論文の概要: Nonintrusive Uncertainty Quantification for automotive crash problems with VPS/Pamcrash

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.07673v1
• Date: Mon, 15 Feb 2021 16:59:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-16 15:12:27.644701
• Title: Nonintrusive Uncertainty Quantification for automotive crash problems with VPS/Pamcrash
• Title（参考訳）: VPS/Pamcrashによる自動車事故問題の非侵入的不確実性定量化
• Authors: Marc Rocas, Alberto Garc\'ia-Gonz\'alez, Sergio Zlotnik, Xabier Larr\'ayoz and Pedro D\'iez
• Abstract要約: サロゲートモデル(メタモデル)はモンテカルロプロセスの計算コストを劇的に削減できる。 カーネル主成分分析(kPCA)はモデル結果記述の簡略化に有効である。 ベンチマーククラッシュテストは、メタモデルとkPCAを組み合わせる効率を示すために使用される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Uncertainty Quantification (UQ) is a key discipline for computational modeling of complex systems, enhancing reliability of engineering simulations. In crashworthiness, having an accurate assessment of the behavior of the model uncertainty allows reducing the number of prototypes and associated costs. Carrying out UQ in this framework is especially challenging because it requires highly expensive simulations. In this context, surrogate models (metamodels) allow drastically reducing the computational cost of Monte Carlo process. Different techniques to describe the metamodel are considered, Ordinary Kriging, Polynomial Response Surfaces and a novel strategy (based on Proper Generalized Decomposition) denoted by Separated Response Surface (SRS). A large number of uncertain input parameters may jeopardize the efficiency of the metamodels. Thus, previous to define a metamodel, kernel Principal Component Analysis (kPCA) is found to be effective to simplify the model outcome description. A benchmark crash test is used to show the efficiency of combining metamodels with kPCA.
• Abstract（参考訳）: UQ(Uncertainty Quantification)は、複雑なシステムの計算モデリングのための重要な分野であり、エンジニアリングシミュレーションの信頼性を高めます。 衝突耐性においては、モデルの不確実性の挙動を正確に評価することで、プロトタイプの数と関連するコストを削減できる。 このフレームワークでUQを取り出すのは、非常に高価なシミュレーションを必要とするため、特に難しい。 この文脈では、サーロゲートモデル(メタモデル)はモンテカルロプロセスの計算コストを大幅に削減することができます。 メタモデルを記述するための異なる手法として, 通常のクラギング, ポリノミアル反応面, および分離反応面 (SRS) で表される新しい戦略 (Proper Generalized Decomposition) が検討されている。 多数の不確実な入力パラメータがメタモデルの効率を損なう可能性がある。 したがって、メタモデルを定義する前に、カーネル主成分分析(kPCA)がモデル結果記述の簡略化に有効であることが判明した。 ベンチマーククラッシュテストは、メタモデルとkPCAを組み合わせる効率を示すために使用される。

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