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...
Uložené v:
| Vydané v: | Aerospace science and technology Ročník 25; číslo 1; s. 177 - 189 |
|---|---|
| Hlavní autori: | , , |
| Médium: | Journal Article |
| Jazyk: | English |
| Vydavateľské údaje: |
Issy-les-Moulineaux
Elsevier SAS
01.03.2013
Elsevier |
| Predmet: | |
| ISSN: | 1270-9638, 1626-3219 |
| On-line prístup: | Získať plný text |
| Tagy: |
Pridať tag
Žiadne tagy, Buďte prvý, kto otaguje tento záznam!
|
Buďte prvý, kto okomentuje tento záznam!