論文の概要: Surrogate assisted active subspace and active subspace assisted
surrogate -- A new paradigm for high dimensional structural reliability
analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.04979v2
- Date: Wed, 12 May 2021 14:14:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-13 12:37:19.478652
- Title: Surrogate assisted active subspace and active subspace assisted
surrogate -- A new paradigm for high dimensional structural reliability
analysis
- Title（参考訳）: サロゲート支援アクティブサブスペースとアクティブサブスペースアシストサロゲート-高次元構造信頼性解析のための新しいパラダイム
- Authors: Navaneeth N. and Souvik Chakraborty
- Abstract要約: 時間的自明で高価な評価に関連する問題を克服するための一般的なアプローチは、代理モデルの構築である。
本稿では,高次元信頼性解析問題を解くための枠組みを提案する。
- 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: Performing reliability analysis on complex systems is often computationally
expensive. In particular, when dealing with systems having high input
dimensionality, reliability estimation becomes a daunting task. A popular
approach to overcome the problem associated with time-consuming and expensive
evaluations is building a surrogate model. However, these computationally
efficient models often suffer from the curse of dimensionality. Hence, training
a surrogate model for high-dimensional problems is not straightforward.
Henceforth, this paper presents a framework for solving high-dimensional
reliability analysis problems. The basic premise is to train the surrogate
model on a low-dimensional manifold, discovered using the active subspace
algorithm. However, learning the low-dimensional manifold using active subspace
is non-trivial as it requires information on the gradient of the response
variable. To address this issue, we propose using sparse learning algorithms in
conjunction with the active subspace algorithm; the resulting algorithm is
referred to as the sparse active subspace (SAS) algorithm. We project the
high-dimensional inputs onto the identified low-dimensional manifold identified
using SAS. A high-fidelity surrogate model is used to map the inputs on the
low-dimensional manifolds to the output response. We illustrate the efficacy of
the proposed framework by using three benchmark reliability analysis problems
from the literature. The results obtained indicate the accuracy and efficiency
of the proposed approach compared to already established reliability analysis
methods in the literature.
- Abstract（参考訳）: 複雑なシステムにおける信頼性解析は、しばしば計算コストがかかる。
特に,高入力次元のシステムを扱う場合,信頼性評価は大変な作業となる。
時間消費と高価な評価に関連する問題を克服するための一般的なアプローチは、代理モデルの構築である。
しかし、これらの計算効率の良いモデルはしばしば次元の呪いに苦しむ。
したがって、高次元問題に対する代理モデルのトレーニングは簡単ではない。
そこで本稿では,高次元信頼性解析問題を解くための枠組みを提案する。
基本前提は、活性部分空間アルゴリズムを用いて発見された低次元多様体上の代理モデルを訓練することである。
しかし、アクティブ部分空間を用いた低次元多様体の学習は、応答変数の勾配に関する情報を必要とするため、非自明である。
そこで本研究では,sparse active subspace (sas) アルゴリズムを用いて,sparse active subspace (sas) アルゴリズムを提案する。
SASを用いて同定された低次元多様体に高次元入力を投影する。
高忠実度サーロゲートモデルは、低次元多様体上の入力を出力応答にマッピングするために用いられる。
文献からの3つのベンチマーク信頼性解析問題を用いて,提案手法の有効性を示す。
その結果,既存の文献の信頼性解析手法と比較して,提案手法の精度と効率性が示唆された。
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