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Model Order Reduction of Non-Linear Magnetostatic Problems Based on POD and DEI Methods

机译:基于POD和DEI方法的非线性静磁问题的模型降阶

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摘要

In the domain of numerical computation, Model Order Reduction approaches are more and more frequently applied in mechanicsand have shown their efficiency in terms of reduction of computation time and memory storage requirements. One of theseapproaches, the Proper Orthogonal Decomposition (POD), can be very efficient in solving linear problems but encounters limitations in the non-linear case. In this paper, the Discret Empirical Interpolation Method coupled with the POD method is presented. This is an interesting alternative to reduce large-scale systems deriving from the discretization of non-linear magnetostatic problems coupled with an external electrical circuit.
机译:在数值计算领域,模型降阶方法越来越多地应用于机械领域,并且在减少计算时间和减少内存存储需求方面表现出了效率。这些方法之一是正确的正交分解(POD),在解决线性问题时可能非常有效,但在非线性情况下会遇到限制。本文提出了离散经验插值方法和POD方法。这是减少大型系统的一个有趣的替代方法,该系统源自与外部电路耦合的非线性静磁问题的离散化。

著录项

  • 作者单位
  • 年度 2014
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 {"code":"en","name":"English","id":9}
  • 中图分类

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