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J-GLOBAL ID：202202215600788953   整理番号：22A1090270

樹枝状結晶成長の確率的多重忠実度代理モデリング【JST・京大機械翻訳】

Stochastic multi-fidelity surrogate modeling of dendritic crystal growth

著者 (8件)： Winter J.M. (Technical University of Munich, Department of Mechanical Engineering, Chair of Aerodynamics and Fluid Mechanics, Boltzmannstrasse 15, 85748 Garching, Germany) ,  Winter J.M. (Technical University of Munich, Munich Institute of Integrated Materials, Energy and Process Engineering (MEP), Lichtenbergstrasse 4a, 85748 Garching, Germany) ,  Kaiser J.W.J. (Technical University of Munich, Department of Mechanical Engineering, Chair of Aerodynamics and Fluid Mechanics, Boltzmannstrasse 15, 85748 Garching, Germany) ,  Adami S. (Technical University of Munich, Department of Mechanical Engineering, Chair of Aerodynamics and Fluid Mechanics, Boltzmannstrasse 15, 85748 Garching, Germany) ,  Adami S. (Technical University of Munich, Munich Institute of Integrated Materials, Energy and Process Engineering (MEP), Lichtenbergstrasse 4a, 85748 Garching, Germany) ,  Akhatov I.S. (Skolkovo Institute of Science and Technology, Skolkovo Innovation Center, Bolshoy Boulevard 30, bld. 1, Moscow 121205, Russia) ,  Adams N.A. (Technical University of Munich, Department of Mechanical Engineering, Chair of Aerodynamics and Fluid Mechanics, Boltzmannstrasse 15, 85748 Garching, Germany) ,  Adams N.A. (Technical University of Munich, Munich Institute of Integrated Materials, Energy and Process Engineering (MEP), Lichtenbergstrasse 4a, 85748 Garching, Germany)
資料名： Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering  (Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering)
巻： 393  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： E0856A  ISSN： 0045-7825  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究では,確率的代理モデルのコスト効率の良い構築のために,入力空間ワーピングによる最新のマルチ忠実度Gaussプロセスモデリング技法を結合する新しいフレームワークを提案した。モデル生成の間,多数の安価な推定(低忠実度モデル)を数,計算費用,高忠実度測定だけと組み合わせることにより,高い計算効率を達成した。高忠実度数値シミュレーションの粗い格子近似に関する忠実度階層を基礎にして,提案フレームワークの中でその成功した応用を示した。マルチ忠実度モデリングのための粗いグリッド近似の利用は,単一シミュレータによる多忠実度データ生成を可能にするので,多くの実際的応用にとって魅力的である。ベンチマークとして,このフレームワークを適用して,方向性デンドライト凝固における結晶成長速度に対する代理モデルを生成した。過冷却,熱拡散率,毛管現象および毛細管異方性のような,この先端速度とプロセスパラメータの間の関係の導出は,凝固中の微細構造進展に関する重要な役割のため,数十年間研究の焦点であった。それは凝固部品の熱機械的特性を定義し,その後の製造段階でその挙動に影響する。データ発生器として,オープンソースシミュレーションフレームワークALPACAを用いて,保存的シャープインタフェイスレベルセットモデルを適用した。交差検証技術を用いてマルチ忠実度チップ速度モデルの精度を評価した。高忠実度データに基づく単一忠実度モデルと比較して,提案アプローチは予測精度を著しく改善するが,データ生成のためのコストオーバヘッドはわずかである。得られた代理モデルの確率的性質は予測に関連する不確実性の定量化を可能にする。これは逆問題に対するBayes最適化アルゴリズムにおけるモデルの適用を動機づける。また,それは,局所凝固速度と過冷却のようなプロセスパラメータの間の正確な関係に依存する微細構造シミュレーションの入力として役立ち,結晶粒スケールの結晶構造を予測し,材料に依存するモデル較正を必要とする。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *確率 ,  過冷却 ,  凝固 ,  結晶構造 ,  原価 ,  シミュレータ ,  最適化手法 ,  近似法 ,  *モデリング ,  モデル ,  逆問題 ,  プロセスパラメータ ,  ベンチマーク ,  検証
準シソーラス用語： 数値シミュレーション , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： Gauss過程 ,  多重忠実度モデル ,  確率的代理モデリング ,  入力ワーピング ,  樹枝状成長 ,  多重分解能

分類 (2件)： 数値計算  (JE02000J) ,  構造動力学  (HD02000E)

タイトルに関連する用語 (6件)： 樹枝状結晶 ,  成長 ,  確率 ,  多重 ,  忠実度 ,  モデリング