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A non-intrusive approach for the reconstruction of POD modal coefficients through active subspaces - 03/12/19

Doi : 10.1016/j.crme.2019.11.012 
Nicola Demo , Marco Tezzele , Gianluigi Rozza
 Mathematics Area, mathLab, SISSA, International School of Advanced Studies, via Bonomea 265, 34136 Trieste, Italy 

Corresponding author.

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Abstract

Reduced order modeling (ROM) provides an efficient framework to compute solutions of parametric problems. Basically, it exploits a set of precomputed high-fidelity solutions—computed for properly chosen parameters, using a full-order model—in order to find the low dimensional space that contains the solution manifold. Using this space, an approximation of the numerical solution for new parameters can be computed in real-time response scenario, thanks to the reduced dimensionality of the problem. In a ROM framework, the most expensive part from the computational viewpoint is the calculation of the numerical solutions using the full-order model. Of course, the number of collected solutions is strictly related to the accuracy of the reduced order model. In this work, we aim at increasing the precision of the model also for few input solutions by coupling the proper orthogonal decomposition with interpolation (PODI)—a data-driven reduced order method—with the active subspace (AS) property, an emerging tool for reduction in parameter space. The enhanced ROM results in a reduced number of input solutions to reach the desired accuracy. In this contribution, we present the numerical results obtained by applying this method to a structural problem and in a fluid dynamics one.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Keywords : Reduced order modeling, Proper orthogonal decomposition with interpolation, Reduction in parameter space, Active subspaces, Free form deformation


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Vol 347 - N° 11

P. 873-881 - novembre 2019 Retour au numéro
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  • Modal decomposition from partial measurements
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  • Identification of nonlinear dynamical system equations using dynamic mode decomposition under invariant quantity constraints
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