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Efficient reduction of interconnected subsystem models using abstracted environments
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AI
DOI：10.1016/j.ejcon.2025.101257.png)
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摘要
En 中文
我们提出了两种用于互联子系统结构保持模型降阶的框架，在提高降阶方法可处理性的同时，确保降阶后互联模型的稳定性和精度界限。与独立降阶每个子系统不同，我们将其环境的低阶抽象纳入考虑，以更好地捕捉与互联系统外部输入-输出行为相关的动力学特性，从而提高降阶后互联模型的精度。该方法通过抽象而非完全保留环境，显著降低了降阶的计算成本。这两种框架在生成这些抽象环境的方式上有所不同：一种是将整个环境进行抽象，而另一种是对每个独立子系统进行抽象。通过将降阶和抽象引入的低层误差与互联系统产生的高层误差相关联，我们能够运用鲁棒性能分析技术，将高层精度要求（针对降阶后的互联系统）转化为低层规范（针对抽象和降阶误差）。通过遵循这些低层规范、限制引入的低层误差，两种框架均可自动保证降阶后互联系统的精度和稳定性。我们通过将这两种框架应用于两冲程晶圆台结构动力学模型，展示了其有效性，其精度和/或降阶程度优于文献中现有的方法。
Keyword:
Model reduction
Interconnected systems
Structural dynamics
AI总结
对已上传原文的论文进行重点信息的提取，主要内容包括：简要概述、研究摘要、背景介绍、关键亮点、图文解析、展望与总结。
期刊
IF:
2.6
论文数:
363
被引数:
2.5K
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