Verlagslink DOI: 10.1016/j.compstruc.2013.01.004
Titel: Improving eigenpairs of automated multilevel substructuring with subspace iterations
Sprache: Englisch
Autor/Autorin: Yin, Jiacong 
Voß, Heinrich 
Chen, Pu 
Schlagwörter: AMLS; Eigenvalue; Eigenvector; Subspace iteration
Erscheinungs­datum: 28-Feb-2013
Verlag: Elsevier
Quellenangabe: Computers and Structures (119): 115-124 (2013)
Zusammenfassung (englisch): 
This paper improves the eigenpair approximations obtained from the automated multilevel substructuring (AMLS) method by subspace iterations. Two variants of AMLS hybrid Subspace Iteration Method (AMLS-SIMa and AMLS-SIMb) are proposed. AMLS-SIMa is a derivative of the basic subspace iteration by utilizing the AMLS approximations as initial vectors. AMLS-SIMb further takes advantage of the AMLS transformed block diagonal stiffness matrix to avoid factorization of the original stiffness matrix. Numerical experiments show that: (a) the error of AMLS approximate eigenpairs can be significantly reduced with just a few iteration steps; (b) AMLS-SIMb is more efficient than AMLS-SIMa with less execution time. © 2013 Elsevier Ltd. All rights reserved.
URI: http://hdl.handle.net/11420/6911
ISSN: 0045-7949
Zeitschrift: Computers & structures 
Institut: Mathematik E-10 
Dokumenttyp: Artikel/Aufsatz
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