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Model Order Reduction Techniques with Applications in Finite Element Analysis - Zu-Qing Qu

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        Avis sur Model Order Reduction Techniques With Applications In Finite Element Analysis de Zu - Qing Qu Format Relié  - Livre Encyclopédies, Dictionnaires

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        Présentation Model Order Reduction Techniques With Applications In Finite Element Analysis de Zu - Qing Qu Format Relié

         - Livre Encyclopédies, Dictionnaires

        Livre Encyclopédies, Dictionnaires - Zu-Qing Qu - 01/09/2004 - Relié - Langue : Anglais

        . .

      • Auteur(s) : Zu-Qing Qu
      • Editeur : Springer-Verlag London Ltd.
      • Langue : Anglais
      • Parution : 01/09/2004
      • Format : Moyen, de 350g à 1kg
      • Nombre de pages : 369
      • Expédition : 684
      • Dimensions : 24.4 x 16.4 x 2.5
      • ISBN : 1852338075



      • Résumé :
        Despite the continued rapid advance in computing speed and memory the increase in the complexity of models used by engineers persists in outpacing them. Even where there is access to the latest hardware, simulations are often extremely computationally intensive and time-consuming when full-blown models are under consideration. The need to reduce the computational cost involved when dealing with high-order/many-degree-of-freedom models can be offset by adroit computation. In this light, model-reduction methods have become a major goal of simulation and modeling research. Model reduction can also ameliorate problems in the correlation of widely used finite-element analyses and test analysis models produced by excessive system complexity. Model Order Reduction Techniques explains and compares such methods focusing mainly on recent work in dynamic condensation techniques: - Compares the effectiveness of static, exact, dynamic, SEREP and iterative-dynamic condensation techniques in producing valid reduced-order models...

        Biographie:
        - Shows how frequency shifting and the number of degrees of freedom affect the desirability and accuracy of using dynamic condensation...

        Sommaire:
        Despite the continued rapid advance in computing speed and memory the increase in the complexity of models used by engineers persists in outpacing them. Even where there is access to the latest hardware, simulations are often extremely computationally intensive and time-consuming when full-blown models are under consideration. The need to reduce the computational cost involved when dealing with high-order/many-degree-of-freedom models can be offset by adroit computation. In this light, model-reduction methods have become a major goal of simulation and modeling research. Model reduction can also ameliorate problems in the correlation of widely used finite-element analyses and test analysis models produced by excessive system complexity. Model Order Reduction Techniques explains and compares such methods focusing mainly on recent work in dynamic condensation techniques: - Compares the effectiveness of static, exact, dynamic, SEREP and iterative-dynamic condensation techniques in producing valid reduced-order models...

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