Model order reduction technique for large scale flow computations
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61388998%3A_____%2F18%3A00499769" target="_blank" >RIV/61388998:_____/18:00499769 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="http://www.it.cas.cz/fm2015/im/admin/showfile/data/my/Papers/2018/20-TPFM2018.pdf" target="_blank" >http://www.it.cas.cz/fm2015/im/admin/showfile/data/my/Papers/2018/20-TPFM2018.pdf</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.14311/TPFM.2018.020" target="_blank" >10.14311/TPFM.2018.020</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Model order reduction technique for large scale flow computations
Popis výsledku v původním jazyce
Current progress in numerical methods and available computational power combined with industrial needs promote the 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 application of MOR to the problems originating in the finite volume (FV) discretization of incompressible Navier-Stokes equations. Our approach to MOR is based on the proper orthogonal decomposition (POD)nwith Galerkin projection. Moreover, the problems arising from the nonlinearities present in the original model are adressed within the framework of the discrete empirical interpolation method (DEIM). We provide a link between the POD-DEIM based MOR and OpenFOAM, which is an open-source CFD toolbox capable of solving even industrial scale problems. The availability of a link between OpenFOAM and POD-DEIM based MOR enables a direct order reduction for large scale systems originating in the industrial practice.
Název v anglickém jazyce
Model order reduction technique for large scale flow computations
Popis výsledku anglicky
Current progress in numerical methods and available computational power combined with industrial needs promote the 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 application of MOR to the problems originating in the finite volume (FV) discretization of incompressible Navier-Stokes equations. Our approach to MOR is based on the proper orthogonal decomposition (POD)nwith Galerkin projection. Moreover, the problems arising from the nonlinearities present in the original model are adressed within the framework of the discrete empirical interpolation method (DEIM). We provide a link between the POD-DEIM based MOR and OpenFOAM, which is an open-source CFD toolbox capable of solving even industrial scale problems. The availability of a link between OpenFOAM and POD-DEIM based MOR enables a direct order reduction for large scale systems originating in the industrial practice.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
—
OECD FORD obor
10102 - Applied mathematics
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/EF15_003%2F0000493" target="_blank" >EF15_003/0000493: Centrum pro výzkum nelineárního dynamického chování pokročilých materiálů ve strojírenství (CeNDYNMAT)</a><br>
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)
Ostatní
Rok uplatnění
2018
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
Topical problem of Fluid Mechanics 2018
ISBN
978-80-87012-65-9
ISSN
2336-5781
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
8
Strana od-do
153-160
Název nakladatele
Ústav termomechaniky AV ČR, v. v. i.
Místo vydání
Praha
Místo konání akce
Praha
Datum konání akce
21. 2. 2018
Typ akce podle státní příslušnosti
EUR - Evropská akce
Kód UT WoS článku
—