This Open Access book reviews recent theoretical and numerical developments in nonlinear model order reduction in continuum mechanics, being addressed to Master and PhD students, as well as to researchers, lecturers and instructors. The aim of the authors is to provide tools for a better understanding and implement reduced order models by using: physics-based models, synthetic data forecast by these models, experimental data and deep learning algorithms. The book involves a survey of key methods of model order reduction applied to model-based engineering and digital twining, by learning linear or nonlinear latent spaces.

Projection-based reduced order models are the projection of mechanical equations on a latent space that have been learnt from both synthetic data and experimental data. Various descriptions and representations of structured data for model reduction are presented in the applications and survey chapters. Image-based digital twins are developed in a reduced setting. Reduced order models of as-manufactured components predict the mechanical effects of shape variations. A similar workflow is extended to multiphysics or coupled problems, with high dimensional input fields. Practical techniques are proposed for data augmentation and also for hyper-reduction, which is a key point to speed up projection-based model order reduction of finite element models.

The book gives access to python libraries available on gitlab.com, which have been developed as part of the research program [FUI-25] MORDICUS funded by the French government. Similarly to deep learning for computer vision, deep learning for model order reduction circumvents the need to design parametric problems prior reducing models. Such an approach is highly relevant for image-base modelling or multiphysics modelling.

�ber die Autorin bzw. den Autor

David Ryckelynck is working on model-based/physics-based engineering assisted by machine learning. He did seminal works on hyper-reduction methods, in the field of applied mathematics and computational mechanics. He is the head of a lecture on Ing�nierie Digitale Des Systemes Complexes (Data Science for Computational Engineering) at Mines Paris PSL University.
Fabien Casenave is a research scientist at Safran Tech, the research center of Safran Group, a French multinational company that designs, develops and manufactures aircraft engines, rocket engines as well as various aerospace and defense-related equipment or their components. As head of the Physics-Informed AI and Numerical Experiments team, Fabien has been working on model-based/physics-based engineering assisted by machine learning applied to industrial design challenges in structural mechanics.

Nissrine Akkari is a research scientist at Safran Tech. She has been working on model-based/physics-based engineering assisted by machine learning applied to industrial design challenges in computational fluid dynamics.

��ber diesen Titel� kann sich auf eine andere Ausgabe dieses Titels beziehen.

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Legal Entity: Expert Trading, LLC
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Phone number: 410-964-0026
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Authorized representative: Danielle Hainsey

Widerrufsbelehrung

Wenn Sie Verbraucher sind, steht Ihnen ein Widerrufsrecht nach folgender Ma�gabe zu. Verbraucher ist jede nat�rliche Person, die ein Rechtsgesch�ft zu Zwecken abschlie�t, die �berwiegend weder ihrer gewerblichen noch ihrer selbst�ndigen beruflichen T�tigkeit zugerechnet werden k�nnen.

WIDERRUFSBELEHRUNG

Widerrufsrecht

Sie haben das Recht, binnen vierzehn Tagen ohne Angabe von Gr�nden diesen Vertrag zu widerrufen.

Die Widerrufsfrist betr�gt vierzehn Tage ab dem Tag, an dem Sie oder ein von Ihnen benannter Dritter, der nicht der Bef�rderer ist, die letzte Ware oder die letzte Teilsendung bzw. das letzte St�ck in Besitz genommen haben bzw. hat.

Um Ihr Widerrufsrecht auszu�ben, m�ssen Sie uns, GreatBookPrices, 6310 Stevens Forest Rd, Suite 200, 21046, Columbia, Maryland, U.S.A., 1 410-964-0026, mittels einer eindeutigen Erkl�rung (z.B. ein mit der Post versandter Brief, Telefax oder E-Mail) �ber Ihren Entschluss, diesen Vertrag zu widerrufen, informieren. Sie k�nnen daf�r das beigef�gte Muster-Widerrufsformular verwenden, das jedoch nicht vorgeschrieben ist. Sie k�nnen auch eine andere eindeutige Erkl�rung auf der Webseite "Meine Bestellungen" in Ihrem "Nutzerkonto" elektronisch ausf�llen und �bermitteln. Machen Sie von dieser M�glichkeit Gebrauch, so werden wir Ihnen unverz�glich (z. B. per E-Mail) eine Best�tigung �ber den Eingang eines solchen Widerrufs �bermitteln. Zur Wahrung der Widerrufsfrist reicht es aus, dass Sie die Mitteilung �ber die Aus�bung des Widerrufsrechts vor Ablauf der Widerrufsfrist absenden.

Folgen des Widerrufs

Wenn Sie diesen Vertrag widerrufen, haben wir Ihnen alle Zahlungen, die wir von Ihnen erhalten haben, einschlie�lich der Lieferkosten (mit Ausnahme der zus�tzlichen Kosten, die sich daraus ergeben, dass Sie eine andere Art der Lieferung als die von uns angebotene, g�nstigste Standardlieferung gew�hlt haben), unverz�glich und sp�testens binnen vierzehn Tagen ab dem Tag zur�ckzuzahlen, an dem die Mitteilung �ber Ihren Widerruf dieses Vertrags bei uns eingegangen ist. F�r diese R�ckzahlung verwenden wir dasselbe Zahlungsmittel, das Sie bei der urspr�nglichen Transaktion eingesetzt haben, es sei denn, mit Ihnen wurde ausdr�cklich etwas anderes vereinbart; in keinem Fall werden Ihnen wegen dieser R�ckzahlung Entgelte berechnet. Wir k�nnen die R�ckzahlung verweigern, bis wir die Waren wieder zur�ckerhalten haben oder bis Sie den Nachweis erbracht haben, dass Sie die Waren zur�ckgesandt haben, je nachdem, welches der fr�here Zeitpunkt ist. Sie haben die Waren unverz�glich und in jedem Fall sp�testens binnen vierzehn Tagen ab dem Tag, an dem Sie uns �ber den Widerruf dieses Vertrags unterrichten, an GreatBookPrices, 902B Paramount Pkwy, Ref: [transaction or order number], 60510, Batavia, Illinois, U.S.A., 1 410-964-0026, zur�ckzusenden oder zu �bergeben. Die Frist ist gewahrt, wenn Sie die Waren vor Ablauf der Frist von vierzehn Tagen absenden.

Sie tragen die unmittelbaren Kosten der R�cksendung der Waren. Sie m�ssen f�r einen etwaigen Wertverlust der Waren nur aufkommen, wenn dieser Wertverlust auf einen zur Pr�fung der Beschaffenheit, Eigenschaften und Funktionsweise der Waren nicht notwendigen Umgang mit ihnen zur�ckzuf�hren ist.

Ausnahmen vom Widerrufsrecht

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