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An efficient parametric model order reduction method for viscoelastic structures without approximation on viscoelastic models
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AI
DOI：10.1016/j.cma.2025.118579.png)
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摘要
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粘弹性材料在工程应用中经常被使用，包括胶粘剂、阻尼处理以及振动支座等弹性结构。为了预测含有这些材料的大规模系统的动态行为并执行参数化研究，有限元模型被广泛使用。由于这些模型通常规模庞大，（参数化）模型降阶往往需要实现可行的计算时间。然而，现有的（参数化）模型降阶方法在降阶过程中近似线性粘弹性模型时，常常在效率和精度上有所折衷。为解决这一问题，本研究提出了一种高效的参数化模型降阶方法。首先，提出了一种无需材料模型近似的创新双层Krylov子空间方法，用于在参数样本点生成局部降阶基。为增强自动化和鲁棒性，引入了一种基向量混合收集方法，并将其整合到自适应框架中。为构建参数化降阶模型，提出了局部降阶基选择策略以利用降阶方法跨样本应用，全局降阶基通过拼接选定的局部基构建而成。对概念验证模型和工业案例研究的验证表明，该方法在降阶模型构建及其结果参数化降阶模型两方面均表现出性能提升。
期刊
IF:
7.3
论文数:
1.3W
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