論文の概要: Manifold Alignment-Based Multi-Fidelity Reduced-Order Modeling Applied to Structural Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.06920v1
• Date: Tue, 14 Jun 2022 15:28:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-15 17:01:59.757489
• Title: Manifold Alignment-Based Multi-Fidelity Reduced-Order Modeling Applied to Structural Analysis
• Title（参考訳）: マニフォールドアライメントに基づく多次元還元次モデルによる構造解析
• Authors: Christian Perron, Darshan Sarojini, Dushhyanth Rajaram, Jason Corman, and Dimitri Mavris
• Abstract要約: 本研究は,最近開発されたパラメトリック,非貫入性,多次元縮小次モデリング法の高次元変位場および応力場への適用について述べる。 その結果、不整合格子を用いた構造シミュレーションから得られる出力、あるいは関連する異なる位相は、容易に単一の予測モデルに組み合わされることが示されている。 新しいマルチフィデリティ縮小次数モデルでは,単一フィデリティモデルと比較して計算コストが低い場合に,比較的高い予測精度が得られる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8808021343665321
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This work presents the application of a recently developed parametric, non-intrusive, and multi-fidelity reduced-order modeling method on high-dimensional displacement and stress fields arising from the structural analysis of geometries that differ in the size of discretization and structural topology.The proposed approach leverages manifold alignment to fuse inconsistent field outputs from high- and low-fidelity simulations by individually projecting their solution onto a common subspace. The effectiveness of the method is demonstrated on two multi-fidelity scenarios involving the structural analysis of a benchmark wing geometry. Results show that outputs from structural simulations using incompatible grids, or related yet different topologies, are easily combined into a single predictive model, thus eliminating the need for additional pre-processing of the data. The new multi-fidelity reduced-order model achieves a relatively higher predictive accuracy at a lower computational cost when compared to a single-fidelity model.
• Abstract（参考訳）: 本研究は, 離散化と構造トポロジーの異なるジオメトリーの構造解析から得られた高次元変位および応力場に対する, 最近開発されたパラメトリック, 非イントラッシブ, 多次元縮小次モデリング手法の適用性を示す。 本手法の有効性をベンチマーク翼形状の構造解析を含む2つの多元性シナリオで実証した。 結果から,不整合格子を用いた構造シミュレーション,あるいは関連する異なるトポロジを用いた出力を単一の予測モデルに容易に組み合わせることにより,データの追加前処理の必要性を排除できることが示唆された。 新しいマルチフィデリティ縮小次数モデルでは,単一フィデリティモデルと比較して計算コストが低い場合に比較的高い予測精度が得られる。

関連論文リスト

• Diffusion posterior sampling for simulation-based inference in tall data settings [53.17563688225137]
  シミュレーションベース推論(SBI)は、入力パラメータを所定の観測に関連付ける後部分布を近似することができる。 本研究では、モデルのパラメータをより正確に推測するために、複数の観測値が利用できる、背の高いデータ拡張について考察する。 提案手法を,最近提案した各種数値実験の競合手法と比較し,数値安定性と計算コストの観点から,その優位性を実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-11T09:23:36Z)
• Solving Inverse Problems with Model Mismatch using Untrained Neural Networks within Model-based Architectures [14.551812310439004]
  モデルベースアーキテクチャでは,各インスタンスの計測領域におけるデータの一貫性を一致させるために,トレーニングされていないフォワードモデル残差ブロックを導入する。 提案手法は,パラメータ感受性が低く,追加データを必要としない統一解を提供し,前方モデルの同時適用と1パスの再構成を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-07T19:02:13Z)
• Data-driven reduced-order modelling for blood flow simulations with geometry-informed snapshots [0.0]
  類似しているが異なる領域における血流シミュレーションの効率的な予測法として,データ駆動サロゲートモデルを提案する。 幾何パラメータに対する非侵入的還元次数モデルが適切な分解を用いて構築される。 ラジアル基底関数補間器は、縮小順序モデルの縮小係数を予測するために訓練される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-21T21:18:17Z)
• An iterative multi-fidelity approach for model order reduction of multi-dimensional input parametric PDE systems [0.0]
  多次元入力パラメトリック空間を用いた大規模PDEシステムの縮小のためのサンプリングパラメトリック戦略を提案する。 これはパラメトリック空間全体の低忠実度モデルを効率的なサンプリング戦略を用いてサンプリングポイントに利用することで達成される。 提案手法は,低忠実度モデルを用いてソリューションデータベースを同化するため,オフライン段階での計算コストを大幅に削減する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-23T15:25:58Z)
• Learning Graphical Factor Models with Riemannian Optimization [70.13748170371889]
  本稿では,低ランク構造制約下でのグラフ学習のためのフレキシブルなアルゴリズムフレームワークを提案する。 この問題は楕円分布のペナルティ化された最大推定値として表される。 楕円モデルによく適合する正定行列と定ランクの正半定行列のジオメトリを利用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-21T13:19:45Z)
• When to Update Your Model: Constrained Model-based Reinforcement Learning [50.74369835934703]
  モデルベースRL(MBRL)の非遅延性能保証のための新規で一般的な理論スキームを提案する。 続いて導いた境界は、モデルシフトとパフォーマンス改善の関係を明らかにします。 さらなる例では、動的に変化する探索からの学習モデルが、最終的なリターンの恩恵をもたらすことが示されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-15T17:57:43Z)
• Data-driven Control of Agent-based Models: an Equation/Variable-free Machine Learning Approach [0.0]
  複雑/マルチスケールシステムの集合力学を制御するための方程式/変数自由機械学習(EVFML)フレームワークを提案する。 提案手法は3段階からなる: (A) 高次元エージェントベースシミュレーション、機械学習(特に非線形多様体学習(DM)) 創発力学の数値分岐解析を行うために方程式のない手法を用いる。 我々は,エージェントをベースとしたシミュレータを本質的で不正確に知られ,創発的なオープンループ定常状態に駆動する,データ駆動型組込み洗浄制御器を設計する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-12T18:16:22Z)
• Joint Network Topology Inference via Structured Fusion Regularization [70.30364652829164]
  結合ネットワークトポロジ推論は、異種グラフ信号から複数のグラフラプラシア行列を学習する標準的な問題を表す。 新規な構造化融合正規化に基づく一般グラフ推定器を提案する。 提案するグラフ推定器は高い計算効率と厳密な理論保証の両方を享受できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-05T04:42:32Z)
• Improving the Reconstruction of Disentangled Representation Learners via Multi-Stage Modeling [55.28436972267793]
  現在の自己エンコーダに基づく非絡み合い表現学習法は、(集合体)後部をペナルティ化し、潜伏因子の統計的独立を促進することで、非絡み合いを実現する。 本稿では,不整合因子をペナルティに基づく不整合表現学習法を用いて学習する,新しい多段階モデリング手法を提案する。 次に、低品質な再構成を、欠落した関連潜伏変数をモデル化するために訓練された別の深層生成モデルで改善する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-25T18:51:15Z)
• Probabilistic Circuits for Variational Inference in Discrete Graphical Models [101.28528515775842]
  変分法による離散的グラフィカルモデルの推論は困難である。 エビデンス・ロウアーバウンド(ELBO)を推定するためのサンプリングに基づく多くの手法が提案されている。 Sum Product Networks (SPN) のような確率的回路モデルのトラクタビリティを活用する新しい手法を提案する。 選択的SPNが表現的変動分布として適していることを示し、対象モデルの対数密度が重み付けされた場合、対応するELBOを解析的に計算可能であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-22T05:04:38Z)
• Predicting Multidimensional Data via Tensor Learning [0.0]
  本研究では,本データセットの内在的多次元構造を保持するモデルを開発する。 モデルパラメータを推定するために、オルタネート・リースト・スクエアスアルゴリズムを開発した。 提案モデルは,予測文献に存在するベンチマークモデルより優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-11T11:57:07Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。