We propose a projection-based monolithic model order reduction (MOR) procedure for a class of problems in nonlinear mechanics with internal variables. The work is is motivated by applications to thermo-hydro-mechanical (THM) systems for radioactive waste disposal. THM equations model the behaviour of temperature, pore water pressure and solid displacement in the neighborhood of geological repositories, which contain radioactive waste and are responsible for a significant thermal flux towards the Earth's surface. We develop an adaptive sampling strategy based on the POD-Greedy method, and we develop an element-wise empirical quadrature hyper-reduction procedure to reduce assembling costs. We present numerical results for a two-dimensional THM system to illustrate and validate the proposed methodology.


翻译:我们为非线性机械学中具有内部变数的一类问题提出了一个基于预测的单一式命令减少模型(MOR)程序,这项工作的动机是对用于放射性废物处理的热水-机械(THM)系统的应用;THM等式模拟地质储存库周围的温度、孔隙水压力和固体迁移行为,后者含有放射性废物,对进入地球表面的重大热通量负有责任;我们根据POD-Greedy方法制定了适应性取样战略,我们制定了一个从要素角度经验的高度削减等离子程序,以减少组装成本;我们为二维THM系统提供了数字结果,用以说明和验证拟议方法。

0
下载
关闭预览

相关内容

ACM/IEEE第23届模型驱动工程语言和系统国际会议,是模型驱动软件和系统工程的首要会议系列,由ACM-SIGSOFT和IEEE-TCSE支持组织。自1998年以来,模型涵盖了建模的各个方面,从语言和方法到工具和应用程序。模特的参加者来自不同的背景,包括研究人员、学者、工程师和工业专业人士。MODELS 2019是一个论坛,参与者可以围绕建模和模型驱动的软件和系统交流前沿研究成果和创新实践经验。今年的版本将为建模社区提供进一步推进建模基础的机会,并在网络物理系统、嵌入式系统、社会技术系统、云计算、大数据、机器学习、安全、开源等新兴领域提出建模的创新应用以及可持续性。 官网链接:http://www.modelsconference.org/
专知会员服务
56+阅读 · 2021年4月12日
神经常微分方程教程,50页ppt,A brief tutorial on Neural ODEs
专知会员服务
71+阅读 · 2020年8月2日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
78+阅读 · 2020年7月26日
Fariz Darari简明《博弈论Game Theory》介绍,35页ppt
专知会员服务
110+阅读 · 2020年5月15日
LibRec 精选:AutoML for Contextual Bandits
LibRec智能推荐
7+阅读 · 2019年9月19日
鲁棒机器学习相关文献集
专知
8+阅读 · 2019年8月18日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
carla 学习笔记
CreateAMind
9+阅读 · 2018年2月7日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
Adversarial Variational Bayes: Unifying VAE and GAN 代码
CreateAMind
7+阅读 · 2017年10月4日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
VIP会员
相关资讯
LibRec 精选:AutoML for Contextual Bandits
LibRec智能推荐
7+阅读 · 2019年9月19日
鲁棒机器学习相关文献集
专知
8+阅读 · 2019年8月18日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
carla 学习笔记
CreateAMind
9+阅读 · 2018年2月7日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
Adversarial Variational Bayes: Unifying VAE and GAN 代码
CreateAMind
7+阅读 · 2017年10月4日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员