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저자정보
김혜진 (Jeonbuk National University) 조해성 (Jeonbuk National University) 이시훈 (Seoul National University) 신상준 (Seoul National University) 김해동 (Sejong University)
저널정보
한국소음진동공학회 한국소음진동공학회논문집 한국소음진동공학회논문집 제31권 제6호(통권 263호)
발행연도
2021.12
수록면
604 - 613 (10page)
DOI
10.5050/KSNVE.2021.31.6.604

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In this paper, a data-driven model order reduction framework is proposed for efficient nonlinear structural analysis. The data-driven model order reduction framework consists of two stages: data mining/analysis with reduced-order modeling (offline) and parametric simulation (online). Herein, the reduced-order modeling is performed using proper orthogonal decomposition and an autoencoder in the offline stage. Furthermore, a variational autoencoder is considered as an artificial neural network- based model order reduction to improve the efficiency within the offline stage. The proposed approaches are compared to the full-order model by analyzing nonlinear numerical examples to demonstrate their efficiency and accuracy.

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. POD-AE 기반 모델 축소법
3. VAE 기반 모델축소법
4. 수치 해석 결과
5. 결론
References

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