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...

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Veröffentlicht in:Aerospace science and technology Jg. 25; H. 1; S. 177 - 189
Hauptverfasser: Han, Zhong-Hua, Görtz, Stefan, Zimmermann, Ralf
Format: Journal Article
Sprache:Englisch
Veröffentlicht: Issy-les-Moulineaux Elsevier SAS 01.03.2013
Elsevier
Schlagworte:
ISSN:1270-9638, 1626-3219
Online-Zugang:Volltext
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