This paper focuses on a model order reduction (MOR) for large-scale rotordynamic systems by using finite element discretization. Typical rotor-bearing systems consist of a rotor, built-on parts, and a support system. These systems require careful consideration in their dynamic analysis modeling because they include unsymmetrical stiffness, localized nonproportional damping, and frequency-dependent gyroscopic effects. Because of this complex geometry, the finite element model under consideration may have a very large number of degrees of freedom. Thus, the repeated dynamic analyses used to investigate the critical speeds, stability, and unbalanced response are computationally very expensive to complete within a practical design cycle. In this study, we demonstrate that a Krylov subspace-based MOR via moment matching significantly speeds up the rotordynamic analyses needed to check the whirling frequencies and critical speeds of large rotor systems. This approach is very efficient, because it is possible to repeat the dynamic simulation with the help of a reduced system by changing the operating rotational speed, which can be preserved as a parameter in the process of model reduction. Two examples of rotordynamic systems show that the suggested MOR provides a significant reduction in computational cost for a Campbell diagram analysis, while maintaining accuracy comparable to that of the original systems.
A method for the analysis of wave scattering in 3-D elastic full space is developed by means of the coupled boundary-volume integral equation, which takes into account the effects of both the boundary of inclusions and the uctuation of the wave field. The wavenumber domain formulation is used to construct the Krylov subspace by means of FFT. In order to achieve the wavenumber domain formulation, the boundary-volume integral equation is transformed into the volume integral equation. The formulation is also focused on this transform and its numerical implementation. Several numerical results clarify the accuracy and effectiveness of the present method for scattering analysis.
The solution of large sparse linear systems is one of the most important problems in large scale scientific computing. Among the many methods developed, the preconditioned Krylov subspace methods are considered the preferred methods. Selecting a suitable preconditioner with appropriate parameters for a specific sparse linear system presents a challenging task for many application scientists and engineers who have little knowledge of preconditioned iterative methods. The prediction of ILU type preconditioners was considered in [27] where support vector machine(SVM), as a data mining technique, is used to classify large sparse linear systems and predict best preconditioners. In this paper, we apply the data mining approach to the sparse approximate inverse(SAI) type preconditioners to find some parameters with which the preconditioned Krylov subspace method on the linear systems shows best performance.
In this paper, we first provide comparison results of preconditioned AOR methods with direct preconditioners $I+{\beta}L$, $I+{\beta}U$ and $I+{\beta}(L+U)$ for solving a linear system whose coefficient matrix is a large sparse irreducible L-matrix, where ${\beta}$ > 0. Next we propose how to find a near optimal parameter ${\beta}$ for which Krylov subspace method with these direct preconditioners performs nearly best. Lastly numerical experiments are provided to compare the performance of preconditioned iterative methods and to illustrate the theoretical results.
Acceleration/preconditioning strategies available in the SCEPTRE radiation transport code are described. A flexible transport synthetic acceleration (TSA) algorithm that uses a low-order discrete-ordinates ($S_N$) or spherical-harmonics ($P_N$) solve to accelerate convergence of a high-order $S_N$ source-iteration (SI) solve is described. Convergence of the low-order solves can be further accelerated by applying off-the-shelf incomplete-factorization or algebraic-multigrid methods. Also available is an algorithm that uses a generalized minimum residual (GMRES) iterative method rather than SI for convergence, using a parallel sweep-based solver to build up a Krylov subspace. TSA has been applied as a preconditioner to accelerate the convergence of the GMRES iterations. The methods are applied to several problems involving electron transport and problems with artificial cross sections with large scattering ratios. These methods were compared and evaluated by considering material discontinuities and scattering anisotropy. Observed accelerations obtained are highly problem dependent, but speedup factors around 10 have been observed in typical applications.
Orthogonalization can be done by the well known Gram-Schmidt process or by using Householder transformations. In this paper, we introduced an alternative process using linear systems.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.33
no.9
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pp.878-885
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2009
One of important factors in designing MEMS resonators for RF filters is obtaining a desired frequency response function (FRF) within a specific frequency range of interest. Because various array-type MEMS resonators have been recently introduced to improve the filter characteristics such as bandwidth, pass-band, and shape factor, the degrees of freedom (DOF) of finite elements for their FRF calculation dramatically increases and therefore raises computational difficulties. In this paper the Krylov subspace-based model order reduction using moment-matching with non-zero expansion points is represented as a numerical solution to perform the frequency response analyses of those array-type MEMS resonators in an efficient way. By matching moments at a frequency around the specific operation range of the array-type resonators, the required FRF can be efficiently calculated regardless of their operating frequency from significantly reduced systems. In addition, because of the characteristics of the moment-matching method, a minimal order of reduced system with a prearranged accuracy can be determined through an error indicator using successive reduced models, which is very useful to automate the order reduction process and FRF calculation for structural optimization iterations. We also found out that the presented method could obtain the FRF of a $6\times6$ array-type resonator within a seventieth of the computational time necessary for the direct method and in addition FRF calculation by the mode superposition method could not even be completed because of a data overflow with a half after calculation of 9,722 eigenmodes.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.34
no.2
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pp.101-111
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2021
In general, several computational resources are required to perform multiple-loading transient response analyses. In this paper, we present the procedure for multiple-loading transient response analysis using the Krylov subspace model order reduction and Newmark's time integration scheme. We utilized ANSYS MAPDL, Python, and ANSYS ACT to automate the transient response analysis procedure in the ANSYS Workbench environment and studied several engineering numerical examples to demonstrate the feasibility and efficiency of the proposed approach.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2009.04a
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pp.131-134
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2009
Krylov 부공간 모델차수축소법은 초기 유한요소모델과 축소모델의 전달함수의 계수인 모멘트를 일치시키는 방법을 이용하는 축소기법으로 이미 대형 유한요소모델의 주파수응답 해석의 효율적인 계산에 많이 사용되고 있는 방법 중의 하나이다. 본 논문에서는 Krylov 부공간 축소기법을 이용한 관심 주파수영역에 대한 주파수응답 해석 및 이를 통하여 계산된 주파수응답의 여러 가지 설계변수에 대한 설계민감도 해석방법을 제안하였다. 일반적으로 구조물의 주파수응답을 고려한 최적설계를 위해서는 설계변수에 대한 관심 주파수영역에서의 주파수응답 및 그의 민감도 정보가 요구되므로, 고려하는 유한요소모델이 대형일 경우에 관심 주파수영역에서의 반복적인 해석으로 인한 계산비용의 문제가 대두된다. 본 논문에서는 축소모델을 이용하여 주파수응답과 주파수응답의 설계민감도 해석을 수행하여 계산의 효율성을 극대화하였다. 민감도 계산에는 시간측면과 구현의 용이성 측면에서 장점이 있는 준해석적 방법을 이용하였다. 수치 예제를 통하여 축소기법을 이용한 주파수응답의 설계민감도 해석 결과를 유한차분법에 근거한 민감도 결과와 비교하였다. 본 논문에서 제안된 방법을 이용하는 경우, 주파수응답을 고려한 최적설계를 계산비용 측면에서 매우 효율적으로 수행할 수 있을 것이다.
Generally, it is necessary to perform transient structural analysis in order to verify and improve the seismic performance of high-rise buildings and bridges against earthquake loads. In this paper, we propose the model order reduction (MOR) method using the Krylov vectors to perform seismic analysis for linear and elastic systems in an efficient way. We then compared the proposed method with the mode superposition method (MSM) by using the limited numbers of modal vectors (or eigenvectors) calculated from the modal analysis. In the calculation, the data of the El Centro earthquake in 1940 were adopted for the seismic loading in the transient analysis. The numerical accuracy and efficiency of the two methods were compared in detail in the case of a simplified high-rise building.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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