Sub-structure Coupling for Dynamic Analysis
Lingua: inglese
Editore: Springer International Publishing, 2019
Serie: Libro 40 di 49 - Lecture Notes in Applied and Computational Mechanics
- Rilegato
- Nuovo
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Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Provides a thorough treatment of a class of model reduction techniques for structural dynamical systemsIncludes applications to simulation-based problems such as reliability analysis, reliability sensitivity analysis, reliability-based design opti.
Codice articolo 263472319
- Titolo
- Sub-structure Coupling for Dynamic Analysis
- Autore
- Hector Jensen|Costas Papadimitriou
- Editore
- Springer International Publishing
- Anno di pubblicazione
- 2019
- Condizione
- New
- Rilegatura
- Rilegato
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3030128180
- ISBN 13
- 9783030128180
- Serie
- Libro 40 di 49: Lecture Notes in Applied and Computational Mechanics
- Cataloghi dei venditori
- Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin
This book combines a model reduction technique with an efficient parametrization scheme for the purpose of solving a class of complex and computationally expensive simulation-based problems involving finite element models. These problems, which have a wide range of important applications in several engineering fields, include reliability analysis, structural dynamic simulation, sensitivity analysis, reliability-based design optimization, Bayesian model validation, uncertainty quantification and propagation, etc. The solution of this type of problems requires a large number of dynamic re-analyses. To cope with this difficulty, a model reduction technique known as substructure coupling for dynamic analysis is considered. While the use of reduced order models alleviates part of the computational effort, their repetitive generation during the simulation processes can be computational expensive due to the substantial computational overhead that arises at the substructure level. In this regard, an efficient finite element model parametrization scheme is considered. When the division of the structural model is guided by such a parametrization scheme, the generation of a small number of reduced order models is sufficient to run the large number of dynamic re-analyses. Thus, a drastic reduction in computational effort is achieved without compromising the accuracy of the results. The capabilities of the developed procedures are demonstrated in a number of simulation-based problems involving uncertainty.
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Dalla quarta di copertina
This book combines a model reduction technique with an efficient parametrization scheme for the purpose of solving a class of complex and computationally expensive simulation-based problems involving finite element models. These problems, which have a wide range of important applications in several engineering fields, include reliability analysis, structural dynamic simulation, sensitivity analysis, reliability-based design optimization, Bayesian model validation, uncertainty quantification and propagation, etc. The solution of this type of problems requires a large number of dynamic re-analyses. To cope with this difficulty, a model reduction technique known as substructure coupling for dynamic analysis is considered. While the use of reduced order models alleviates part of the computational effort, their repetitive generation during the simulation processes can be computational expensive due to the substantial computational overhead that arises at the substructure level. In this regard, an efficient finite element model parametrization scheme is considered. When the division of the structural model is guided by such a parametrization scheme, the generation of a small number of reduced order models is sufficient to run the large number of dynamic re-analyses. Thus, a drastic reduction in computational effort is achieved without compromising the accuracy of the results. The capabilities of the developed procedures are demonstrated in a number of simulation-based problems involving uncertainty.
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