In the last few years reduced order modeling (ROM) of aerodynamics became more and more popular in the aeroelasticity community. Different reduced order modeling approaches are developed, for instance harmonic balance, center manifold, normal form and numerical continuation methods. An introduction to these methods can be found in Henshaw et al. [2]. Other methods create a linear state-space formulation via the eigenvalue realization algorithm (ERA) used for example by Lucia et al. [11].


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    Titel :

    Nonlinear Reduced Order Modeling for Aeroelastic Simulation with Neural Networks


    Weitere Titelangaben:

    Notes Numerical Fluid Mech.


    Beteiligte:
    Kroll, Norbert (Herausgeber:in) / Radespiel, Rolf (Herausgeber:in) / Burg, Jan Willem (Herausgeber:in) / Sørensen, Kaare (Herausgeber:in) / Lindhorst, K. (Autor:in) / Haupt, M. C. (Autor:in) / Horst, P. (Autor:in)


    Erscheinungsdatum :

    01.01.2013


    Format / Umfang :

    19 pages





    Medientyp :

    Aufsatz/Kapitel (Buch)


    Format :

    Elektronische Ressource


    Sprache :

    Englisch




    Nonlinear Reduced Order Modeling for Aeroelastic Simulation with Neural Networks

    Lindhorst, K. / Haupt, M.C. / Horst, P. | British Library Conference Proceedings | 2013


    Reduced Order Dynamic Aeroelastic Model Development and Integration with Nonlinear Simulation

    Winther, B. / Goggin, P. / Dykman, J. et al. | British Library Conference Proceedings | 1996