Surrogate modeling of high-dimensional vibroacoustic problems using parametric model order reduction
The field of structural dynamics has already seen tremendous potential for approaching large-scale computations using (parametric) model order reduction. The various advantages include large savings in computation time and resources without compromising on accuracy thereby replacing the expensive solvers with easy to compute reduced order models. However, there are domain-specific challenges when it comes to using the techniques for practical applications. For vibroacoustic models, high-dimensional models with a large number of inputs-outputs, frequency-dependent nature of the system and a high number of parameters considered for variation, require special attention. This dissertation focuses on handling these various challenges to produce reduced order models efficiently. Another focus of the work is to enhance existing reduction algorithms for robustness and adaptivity, especially while reducing problems exhibiting high dynamics such as systems with fluid-structure interaction. The thesis addresses model intrusive projection-based Krylov subspace reduction techniques to obtain an accurate reduced order model in the frequency domain. The proposed techniques have shown to be robust for the challenging problems from vibroacoustics delivering promising potential for practical applications. With the help of representative examples from vibroacoustics including a complex aircraft fuselage model used for cabin noise assessments, the efficiency of the proposed methods is showcased. Furthermore, to address the challenges that arise while handling high-dimensional parametric problems, the method of active subspaces with extension to clustering techniques and the method of spatially-adaptive sparse grids has shown good results. Accordingly, an interpolatory approach using interpolation of underlying subspaces thereby yields accurate reduced order models in the parameter domain. Finally, the thesis offers extensive tools and recommendations to efficiently reduce vibroacoustic models with the aforementioned challenges. To increase the quality and credibility of the presented computational solutions, the code implementation part of the entire work is developed and published according to sustainable research software development principles.
Auf dem Gebiet der Strukturdynamik hat sich bereits ein enormes Potenzial für die Lösung großer Probleme durch die (parametrische) Modellordnungsreduktion gezeigt. Zu den unterschiedlichen Vorteilen gehören große Einsparungen bei der Rechenzeit und den Rechnerressourcen, ohne Kompromisse bezüglich der Genauigkeit einzugehen, wodurch die rechenintensive Solver durch einfach zu berechnende reduzierte Modelle ersetzt werden. Allerdings gibt es domänenspezifische Herausforderungen, die Methoden für praktische Anwendungen zu nutzen. Es ist eine Herausforderung, hochdimensionale vibroakustische Modelle mit einer großen Anzahl von Ein- und Ausgangsgrößen, frequenzabhängigen Eigenschaften des Systems und vielen Parametern zu berücksichtigen. Diese Dissertation beschäftigt sich mit der Behandlung dieser verschiedenen Herausforderungen, um das Erstellen reduzierter Modelle effizienter zu gestalten. Ein weiterer Schwerpunkt dieser Arbeit ist die Verbesserung bestehender Reduktionsalgorithmen im Sinne der Robustheit und Adaptivität, insbesondere bei der Reduktion von Problemen mit großer Dynamik, wie z.B. Systemen mit Fluid-Struktur-Interaktion. Die Arbeit befasst sich mit projektionsbasierten Krylov-Unterraumreduktionsverfahren, die ein genaues reduziertes Modell im Frequenzbereich erstellen. Die vorgeschlagenen Verfahren haben sich für die komplexen Probleme der Vibroakustik als robust erwiesen und bieten ein vielversprechendes Potenzial für praktische Anwendungen. Anhand von repräsentativen Beispielen aus der Vibroakustik, darunter ein komplexes Flugzeugrumpfmodell, das für die Bewertung von Kabinenlärm verwendet wird, wird die Effizienz der vorgeschlagenen Methoden aufgezeigt. Im Umgang mit hochdimensionalen parametrischen Problemen haben die Methode der aktiven Unterräume mit Erweiterung auf Clusterverfahren und die Methode der raumadaptiven Sparse-Grids gute Ergebnisse gezeigt. Dementsprechend führt ein interpolatorischer Ansatz, der Interpolationen der zugrundeliegenden Unterräume nutzt, zu genauen Modellen reduzierter Ordnung im Parameterbereich. Abschließend bietet die Arbeit umfangreiche Werkzeuge und Empfehlungen, um vibroakustische Modelle mit den genannten Herausforderungen effizient zu reduzieren. Um die Qualität und Zuverlässigkeit der vorgestellten Simulationslösungen zu erhöhen, wurde der Implementierungsteil der gesamten Arbeit nach den Prinzipien der nachhaltigen Forschungssoftwareentwicklung entwickelt und veröffentlicht.
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