strategy results in improved reduced models, in terms of nonlinear iterations and, in cases, also in terms of accuracy. (C) 2019 Elsevier Inc. All rights reserved.
机译：我们提示一种用于瞬态电Quasistatic场模拟的非线性模型降低方法，其高压装置包括强烈非线性电场应力分级材料。 采用奇异值分解来获得适当的正交分解模式，而根据贪婪的方法和信息标准对其施加内插约束的节点。 更精确地，除了贪婪的方法之外，在计算网格的每个节点上，介绍了电势的光谱Shannon熵，并且引入了高熵节点的插值约束。 数值实验验证了这种最大信息节点采样策略导致在非线性迭代方面改善了模型，并且在案例中也在准确性方面。 （c）2019 Elsevier Inc.保留所有权利。

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