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J-GLOBAL ID：202202218619622094   整理番号：22A0906924

複数の非階層的低忠実度データを組み込むための多忠実度代理モデリングアプローチ【JST・京大機械翻訳】

A multi-fidelity surrogate modeling approach for incorporating multiple non-hierarchical low-fidelity data

著者 (6件)： Zhang Lili (The State Key Laboratory of Digital Manufacturing Equipment and Technology, School of Mechanical Science and Engineering, Huazhong University of Science & Technology, Wuhan, Hubei 430074, China) ,  Zhang Lili (G.W.W. School of Mechanical Engineering, Georgia Institute of Technology, Atlanta, GA 30332, USA) ,  Wu Yuda (School of Aerospace Engineering, Huazhong University of Science & Technology, Wuhan, Hubei 430074, China) ,  Jiang Ping (The State Key Laboratory of Digital Manufacturing Equipment and Technology, School of Mechanical Science and Engineering, Huazhong University of Science & Technology, Wuhan, Hubei 430074, China) ,  Choi Seung-Kyum (G.W.W. School of Mechanical Engineering, Georgia Institute of Technology, Atlanta, GA 30332, USA) ,  Zhou Qi (School of Aerospace Engineering, Huazhong University of Science & Technology, Wuhan, Hubei 430074, China)
資料名： Advanced Engineering Informatics  (Advanced Engineering Informatics)
巻： 51  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0593A  ISSN： 1474-0346  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： 複数忠実度(MF)代理モデルは,シミュレーションベースの設計問題で広く使用され,異なる忠実度レベルを持つデータを統合することによって,計算コストを低減する。既存のMFモデリング法の大部分は,階層的低忠実度(LF)モデルの問題にのみ適用可能であり,すなわち,多重LFモデルの忠実度レベルを同定することができる。しかし,異なる単純化法から得られたLFモデルの忠実度レベルは設計空間でしばしば変化する。この課題に取り組むために,複数の非階層的LFモデルを柔軟に扱うことができる非階層的Co-Krigingモデリング(NHLF-Co-Kriging)法を本研究で開発した。提案方法において,多重LFモデルを種々のスケール因子によってスケールし,そして,不一致モデルをHFモデルとアンサンブルLFモデルの間の差異を表現するために利用した。矛盾するGauss過程(GP)モデルを適合させるのが容易であるために,その目的が矛盾GPモデルの予測値の2次導関数を最小化することを目標とする最適化問題を定義して,LFモデルの最適スケール因子を得た。NHLF-Co-Kriging法の性能を,拡張Co-Krigingモデルおよびいくつかの分析例および工学事例による線形回帰MF代理モデルと比較した。結果は,提案方法が多重LFモデルのためにより妥当なスケール因子を選択し,限られた計算予算の下でより正確なMF代理モデルを提供することを示した。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： シミュレーション ,  簡素化 ,  最適化問題 ,  Gauss過程 ,  *モデリング ,  多重化 ,  導関数 ,  スケール因子
準シソーラス用語： 線形回帰 ,  計算コスト ,  設計空間 ,  予測値 ,  代用モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 多忠実度代理モデル ,  シミュレーションベース設計 ,  共クリギング ,  非階層性

分類 (1件)： 資材管理  (KB05020S)

タイトルに関連する用語 (2件)： 忠実度 ,  モデリング