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J-GLOBAL ID：201902234875181084   整理番号：19A2425254

効率的ロバスト設計最適化のための改良型PCクリギング法【JST・京大機械翻訳】

An Improved PC-Kriging Method for Efficient Robust Design Optimization

著者 (5件)： Lin Qizhang (School of Aerospace Engineering, Beijing Institute of Technology, Beijing, China) ,  Chen Chao (Science and Technology on Complex Aviation Systems Simulation Laboratory, Beijing, China) ,  Xiong Fenfen (School of Aerospace Engineering, Beijing Institute of Technology, Beijing, China) ,  Chen Shishi (Beijing Electromechanical Engineering Institute, Beijing, China) ,  Wang Fenggang (School of Aerospace Engineering, Beijing Institute of Technology, Beijing, China)
資料名： Mechanisms and Machine Science  (Mechanisms and Machine Science)
巻： 77  ページ： 394-411  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5073A  ISSN： 2211-0984  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 多項式-カオス-クリギング(PC-クリギング)法を新しい不確実性伝搬法として導き,直接的な方法でロバストな設計最適化のために広く使用されている。その中で,統計的モーメントはPC-クリギングモデル上でモンテカルロシミュレーション(MCS)を直接伝導することにより推定される。しかし,数千の統計的モーメント推定が,特に高度に非線形で複雑な工学問題に対して,ロバストな最適化の間に実行される可能性があるので,計算コストはまだ無視できない。本研究では,MCSを参照するよりも計算コストを低減するために,PCクリギングのための解析的統計モーメント推定法を導出した。一方,逐次サンプリング戦略をPC-クリギングモデル構築に適用し,その中でサンプル点は一度は全く生成しないが,可能な限りPC-クリギングモデルの精度を改善するために最大の予測不確実性を持つ領域に連続的に割り当てられる。3つの数学的事例と翼ロバスト最適化設計問題に関する試験を通して,解析的統計的モーメント推定と逐次サンプリング戦略による改良PCクリギング法が従来のものより効率的であり,その有効性と利点を実証した。Copyright 2020 Springer Nature Singapore Pte Ltd. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *ロバスト性 ,  不確実性 ,  多項式 ,  予測 ,  モーメント ,  *最適化 ,  *クリギング ,  有効性 ,  カオス
準シソーラス用語： ロバスト最適化 ,  推定法 ,  計算コスト ,  モンテカルロシミュレーション ,  Krigingモデル ,  *設計最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 航空機の空気力学  (QK02010T) ,  計算機シミュレーション  (JE11000H) ,  システム最適化手法  (IA02050Z) ,  システム設計・解析  (IA02030D)

タイトルに関連する用語 (4件)： ロバスト設計 ,  最適化 ,  PC ,  クリギング法