CAMERA:コスト意識,適応,多忠実度,効率的な信頼性解析法【JST・京大機械翻訳】

Renganathan S. Ashwin; Rao Vishwas; Navon Ionel M.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202205607521706 整理番号：22P0298086

CAMERA:コスト意識,適応,多忠実度,効率的な信頼性解析法【JST・京大機械翻訳】

CAMERA: A Method for Cost-aware, Adaptive, Multifidelity, Efficient Reliability Analysis

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発行年： 2022年03月02日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年09月20日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

航空宇宙システムにおける故障の確率推定は,飛行認証と資格のための重大な必要条件である。故障確率推定は確率分布のテイルを解決することを含み,高価な高忠実度シミュレーションを問いなければならないとき,モンテカルロサンプリング法は扱いにくい。著者らは,計算効率のために精度を取引する多重忠実度のモデルを使用する方法を提案した。特に,複数の忠実度でモデルを効率的に融合するために,マルチ忠実度Gaussプロセスモデルの使用を提案し,それによって,すべての忠実度で元のモデルをエミュレートする安価な代理モデルを提供した。さらに,著者らは,適切な忠実度モデルからサンプルを自動的に選択できる新しい逐次取得関数ベースの実験設計フレームワークを提案し,最高忠実度における関心量に関する予測を行う。重要なサンプリング設定で提案した方法を用い,2つの実世界アプリケーション,即ち,有限要素法を用いたガスタービンエンジンブレードの信頼性解析,およびReynolds平均Navier-Stokes方程式を用いた遷音速空力翼試験事例を用いて,合成試験関数に関する故障レベルセット推定および確率推定に関する著者らの方法を実証した。提案手法は,単一の高価な高忠実度モデルと比較して,様々な忠実度モデルを用いながら,故障境界と確率をより正確に,そして,計算的に効率的に予測することを示した。【JST・京大機械翻訳】

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飛しょう体の設計・構造

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