Parametric Nonlinear Model Reduction Using K-Means Clustering for Miscible Flow Simulation
المؤلفون المشاركون
Sukuntee, Norapon
Chaturantabut, Saifon
المصدر
Journal of Applied Mathematics
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-12، 12ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-09-04
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
This work considers the model order reduction approach for parametrized viscous fingering in a horizontal flow through a 2D porous media domain.
A technique for constructing an optimal low-dimensional basis for a multidimensional parameter domain is introduced by combining K-means clustering with proper orthogonal decomposition (POD).
In particular, we first randomly generate parameter vectors in multidimensional parameter domain of interest.
Next, we perform the K-means clustering algorithm on these parameter vectors to find the centroids.
POD basis is then generated from the solutions of the parametrized systems corresponding to these parameter centroids.
The resulting POD basis is then used with Galerkin projection to construct reduced-order systems for various parameter vectors in the given domain together with applying the discrete empirical interpolation method (DEIM) to further reduce the computational complexity in nonlinear terms of the miscible flow model.
The numerical results with varying different parameters are demonstrated to be efficient in decreasing simulation time while maintaining accuracy compared to the full-order model for various parameter values.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Sukuntee, Norapon& Chaturantabut, Saifon. 2020. Parametric Nonlinear Model Reduction Using K-Means Clustering for Miscible Flow Simulation. Journal of Applied Mathematics،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1174515
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Sukuntee, Norapon& Chaturantabut, Saifon. Parametric Nonlinear Model Reduction Using K-Means Clustering for Miscible Flow Simulation. Journal of Applied Mathematics No. 2020 (2020), pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1174515
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Sukuntee, Norapon& Chaturantabut, Saifon. Parametric Nonlinear Model Reduction Using K-Means Clustering for Miscible Flow Simulation. Journal of Applied Mathematics. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1174515
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1174515
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر