Improving variable-fidelity surrogate modeling via gradient-enhanced kriging and a generalized hybrid bridge function
Variable-fidelity surrogate modeling offers an efficient way to generate aerodynamic data for aero-loads prediction based on a set of CFD methods with varying degree of fidelity and computational expense. In this paper, direct Gradient-Enhanced Kriging (GEK) and a newly developed Generalized Hybrid...
Uloženo v:
| Vydáno v: | Aerospace science and technology Ročník 25; číslo 1; s. 177 - 189 |
|---|---|
| Hlavní autoři: | , , |
| Médium: | Journal Article |
| Jazyk: | angličtina |
| Vydáno: |
Issy-les-Moulineaux
Elsevier SAS
01.03.2013
Elsevier |
| Témata: | |
| ISSN: | 1270-9638, 1626-3219 |
| On-line přístup: | Získat plný text |
| Tagy: |
Přidat tag
Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!
|
Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!