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Gradient-enhanced surrogate modeling based on proper orthogonal decomposition

Zimmermann, Ralf (2013) Gradient-enhanced surrogate modeling based on proper orthogonal decomposition. Journal of Computational and Applied Mathematics, 237 (1), Seiten 403-418. Elsevier. doi: 10.1016/j.cam.2012.06.010.

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Kurzfassung

A new method for enhanced surrogate modeling of complex systems by exploiting gradient information is presented. The technique combines the proper orthogonal decomposition (POD) and interpolation methods capable of fitting both sampled input values and sampled derivative information like Kriging (aka spatial Gaussian processes). In contrast to existing POD-based interpolation approaches, the gradient-enhanced method takes both snapshots and partial derivatives of snapshots of the associated full-order model (FOM) as an input. It is proved that the resulting predictor reproduces these inputs exactly up to the standard POD truncation error. Hence, the enhanced predictor can be considered as (approximately) first-order accurate at the snapshot locations. The technique applies to all fields of application, where derivative information can be obtained efficiently, for example via solving associated primal or adjoint equations. This includes, but is not limited to Computational Fluid Dynamics (CFD). The method is demonstrated for an academic test case exhibiting the main features of reduced-order modeling of partial differential equations.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/77995/
Dokumentart:Zeitschriftenbeitrag
Titel:Gradient-enhanced surrogate modeling based on proper orthogonal decomposition
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Zimmermann, RalfNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:1 Januar 2013
Erschienen in:Journal of Computational and Applied Mathematics
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Ja
Band:237
DOI:10.1016/j.cam.2012.06.010
Seitenbereich:Seiten 403-418
Verlag:Elsevier
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Proper Orthogonal Decomposition, Kriging, CFD
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Luftfahrt
HGF - Programmthema:Starrflügler (alt)
DLR - Schwerpunkt:Luftfahrt
DLR - Forschungsgebiet:L AR - Starrflüglerforschung
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):L - Simulation & Validierung (alt)
Standort: Braunschweig
Institute & Einrichtungen:Institut für Aerodynamik und Strömungstechnik > C²A²S²E - Center for Computer Applications in AeroSpace Science and Engineering
Hinterlegt von: Görtz, Stefan
Hinterlegt am:10 Jan 2013 16:44
Letzte Änderung:06 Sep 2019 15:19

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