<p>Rational Krylov methods for model order reduction are studied. A dual rational Arnoldi method for model order reduction and a rational Krylov method for model order reduction and eigenvalue computation have been implemented. It is shown how to deflate redundant or unwanted vectors and how to obtain moment matching. Both methods are designed for generalised state space systems---the former for multiple-input-multiple-output (MIMO) systems from finite element discretisations and the latter for single-input-single-output (SISO) systems---and applied to relevant test problems. The dual rational Arnoldi method is designed for generating real reduced order systems using complex shift points and stabilising a system that happens to be unstable. For the rational Krylov method, a forward error in the recursion and an estimate of the error in the approximation of the transfer function are studie.</p><p>A stability analysis of a heat exchanger model is made. The model is a nonlinear partial differential-algebraic equation (PDAE). Its well-posedness and how to prescribe boundary data is investigated through analysis of a linearised PDAE and numerical experiments on a nonlinear DAE. Four methods for generating reduced order models are applied to the nonlinear DAE and compared: a Krylov based moment matching method, balanced truncation, Galerkin projection onto a proper orthogonal decomposition (POD) basis, and a lumping method.</p>

Cette thèse porte sur des méthode de résolution d'équations matricielles appliquées à la résolution numérique d'équations aux dérivées partielles ou des problèmes de contrôle linéaire. On s'intéressen en premier lieu à des équations matricielles linéaires. Après avoir donné un aperçu des méthodes classiques employées pour les équations de Sylvester et de Lyapunov, on s'intéresse au cas d'équations linéaires générales de la forme M(X)=C, où M est un opérateur linéaire matriciel. On expose la méthode de GMRES globale qui s'avère particulièrement utile dans le cas où M(X) ne peut s'exprimer comme un polynôme du premier degré en X à coefficients matriciels, ce qui est le cas dans certains problèmes de résolution numérique d'équations aux dérivées partielles. Nous proposons une approche, noté LR-BA-ADI consistant à utiliser un préconditionnement de type ADI qui transforme l'équation de Sylvester en une équation de Stein que nous résolvons par une méthode de Krylox par blocs. Enfin, nous proposons une méthode de type Newton-Krylov par blocs avec préconditionnement ADI pour les équations de Riccati issues de problèmes de contrôle linéaire quadratique. Cette méthode est dérivée de la méthode LR-BA-ADI. Des résultats de convergence et de majoration de l'erreur sont donnés. Dans la seconde partie de ce travail, nous appliquons les méthodes exposées dans la première partie de ce travail à des problèmes d'équations aux dérivées partielles. Nous nous intéressons d'abord à la résolution numérique d'équations couplées de type Burgers évolutives en dimension 2. Ensuite, nous nous intéressons au cas où le domaine borné est choisi quelconque. Nous établissons des résultats théoriques de l'existence de tels interpolants faisant appel à des techniques d'algèbre linéaire.

During its mission, a launch vehicle is subject to broadband, severe, aeroacoustic and structure-borne excitations of various provenances, which can endanger the survivability of the payload and the vehicles electronic equipment, and consequently the success of the mission. Aerospace structures are generally characterized by the use of exotic composite materials of various configurations and thicknesses, as well as by their extensively complex geometries and connections between different subsystems. It is therefore of crucial importance for the modern aerospace industry, the development of analytical and numerical tools that can accurately predict the vibroacoustic response of large, composite structures of various geometries and subject to a combination of aeroacoustic excitations. Recently, a lot of research has been conducted on the modelling of wave propagation characteristics within composite structures. In this study, the Wave Finite Element Method (WFEM) is used in order to predict the wave dispersion characteristics within orthotropic composite structures of various geometries, namely flat panels, singly curved panels, doubly curved panels and cylindrical shells. These characteristics are initially used for predicting the modal density and the coupling loss factor of the structures connected to the acoustic medium. Subsequently the broad-band Transmission Loss (TL) of the modelled structures within a Statistical Energy Analysis (SEA) wave-context approach is calculated. Mainly due to the extensive geometric complexity of structures, the use of Finite Element(FE) modelling within the aerospace industry is frequently inevitable. The use of such models is limited mainly because of the large computation time demanded even for calculations in the low frequency range. During the last years, a lot of researchers focus on the model reduction of large FE models, in order to make their application feasible. In this study, the Second Order ARnoldi (SOAR) reduction approach is adopted, in order to minimize the computation time for a fully coupled composite structural-acoustic system, while at the same time retaining a satisfactory accuracy of the prediction in a broadband sense. The system is modelled under various aeroacoustic excitations, namely a diffused acoustic field and a Turbulent Boundary Layer (TBL) excitation. Experimental validation of the developed tools is conducted on a set of orthotropic sandwich composite structures. Initially, the wave propagation characteristics of a flat panel are measured and the experimental results are compared to the WFEM predictions. The later are used in order to formulate an Equivalent Single Layer (ESL) approach for the modelling of the spatial response of the panel within a dynamic stiffness matrix approach. The effect of the temperature of the structure as well as of the acoustic medium on the vibroacoustic response of the system is examined and analyzed. Subsequently, a model of the SYLDA structure, also made of an orthotropic sandwich material, is tested mainly in order to investigate the coupling nature between its various subsystems. The developed ESL modelling is used for an efficient calculation of the response of the structure in the lower frequency range, while for higher frequencies a hybrid WFEM/FEM formulation for modelling discontinuous structures is used.

Bound state systems consisting of three nonrelativistic particles are numerically studied. Calculations are performed employing two-body and three-body forces as input in the Hamiltonian in order to study the role or contribution of three-body forces to the binding in these systems. The resulting differential Faddeev equations are solved as three-dimensional equations in the two Jacobi coordinates and the angle between them, as opposed to the usual partial wave expansion approach. By expanding the wave function as a sum of the products of spline functions in each of the three coordinates, and using the orthogonal collocation procedure, the equations are transformed into an eigenvalue problem. The matrices in the aforementioned eigenvalue equations are generally of large order. In order to solve these matrix equations with modest and optimal computer memory and storage, we employ the iterative Restarted Arnoldi Algorithm in conjunction with the so-called tensor trick method. Furthermore, we incorporate a polynomial accelerator in the algorithm to obtain rapid convergence. We applied the method to obtain the binding energies of Triton, Carbon-12, and Ozone molecule. / Physics / M.Sc (Physics)

The SHIRA method of Mehrmann and Watkins belongs among the structure preserving Krylov subspace methods for solving skew-Hamiltonian eigenvalue problems. It can also be applied to Hamiltonian eigenproblems by considering a suitable transformation. Structure induced shift-and-invert techniques are employed to steer the algorithm towards the interesting region of the spectrum. However, the shift cannot be altered in the middle of the computation without discarding the information that has been accumulated so far. This paper shows how SHIRA can be combined with ideas from Ruhe's Rational Krylov algorithm to yield a method that permits an adjustment of shift after every step of the computation, adding greatly to the flexibility of the algorithm. We call this new method rational SHIRA. A numerical example is presented to demonstrate its efficiency.

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Die FEM-MKS-Kopplung erfordert Modellordnungsreduktions-Verfahren, die mit kleiner reduzierter Systemdimension das Übertragungsverhalten mechanischer Strukturen abbilden. Rationale Krylov-Unterraum-Verfahren, basierend auf dem Arnoldi-Algorithmen, ermöglichen solche Abbildungen in frei wählbaren, breiten Frequenzbereichen. Ziel ist der Entwurf einer fehlerüberwachten Modelreduktion auf Basis von Krylov-Unterraumverfahren und Anwendung auf ein strukturmechanisches Model. Auf Grundlage der Software MORPACK wird eine Arnoldi-Funktion erster Ordnung um interpolativen Startvektor, Eliminierung der Starrkörperbewegung und Reorthogonalisierung erweitert. Diese Operationen beinhaltend, wird ein rationales, interpolatives SOAR-Verfahren entwickelt. Ein rationales Block-SOAR-Verfahren erweist sich im Vergleich als unterlegen. Es wird interpolative Gleichwichtung verwendet. Das Arnoldi-Verfahren zeichnet kleiner Berechnungsaufwand aus. Das rationale, interpolative SOAR liefert kleinere reduzierte Systemdimensionen für gleichen abgebildeten Frequenzbereich. Die Funktionen werden auf Rahmen-, Getriebegehäuse- und Treibsatzwellen-Modelle angewendet. Zur Fehlerbewertung wird eigenfrequenzbasiert ein H2-Integrationsbereich festgelegt und der übertragungsfunktionsbasierte, relative H2-Fehler berechnet. Es werden zur Lösung linearer Gleichungssysteme mit Matlab entsprechende Löser-Funktionen, auf Permutation und Faktorisierung basierend, implementiert. / FEM-MKS-coupling requires model order reduction methods to simulate the frequency response of mechanical structures using a smaller reduced representation of the original system. Most of the rational Krylov-subspace methods are based on Arnoldi-algorithms. They allow to represent the frequency response in freely selectable, wide frequency ranges. Subject of this thesis is the implementation of an error-controlled model order reduction based on Krylov-subspace methods and the application to a mechanical model. Based on the MORPACK software, a first-order-Arnoldi function is extended by an interpolative start vector, the elimination of rigid body motion and a reorthogonalization. Containing these functions, a rational, interpolative Second Order Arnoldi (SOAR) method is designed that works well compared to a rational Block-SOAR-method. Interpolative equal weighting is used. The first-order-Arnoldi method requires less computational effort compared to the rational, interpolative SOAR that is able to compute a smaller reduction size for same frequency range of interest. The methods are applied to the models of a frame, a gear case and a drive shaft. Error-control is realized by eigenfrequency-based H2-integration-limit and relative H2-error based on the frequency response function. For solving linear systems of equations in Matlab, solver functions based on permutation and factorization are implemented.

Die FEM-MKS-Kopplung erfordert Modellordnungsreduktions-Verfahren, die mit kleiner reduzierter Systemdimension das Übertragungsverhalten mechanischer Strukturen abbilden. Rationale Krylov-Unterraum-Verfahren, basierend auf dem Arnoldi-Algorithmen, ermöglichen solche Abbildungen in frei wählbaren, breiten Frequenzbereichen. Ziel ist der Entwurf einer fehlerüberwachten Modelreduktion auf Basis von Krylov-Unterraumverfahren und Anwendung auf ein strukturmechanisches Model. Auf Grundlage der Software MORPACK wird eine Arnoldi-Funktion erster Ordnung um interpolativen Startvektor, Eliminierung der Starrkörperbewegung und Reorthogonalisierung erweitert. Diese Operationen beinhaltend, wird ein rationales, interpolatives SOAR-Verfahren entwickelt. Ein rationales Block-SOAR-Verfahren erweist sich im Vergleich als unterlegen. Es wird interpolative Gleichwichtung verwendet. Das Arnoldi-Verfahren zeichnet kleiner Berechnungsaufwand aus. Das rationale, interpolative SOAR liefert kleinere reduzierte Systemdimensionen für gleichen abgebildeten Frequenzbereich. Die Funktionen werden auf Rahmen-, Getriebegehäuse- und Treibsatzwellen-Modelle angewendet. Zur Fehlerbewertung wird eigenfrequenzbasiert ein H2-Integrationsbereich festgelegt und der übertragungsfunktionsbasierte, relative H2-Fehler berechnet. Es werden zur Lösung linearer Gleichungssysteme mit Matlab entsprechende Löser-Funktionen, auf Permutation und Faktorisierung basierend, implementiert.:1. Einleitung 1.1. Motivation 1.2. Einordnung 1.3. Aufbau der Arbeit 2. Theorie 2.1. Simulationsmethoden 2.1.1. Finite Elemente Methode 2.1.2. Mehrkörpersimulation 2.1.3. Kopplung der Simulationsmethoden 2.2. Zustandsraumdarstellung und Reduktion 2.3. Krylov Unterraum Methoden 2.4. Arnoldi-Algorithmen erster Ordnung 2.5. Arnoldi-Algorithmen zweiter Ordnung 2.6. Korrelationskriterien 2.6.1. Eigenfrequenzbezogene Kriterien 2.6.2. Eigenvektorbezogene Kriterien 2.6.3. Übertragungsfunktionsbezogene Kriterien 2.6.4. Fehlerbewertung 2.6.5. Anwendung auf Systeme sehr großer Dimension 3. Numerik linearer Gleichungssysteme 3.1. Grundlagen 3.2. Singularität der Koeffizientenmatrix 3.2.1. Randbedingungen des Systems 3.2.2. Verwendung einer generellen Diagonalperturbation 3.3. Iterative Lösungsverfahren 3.4. Faktorisierungsverfahren 3.4.1. Cholesky-Faktorisierung 3.4.2. LU-Faktorisierung 3.4.3. Fillin-Reduktion durch Permutation 3.4.4. Fazit 3.5. Direkte Lösungsverfahren 3.6. Verwendung externer Gleichungssystem-Löser 3.7. Zusammenfassung 4. Implementierung 4.1. Aufbau von MORPACK 4.2. Anforderungen an Reduktions-Funktionen 4.3. Eigenschaften und Optionen der KSM-Funktionen 4.3.1. Arnoldi-Funktion erster Ordnung 4.3.2. Rationale SOAR-Funktionen 4.4. Korrelationskriterien 4.4.1. Eigenfrequenzbezogen 4.4.2. Eigenvektorbezogen 4.4.3. Übertragungsfunktionsbezogen 4.5. Lösungsfunktionen linearer Gleichungssysteme 4.5.1. Anforderungen und Aufbau 4.5.2. Verwendung der Gleichungssystem-Löser 4.5.3. Hinweise zur Implementierung von Gleichungssystem-Lösern 5. Anwendung 5.1. Versuchsmodelle 5.1.1. Testmodelle kleiner Dimension 5.1.2. Getriebegehäuse 5.1.3. Treibsatzwelle 5.2. Validierung der Reduktionsmethoden an kleinem Modell 5.2.1. Modifizierte Arnoldi-Funktion erster Ordnung 5.2.2. Rationale SOAR-Funktionen 5.2.3. Zusammenfassung 5.3. Anwendung der KSM auf große Modelle 5.3.1. Getriebegehäuse 5.3.2. Treibsatzwelle 5.4. Auswertung 6. Zusammenfassung und Ausblick 6.1. Zusammenfassung 6.2. Ausblick / FEM-MKS-coupling requires model order reduction methods to simulate the frequency response of mechanical structures using a smaller reduced representation of the original system. Most of the rational Krylov-subspace methods are based on Arnoldi-algorithms. They allow to represent the frequency response in freely selectable, wide frequency ranges. Subject of this thesis is the implementation of an error-controlled model order reduction based on Krylov-subspace methods and the application to a mechanical model. Based on the MORPACK software, a first-order-Arnoldi function is extended by an interpolative start vector, the elimination of rigid body motion and a reorthogonalization. Containing these functions, a rational, interpolative Second Order Arnoldi (SOAR) method is designed that works well compared to a rational Block-SOAR-method. Interpolative equal weighting is used. The first-order-Arnoldi method requires less computational effort compared to the rational, interpolative SOAR that is able to compute a smaller reduction size for same frequency range of interest. The methods are applied to the models of a frame, a gear case and a drive shaft. Error-control is realized by eigenfrequency-based H2-integration-limit and relative H2-error based on the frequency response function. For solving linear systems of equations in Matlab, solver functions based on permutation and factorization are implemented.:1. Einleitung 1.1. Motivation 1.2. Einordnung 1.3. Aufbau der Arbeit 2. Theorie 2.1. Simulationsmethoden 2.1.1. Finite Elemente Methode 2.1.2. Mehrkörpersimulation 2.1.3. Kopplung der Simulationsmethoden 2.2. Zustandsraumdarstellung und Reduktion 2.3. Krylov Unterraum Methoden 2.4. Arnoldi-Algorithmen erster Ordnung 2.5. Arnoldi-Algorithmen zweiter Ordnung 2.6. Korrelationskriterien 2.6.1. Eigenfrequenzbezogene Kriterien 2.6.2. Eigenvektorbezogene Kriterien 2.6.3. Übertragungsfunktionsbezogene Kriterien 2.6.4. Fehlerbewertung 2.6.5. Anwendung auf Systeme sehr großer Dimension 3. Numerik linearer Gleichungssysteme 3.1. Grundlagen 3.2. Singularität der Koeffizientenmatrix 3.2.1. Randbedingungen des Systems 3.2.2. Verwendung einer generellen Diagonalperturbation 3.3. Iterative Lösungsverfahren 3.4. Faktorisierungsverfahren 3.4.1. Cholesky-Faktorisierung 3.4.2. LU-Faktorisierung 3.4.3. Fillin-Reduktion durch Permutation 3.4.4. Fazit 3.5. Direkte Lösungsverfahren 3.6. Verwendung externer Gleichungssystem-Löser 3.7. Zusammenfassung 4. Implementierung 4.1. Aufbau von MORPACK 4.2. Anforderungen an Reduktions-Funktionen 4.3. Eigenschaften und Optionen der KSM-Funktionen 4.3.1. Arnoldi-Funktion erster Ordnung 4.3.2. Rationale SOAR-Funktionen 4.4. Korrelationskriterien 4.4.1. Eigenfrequenzbezogen 4.4.2. Eigenvektorbezogen 4.4.3. Übertragungsfunktionsbezogen 4.5. Lösungsfunktionen linearer Gleichungssysteme 4.5.1. Anforderungen und Aufbau 4.5.2. Verwendung der Gleichungssystem-Löser 4.5.3. Hinweise zur Implementierung von Gleichungssystem-Lösern 5. Anwendung 5.1. Versuchsmodelle 5.1.1. Testmodelle kleiner Dimension 5.1.2. Getriebegehäuse 5.1.3. Treibsatzwelle 5.2. Validierung der Reduktionsmethoden an kleinem Modell 5.2.1. Modifizierte Arnoldi-Funktion erster Ordnung 5.2.2. Rationale SOAR-Funktionen 5.2.3. Zusammenfassung 5.3. Anwendung der KSM auf große Modelle 5.3.1. Getriebegehäuse 5.3.2. Treibsatzwelle 5.4. Auswertung 6. Zusammenfassung und Ausblick 6.1. Zusammenfassung 6.2. Ausblick

In this work we calculate the binding energies and root-mean-square radii for A−body nuclear bound state systems, where A ≥ 3. To study three−body systems, we employ the three−dimensional differential Faddeev equations with nucleon-nucleon semi-realistic potentials. The equations are solved numerically. For this purpose, the equations are transformed into an eigenvalue equation via the orthogonal collocation procedure using triquintic Hermite splines. The resulting eigenvalue equation is solved using the Restarted Arnoldi Algorithm. Ground state binding energies of the 3H nucleus are determined. For A > 3, the Potential Harmonic Expansion Method is employed. Using this method, the Schr¨odinger equation is transformed into coupled Faddeev-like equations. The Faddeevlike amplitudes are expanded on the potential harmonic basis. To transform the resulting coupled differential equations into an eigenvalue equation, we employ again the orthogonal collocation procedure followed by the Gauss-Jacobi quadrature. The corresponding eigenvalue equation is solved using the Renormalized Numerov Method to obtain ground state binding energies and root-mean-square radii of closed shell nuclei 4He, 8Be, 12C, 16O and 40Ca. / Physics / M. Sc. (Physics)

In this thesis direct numerical simulations are used to investigate two phenomenain shear flows: laminar-turbulent transition over a flat plate and periodicvortex shedding induced by a jet in cross flow. The emphasis is on understanding and controlling the flow dynamics using tools from dynamical systems and control theory. In particular, the global behavior of complex flows is describedand low-dimensional models suitable for control design are developed; this isdone by decomposing the flow into global modes determined from spectral analysisof various linear operators associated with the Navier–Stokes equations.Two distinct self-sustained global oscillations, associated with the sheddingof vortices, are identified from direct numerical simulations of the jet incrossflow. The investigation is split into a linear stability analysis of the steadyflow and a nonlinear analysis of the unsteady flow. The eigenmodes of theNavier–Stokes equations, linearized about an unstable steady solution revealthe presence of elliptic, Kelvin-Helmholtz and von K´arm´an type instabilities.The unsteady nonlinear dynamics is decomposed into a sequence of Koopmanmodes, determined from the spectral analysis of the Koopman operator. Thesemodes represent spatial structures with periodic behavior in time. A shearlayermode and a wall mode are identified, corresponding to high-frequency andlow-frequency self-sustained oscillations in the jet in crossflow, respectively.The knowledge of global modes is also useful for transition control, wherethe objective is to reduce the growth of small-amplitude disturbances to delaythe transition to turbulence. Using a particular basis of global modes, knownas balanced modes, low-dimensional models that capture the behavior betweenactuator and sensor signals in a flat-plate boundary layer are constructed andused to design optimal feedback controllers. It is shown that by using controltheory in combination with sensing/actuation in small, localized, regionsnear the rigid wall, the energy of disturbances may be reduced by an order of magnitude.