NÂNG CAO HIỆU QUẢ MÔ PHỎNG THÔNG QUA CẮT NGẮN PHƯƠNG THỨC: NGHIÊN CỨU VỀ GIẢM MÔ HÌNH PHẢN ỨNG ĐỐI LƯU

0 Người đánh giá. Xếp hạng trung bình 0

Tác giả: Thị Thanh Bình Nguyễn, Xuân Kiên Nguyễn

Ngôn ngữ: vie

Ký hiệu phân loại:

Thông tin xuất bản: Tạp chí Khoa học và Công nghệ - Đại học Thái Nguyên, 2024

Mô tả vật lý: tr.51 - 56

Bộ sưu tập: Metadata

ID: 462470

Thêm vào giỏ Liên kết toàn văn

Bài báo khám phá ứng dụng của thuật toán Cắt ngắn phương thức trong Giảm bậc mô hình, tập trung vào hiệu quả của nó trong việc giảm kích thước của mô hình toán học đa chiều. Thuật toán nhận diện các chế độ chi phối đáp ứng động, loại bỏ các mô hình bậc cao và xây dựng một mô hình mới có bậc thấp hơn. Nhiều tài liệu khoa học gần đây đã chứng minh tính linh hoạt của thuật toán trong phân tích hệ ổn định, phân tích hệ động học, và nhiều ứng dụng đa dạng khác. Nghiên cứu này áp dụng Cắt ngắn phương thức vào mô hình Phản ứng đối lưu, một hệ thống có bậc 84, biểu diễn một phản ứng hóa học. Kết quả cho thấy mô hình giảm về bậc 5 và bậc 6 tái tạo hiệu quả hành vi của hệ thống ban đầu, trong đó mô hình bậc 6 thể hiện độ chính xác vượt trội. Trực quan hoá về đáp ứng tức thời và phản hồi tần số cung cấp góc nhìn sâu sắc về khả năng ứng dụng của các mô hình giảm bậc. Dựa trên chuẩn H∞, phân tích sai số nhấn mạnh độ chính xác của mô hình bậc 6, điều này rất quan trọng để chọn một mô hình giảm bậc phù hợp dựa trên độ chính xác mong muốn trong các ứng dụng khác nhau. Nghiên cứu này nhấn mạnh sự quan trọng của thuật toán Cắt ngắn phương thức trong việc đạt được hiệu suất tính toán mà không làm suy giảm độ chính xác trong mô phỏng. Việc tiếp tục cải tiến và ứng dụng phương pháp này đóng một vai trò quan trọng trong việc giải quyết các thách thức liên quan đến hệ thống giảm kích thước mô hình.The paper explores the application of the Modal Truncation algorithm in Model Order Reduction, focusing on its effectiveness in reducing high-dimensional mathematical model. The algorithm identifies dominant modes governing dynamic responses, discards the high-order model, and reconstructs a new model with reduced dimensions. Much recent scientific literature has demonstrated the algorithm's versatility in systems stability analysis, dynamic analysis of systems, and other diverse applications. This study applies Modal truncation to the Convection Reaction model, an 84th-order system representing a chemical reaction. Results show that 5th and 6th-order reduced-order models effectively replicate the original system's behavior, with the 6th-order model exhibiting superior accuracy. Visualizations of transient and frequency domain responses provide insights into the reduced-order models' applicability. Based on the H∞ norm, error analysis emphasizes the 6th-order model's accuracy, which is crucial for selecting an appropriate reduced-order model based on desired accuracy in various applications. This study underscores the Modal Truncation algorithm's significance in achieving computational efficiency without compromising simulation fidelity. The continued refinement and application of this method play a crucial role in addressing challenges associated with high-dimensional systems.

1. Đọc trực tuyến

1. Đọc trực tuyến

Tạo bộ sưu tập với mã QR