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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2007.10
- 수록면
- 7 - 12 (6page)
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This study is concerned with the matrix storage reduction technique for large-scale eigen computation. Generally speaking, it is too big to solve matrices of the eigen problem of large-sized structures that have so many nodes and degrees of freedom(DOF). However, most of matrices are banded sparse matrices so that one can take advantage of this characteristic to reduce the storagespace, leading to very efficient finite element eigen analysis. In this study, we introduce a matrix storage reduction technique for stiffness and mass matrices, and we coded a test Fortran program. The validity and effectiveness of the proposed technique is examined through the illustrative numerical experiments.
목차
Abstract
1. 서론
2. 고유치 문제해석
3. 행렬 저장공간 축소화 기법 알고리듬
4. 수치 예제
5. 결론
후기
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