Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

CFD motivated applications of model order reduction

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F60461373%3A22340%2F17%3A43902642" target="_blank" >RIV/60461373:22340/17:43902642 - isvavai.cz</a>

  • Nalezeny alternativní kódy

    RIV/61388998:_____/17:00480978

  • Výsledek na webu

    <a href="http://www.ugn.cas.cz/actually/event/2017/sna/sna-sbornik.pdf" target="_blank" >http://www.ugn.cas.cz/actually/event/2017/sna/sna-sbornik.pdf</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    CFD motivated applications of model order reduction

  • Popis výsledku v původním jazyce

    The ongoing advances in numerical mathematics and available computing power combined with the industrial needs promote a development of more and more complex models. However, such models are, due to their complexity, expensive from the point of view of the data storage and the time necessary for their evaluation. The model order reduction (MOR) seeks to reduce the computational complexity of large scale models. We present an approach to MOR based on the proper orthogonal decomposition (POD) with Galerking projection, which is well described for example by Pinnau or Volkwein. The problems arising from the nonlinearities present in the original model are adressed within the framework of the discrete empirical interpolation method (DEIM) of Chaturantabut and Sorensen.

  • Název v anglickém jazyce

    CFD motivated applications of model order reduction

  • Popis výsledku anglicky

    The ongoing advances in numerical mathematics and available computing power combined with the industrial needs promote a development of more and more complex models. However, such models are, due to their complexity, expensive from the point of view of the data storage and the time necessary for their evaluation. The model order reduction (MOR) seeks to reduce the computational complexity of large scale models. We present an approach to MOR based on the proper orthogonal decomposition (POD) with Galerking projection, which is well described for example by Pinnau or Volkwein. The problems arising from the nonlinearities present in the original model are adressed within the framework of the discrete empirical interpolation method (DEIM) of Chaturantabut and Sorensen.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10102 - Applied mathematics

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/GA13-01251S" target="_blank" >GA13-01251S: Experimentální ověření rychlostního návrhu destilačních kolon založená na transportních koeficientech měřených přímo v destilační koloně</a><br>

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2017

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    SNA&apos;17 Seminar on Numerical Analysis

  • ISBN

    978-80-86407-64-7

  • ISSN

  • e-ISSN

    neuvedeno

  • Počet stran výsledku

    6

  • Strana od-do

    38-43

  • Název nakladatele

    Ústav geoniky AV ČR, v.v.i.

  • Místo vydání

    Ostrava

  • Místo konání akce

    Ostrava

  • Datum konání akce

    30. 1. 2017

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    EUR - Evropská akce

  • Kód UT WoS článku