Model order reduction of parameter-dependent particle laden flows
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61388998%3A_____%2F24%3A00584514" target="_blank" >RIV/61388998:_____/24:00584514 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="http://www2.it.cas.cz/fm/im/im/proceeding/2024/15" target="_blank" >http://www2.it.cas.cz/fm/im/im/proceeding/2024/15</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.14311/TPFM.2024.015" target="_blank" >10.14311/TPFM.2024.015</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Model order reduction of parameter-dependent particle laden flows
Popis výsledku v původním jazyce
In this contribution, we extend our previously-developed framework for model order reduction of transport-dominated systems towards parameterized cases. The method combines thenshifted proper orthogonal decomposition with interpolation via artificial neural networks. The resulting framework is an a-posteriori one, i.e., for parameterized systems, time-dependentnsolutions for several parameter values are required for the construction of the reduced-order model (ROM). The ROM can then be cheaply evaluated to predict the solution for previouslynunseen parameter values. The method is suitable for industry-relevant transport-dominated systems, such as particle-laden flows, where traditional mode-based methods, such as propernorthogonal decomposition (POD), often fail.
Název v anglickém jazyce
Model order reduction of parameter-dependent particle laden flows
Popis výsledku anglicky
In this contribution, we extend our previously-developed framework for model order reduction of transport-dominated systems towards parameterized cases. The method combines thenshifted proper orthogonal decomposition with interpolation via artificial neural networks. The resulting framework is an a-posteriori one, i.e., for parameterized systems, time-dependentnsolutions for several parameter values are required for the construction of the reduced-order model (ROM). The ROM can then be cheaply evaluated to predict the solution for previouslynunseen parameter values. The method is suitable for industry-relevant transport-dominated systems, such as particle-laden flows, where traditional mode-based methods, such as propernorthogonal decomposition (POD), often fail.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
—
OECD FORD obor
10102 - Applied mathematics
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/TM04000048" target="_blank" >TM04000048: Laser Improved Novel Surface Engineering and Repair of Tools</a><br>
Návaznosti
I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace
Ostatní
Rok uplatnění
2024
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 Problems of Fluid Mechanics
ISBN
978-80-87012-88-8
ISSN
2336-5781
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
8
Strana od-do
109-116
Název nakladatele
Institute of Thermomechanics AS CR, v. v. i.
Místo vydání
Prague
Místo konání akce
Prague
Datum konání akce
21. 2. 2024
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
001242655400015