論文の概要: Uncertainty quantification for industrial design using dictionaries of
reduced order models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.04012v1
- Date: Mon, 9 Aug 2021 13:05:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-08-10 15:46:31.094623
- Title: Uncertainty quantification for industrial design using dictionaries of
reduced order models
- Title（参考訳）: 縮小順序モデルの辞書を用いた工業設計の不確かさ定量化
- Authors: Thomas Daniel, Fabien Casenave, Nissrine Akkari, David Ryckelynck,
Christian Rey
- Abstract要約: この研究は、エラストビスコ塑性高圧タービンブレードの実際の産業モデルへの完全なワークフローの適用である。
辞書ベースのROM-netは、温度負荷場の1008モンテカルロ描画に対する2つの興味量の予測を計算する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We consider the dictionary-based ROM-net (Reduced Order Model) framework [T.
Daniel, F. Casenave, N. Akkari, D. Ryckelynck, Model order reduction assisted
by deep neural networks (ROM-net), Advanced modeling and Simulation in
Engineering Sciences 7 (16), 2020] and summarize the underlying methodologies
and their recent improvements. The main contribution of this work is the
application of the complete workflow to a real-life industrial model of an
elastoviscoplastic high-pressure turbine blade subjected to thermal,
centrifugal and pressure loadings, for the quantification of the uncertainty on
dual quantities (such as the accumulated plastic strain and the stress tensor),
generated by the uncertainty on the temperature loading field. The
dictionary-based ROM-net computes predictions of dual quantities of interest
for 1008 Monte Carlo draws of the temperature loading field in 2 hours and 48
minutes, which corresponds to a speedup greater than 600 with respect to a
reference parallel solver using domain decomposition, with a relative error in
the order of 2%. Another contribution of this work consists in the derivation
of a meta-model to reconstruct the dual quantities of interest over the
complete mesh from their values on the reduced integration points.
- Abstract（参考訳）: 辞書ベースのrom-net(reduced order model)フレームワーク [t. daniel, f. casenave, n. akkari, d. ryckelynck, model order reduction assisted by deep neural networks (rom-net), advanced modeling and simulation in engineering sciences 7 (16), 2020] を検討し,基礎となる方法論と最近の改善を要約する。
この研究の主な貢献は、熱・遠心・圧力負荷を受ける弾塑性高圧タービンブレードの実寿命産業モデルへの完全ワークフローの適用であり、温度負荷場の不確実性によって生じる2つの量(累積塑性ひずみや応力テンソルなど)の不確かさの定量化である。
辞書ベースのROM-netは、温度負荷場の1008モンテカルロ描画における2つの興味量の予測を2時間48分で計算し、これは、領域分解を用いた参照並列解法に対して、2%の相対誤差で600以上のスピードアップに対応する。
この研究のもう1つの貢献は、縮小された積分点の値から完全メッシュ上の2つの量の関心を再構築するためのメタモデルの導出である。
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