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The use of parametric reduced-order models in stochastic structural dynamics: Application to uncertainty propagation analysis
Indexado
Scopus SCOPUS_ID:85089188193
DOI 10.3850/978-981-11-2724-3_0653-CD
Año 2020
Tipo

Citas Totales

Autores Afiliación Chile

Instituciones Chile

% Participación
Internacional

Autores
Afiliación Extranjera

Instituciones
Extranjeras


Abstract



An efficient formulation for uncertainty propagation analysis of complex structural models is presented. The formulation is based on parametric reduced-order models. Fixed-interface normal modes and interface modes are approximated in terms of a set of support points in the uncertain parameter space. The potential time-consuming step of computing the modes for different values of the model parameters needs to be performed only at those support points. Based on these approximate modes, reduced-order matrices can be updated efficiently during the simulation process associated with the uncertainty propagation analysis. The effectiveness of the proposed parametric model reduction technique is demonstrated by means of an application problem.

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Colaboración Institucional



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Autores - Afiliación



Ord. Autor Género Institución - País
1 Jensen, H. A. - Santa Maria University - Chile
2 Mayorga, F. - Santa Maria University - Chile
3 Jerez, D. J. - Santa Maria University - Chile
4 Valdebenito, M. A. - Santa Maria University - Chile

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Financiamiento



Fuente
Comisión Nacional de Investigación Científica y Tecnológica
Comisión Nacional de Investigación Científica y Tecnológica
Universidad Técnica Federico Santa María

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Agradecimientos



Agradecimiento
The research reported here was supported in part by CONICYT (National Commission for Scientific and Technological Research) under grant number 1150009. Also, this research has been implemented under the PAC (Programa Asistente Cientifico 2017)-UTFSM program. These supports are gratefully acknowledged by the authors.

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