Una estrategia basada en la descomposición propia generalizada para aplicaciones gobernadas por datos dinámicos
Las aplicaciones gobernadas por datos dinámicos (DDDAS) pueden considerarse un nuevo paradigma en el campo de las ciencias aplicadas y la ingeniería, en particular en la denominada Ingeniería basada en simulación (Simulation-based Engineering Sciences) . Se denomina DDDAS a un conjunto de técnicas q...
| Autores: | , , , |
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| Tipo de recurso: | artículo |
| Fecha de publicación: | 2013 |
| País: | España |
| Institución: | Universitat Politècnica de Catalunya (UPC) |
| Repositorio: | UPCommons. Portal del coneixement obert de la UPC |
| Idioma: | español |
| OAI Identifier: | oai:upcommons.upc.edu:2117/175238 |
| Acceso en línea: | https://hdl.handle.net/2117/175238 https://dx.doi.org/10.1016/j.rimni.2013.04.001 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Numerical analysis Descomposición propia generalizada Aplicaciones gobernadas por datos dinámicos Tiempo real Reducción de modelos Proper generalized decomposition Dynamic data driven application systems Real time Model order reduction Anàlisi numèrica Àrees temàtiques de la UPC::Matemàtiques i estadística::Anàlisi numèrica |
| Sumario: | Las aplicaciones gobernadas por datos dinámicos (DDDAS) pueden considerarse un nuevo paradigma en el campo de las ciencias aplicadas y la ingeniería, en particular en la denominada Ingeniería basada en simulación (Simulation-based Engineering Sciences) . Se denomina DDDAS a un conjunto de técnicas que permiten la unión de herramientas de simulación con dispositivos de medida, de forma que se hace posible el control en tiempo real de procesos y sistemas. Las DDDAS permiten incorporar de forma dinámica datos adicionales en una aplicación en ejecución y, viceversa, permiten que una aplicación controle el proceso de medida. Las DDDAS exigen herramientas de simulación precisas y rápidas, haciendo uso en lo posible de procesos off-line para limitar el uso de procesos on-line . Para construir herramientas de simulación eficientes, en este trabajo se introducen todas las fuentes de variabilidad como coordenadas adicionales del modelo, de manera que este puede resolverse una única vez y calcular off-line todas las soluciones para cualquier valor de los mencionados parámetros. Esta estrategia necesita de la resolución de modelos definidos en espacios de un alto número de dimensiones, sometidos a lo que se conoce como la maldición de la dimensionalidad . Los autores han propuesto recientemente una técnica denominada descomposición propia generalizada (PGD), que permite evitar dicha « maldición». La yuxtaposición de las DDDAS y el uso de simulaciones PGD realizadas off-line abre posibilidades hasta ahora nunca exploradas en este campo. En el presente trabajo se exploran estas posibilidades en su aplicación a la estimación de parámetros. |
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