論文の概要: Enhanced multi-fidelity modelling for digital twin and uncertainty
quantification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.14430v1
- Date: Mon, 26 Jun 2023 05:58:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-27 14:54:00.285658
- Title: Enhanced multi-fidelity modelling for digital twin and uncertainty
quantification
- Title(参考訳): ディジタルツインと不確実性定量化のための強化多重忠実モデリング
- Authors: AS Desai and Navaneeth N and S Adhikari and S Chakraborty
- Abstract要約: データ駆動モデルは、リアルタイムのアップデートと予測を可能にするデジタルツインにおいて重要な役割を果たす。
利用可能なデータの忠実さと正確なセンサーデータの不足は、しばしば代理モデルの効率的な学習を妨げる。
本稿では,ロバストなマルチフィデリティ・サロゲートモデルの開発から始まる新しいフレームワークを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The increasing significance of digital twin technology across engineering and
industrial domains, such as aerospace, infrastructure, and automotive, is
undeniable. However, the lack of detailed application-specific information
poses challenges to its seamless implementation in practical systems.
Data-driven models play a crucial role in digital twins, enabling real-time
updates and predictions by leveraging data and computational models.
Nonetheless, the fidelity of available data and the scarcity of accurate sensor
data often hinder the efficient learning of surrogate models, which serve as
the connection between physical systems and digital twin models. To address
this challenge, we propose a novel framework that begins by developing a robust
multi-fidelity surrogate model, subsequently applied for tracking digital twin
systems. Our framework integrates polynomial correlated function expansion
(PCFE) with the Gaussian process (GP) to create an effective surrogate model
called H-PCFE. Going a step further, we introduce deep-HPCFE, a cascading
arrangement of models with different fidelities, utilizing nonlinear
auto-regression schemes. These auto-regressive schemes effectively address the
issue of erroneous predictions from low-fidelity models by incorporating
space-dependent cross-correlations among the models. To validate the efficacy
of the multi-fidelity framework, we first assess its performance in uncertainty
quantification using benchmark numerical examples. Subsequently, we demonstrate
its applicability in the context of digital twin systems.
- Abstract(参考訳): 航空宇宙、インフラ、自動車といった工学や工業分野におけるデジタルツイン技術の重要性の高まりは否定できない。
しかし、アプリケーション固有の詳細な情報がないことは、実用システムにおけるシームレスな実装に課題をもたらす。
データ駆動モデルはデジタル双生児において重要な役割を担っており、データと計算モデルを利用してリアルタイムの更新と予測を可能にする。
それでも、利用可能なデータの忠実性と正確なセンサーデータの不足は、物理システムとデジタルツインモデルの間の接続として機能するサーロゲートモデルの効率的な学習を妨げることが多い。
この課題に対処するために,我々は,ロバストなマルチ忠実性サロゲートモデルを開発し,デジタル双生児の追跡に応用する新しい枠組みを提案する。
我々のフレームワークは多項式相関関数展開(PCFE)とガウス過程(GP)を統合し、H-PCFEと呼ばれる効果的な代理モデルを作成する。
さらに, 非線形自己回帰スキームを用いて, 異なるフィダリティを持つモデルのカスケード配置であるdeep-hpcfeを導入する。
これらの自己回帰スキームは、空間依存的相互相関をモデルに組み込むことにより、低忠実度モデルからの誤予測の問題に効果的に対処する。
マルチ忠実度フレームワークの有効性を検証するため,まず,ベンチマーク数値を用いた不確実性定量化の性能評価を行った。
その後,デジタルツインシステムにおける適用可能性を示す。
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