ReducedThermalModel
描述
一个ReducedThermalModel
对象包含了刚度矩阵K,减少质量矩阵M,降低负载向量F、初始条件,模式形状,网状,快照的平均值用于适当的正交分解(POD)。
这个数据扩大到一个完整的瞬态热解决方案,使用reconstructSolution
。
创建
减少使用的热模型减少
函数。这个函数返回一个降维热模型作为ReducedThermalModel
对象。
属性
K
- - - - - -降低刚度矩阵
矩阵
减少了刚度矩阵,指定为一个矩阵。
数据类型:双
米
- - - - - -减少质量矩阵
矩阵
减少质量矩阵,指定为一个矩阵。
数据类型:双
F
- - - - - -减少负载向量
列向量
减少负载向量,指定为一个列向量。
数据类型:双
InitialConditions
- - - - - -初始条件在模态坐标
列向量
在模态坐标,初始条件指定为一个列向量。
数据类型:双
ModeShapes
- - - - - -模式用于获得降维模型
矩阵
模式用于获得一个降维模型,指定为一个矩阵。
数据类型:双
网
- - - - - -有限元网格
FEMesh
对象
有限元网格,指定为一个FEMesh
对象。有关详细信息,请参见FEMesh属性。
SnapshotsAverage
- - - - - -快照用于圆荚体的平均水平
列向量
平均的快照用于豆荚,作为一个列向量返回。
数据类型:双
对象的功能
reconstructSolution |
恢复一个完整的模型瞬态解从降维模型(ROM) |
例子
减少热模型
减少使用模式或热模型模态的指定数量的模式解决方案。
创建一个瞬态热模型。
thermalmodel = createpde (“热”,“瞬态”);
创建一个单位平方几何,包括在模型中。
geometryFromEdges (thermalmodel @squareg);
画出几何图形,显示标签边缘。
pdegplot (thermalmodel“EdgeLabels”,“上”)xlim ([-1.1 - 1.1]) ylim ([-1.1 - 1.1])
指定导热系数、质量密度和比热的材料。
thermalProperties (thermalmodel“ThermalConductivity”,400,…“MassDensity”,1300,…“SpecificHeat”,600);
设置温度的右边缘One hundred.
。
thermalBC (thermalmodel“边缘”2,“温度”,100);
设置一个初始值0
的温度。
thermalIC (thermalmodel 0);
生成一个网格。
generateMesh (thermalmodel);
解决三种不同值的热源模型和收集快照。
tlist = 0:10:600;snapShotIDs = [1:10 59 60 61];Tmatrix = [];heatVariation = (10000 15000 20000);为q = heatVariation internalHeatSource (thermalmodel q);结果=解决(thermalmodel tlist);Tmatrix = [Tmatrix results.Temperature (:, snapShotIDs)];结束
开关模态的热模型分析类型。
thermalmodel。一个nalysisType =“模态”;
计算圆荚体模式。
RModal =解决(thermalmodel,“快照”Tmatrix)
RModal = ModalThermalResults属性:DecayRates: x1双[6]ModeShapes: [1541 x6双]SnapshotsAverage: x1双[1541]ModeType:“PODModes”网:[1 x1 FEMesh]
减少使用所有模式的热模型RModal
。
Rtherm =减少(thermalmodel,“ModalResults”RModal)
Rtherm = ReducedThermalModel属性:凯西:[7 x7双)M: [7 x7双)F: x1双[7]InitialConditions: x1双[7]网:[1 x1 FEMesh] ModeShapes: [1541 x6双]SnapshotsAverage: [1541 x1双)
减少热模型只使用三种模式。
Rtherm3 =减少(thermalmodel,“ModalResults”RModal,…“NumModes”3)
Rtherm3 = ReducedThermalModel属性:凯西:[4 x4双)M: [4 x4双]F: x1双[4]InitialConditions: x1双[4]网:[1 x1 FEMesh] ModeShapes: [1541 x3双]SnapshotsAverage: [1541 x1双)
版本历史
介绍了R2022a
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