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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.
#Model Order Reduction(모델축소법) #Artificial Neural Network(인공신경망) #Autoencoder (오토인코더) #Variational Autoencoder(변이형 오토인코더)

목차

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

참고문헌 (20)

참고문헌 신청
Vidal, R., Ma, Y. and Sastry, S., 2005, Generalized Principal Component Analysis (GPCA), IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 27, No. 12, pp. 1945~1959. google schola Chatterjee, A., 2000, An Introduction to the Proper Orthogonal Decomposition, Current Science, Vol. 78, No. 7, pp. 808~817. google schola Barrault, M, Maday, Y., Nguyen, N. C. and Patera, A. T., 2004, An ‘Empirical Interpolation’ Method: Application to Efficient Reduced-basis Discretization of Partial Differential Equations, Comptes Rendus Mathematique, Vol. 339, No. 9, pp. 667~672. google schola Chaturantabut, S. and Sorensen, D. C., 2010, Nonlinear Model Reduction via Discrete Empirical Interpolation, SIAM Journal on Scientific Computing, Vol. 32, No. 5, pp. 2737~2764. google schola Farhat, C., Chapman, T. and Avery, P., 2015, Structure-preserving, Stability, and Accuracy Properties of the Energy-conserving Sampling and Weighting Method for the Hyper Reduction of Nonlinear Finite Element Dynamic Models, International Journal for Numerical Methods in Engineering, Vol. 102, No. 5, pp. 1077~1110. google schola

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