結合動態模式分解及本徵正交分解之資料驅動降階模型開發;Integration of Dynamic Mode Decomposition with Proper Orthogonal Decomposition for Data-Driven Reduced-Order Modeling

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題名:	結合動態模式分解及本徵正交分解之資料驅動降階模型開發;Integration of Dynamic Mode Decomposition with Proper Orthogonal Decomposition for Data-Driven Reduced-Order Modeling
作者:	邱德耀
貢獻者:	國立中央大學機械工程學系
關鍵詞:	非侵入式降階模型;本徵正交分解;動態模式分解;高斯過程迴歸;資料驅動方法;Non-Intrusive Reduced Order Model;Proper Orthogonal Decomposition;Dynamic Mode Decomposition;Data-driven methods
日期:	2024-09-27
上傳時間:	2024-09-30 18:00:45 (UTC+8)
出版者:	國家科學及技術委員會(本會)
摘要:	本研究的目的在結合現有的資料驅動方法於降階模型的開發，並通過嚴謹的驗證方法提升流場模擬的準確性和穩定性，也為氣象預測和海洋工程等大尺度流場研究提供一個新的方法以降低模擬的複雜度，提高計算效率。在應用方面，降階模型在工業參數設計中的應用可以為工業界提供高效的設計流程，降低研發成本，縮短產品上市時間，促進新產品和新技術的快速開發和應用，從而加速產業創新。
關聯:	財團法人國家實驗研究院科技政策研究與資訊中心
顯示於類別:	[機械工程學系] 研究計畫

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