文献

J-GLOBAL ID：202202272938363907   整理番号：22A0846392

粗および微細有限要素メッシュを用いたビーム振動のコクリギングに基づくマルチ忠実度不確実性定量化【JST・京大機械翻訳】

Co-kriging based multi-fidelity uncertainty quantification of beam vibration using coarse and fine finite element meshes

著者 (2件)： Rohit R. Julian (Department of Aerospace Engineering, Indian Institute of Science, Bangalore, India) ,  Ganguli Ranjan (Department of Aerospace Engineering, Indian Institute of Science, Bangalore, India)
資料名： International Journal for Computational Methods in Engineering Science and Mechanics  (International Journal for Computational Methods in Engineering Science and Mechanics)
巻： 23  号： 2  ページ： 147-168  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5884A  ISSN： 1550-2287  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： マルチ忠実度モデルは,精度を犠牲にすることなく高忠実度モデルの計算複雑性を回避するのに有望であるので,人気で爆発した。本論文では,マルチ忠実度モデルの構築プロセスを実証し,ビーム振動問題を用いた不確実性定量化研究を通してその利点を説明した。多重忠実度共クリギングモデルを,それぞれ粗および微細離散化を有する有限要素モデルである低および高忠実度モデルからのデータによって構築した。共クリギングモデルの予測能力は優れており,高忠実度モデルの1%以内で精度を達成し,不確実性定量化研究における高忠実度モデルに対して98%の計算節約を提供した。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *不確実性 ,  忠実度 ,  計算量 ,  多重化 ,  モデル ,  *クリギング
準シソーラス用語： 離散化 ,  *有限要素 ,  *コクリギング ,  Krigingモデル ,  高忠実度 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： ビーム振動 ,  共クリギング ,  ラテン超立方体サンプリング ,  モンテカルロシミュレーション ,  多重忠実度 ,  不確実性定量化

分類 (2件)： 飛しょう体の設計・構造  (QK04010H) ,  航空機の空気力学  (QK02010T)

タイトルに関連する用語 (9件)： 微細 ,  有限要素 ,  メッシュ ,  ビーム ,  コクリギング ,  マルチ ,  忠実度 ,  不確実性 ,  定量化