Zeitschriftenartikel zum Thema „Multifidelity models“
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Molléro, Roch, Xavier Pennec, Hervé Delingette, Alan Garny, Nicholas Ayache und Maxime Sermesant. „Multifidelity-CMA: a multifidelity approach for efficient personalisation of 3D cardiac electromechanical models“. Biomechanics and Modeling in Mechanobiology 17, Nr. 1 (11.09.2017): 285–300. http://dx.doi.org/10.1007/s10237-017-0960-0.
Der volle Inhalt der QuelleJacobs, Ryan, Philip E. Goins und Dane Morgan. „Role of multifidelity data in sequential active learning materials discovery campaigns: case study of electronic bandgap“. Machine Learning: Science and Technology 4, Nr. 4 (01.12.2023): 045060. http://dx.doi.org/10.1088/2632-2153/ad1627.
Der volle Inhalt der QuelleNarayan, Akil, Claude Gittelson und Dongbin Xiu. „A Stochastic Collocation Algorithm with Multifidelity Models“. SIAM Journal on Scientific Computing 36, Nr. 2 (Januar 2014): A495—A521. http://dx.doi.org/10.1137/130929461.
Der volle Inhalt der QuellePeng, Yijie, Jie Xu, Loo Hay Lee, Jianqiang Hu und Chun-Hung Chen. „Efficient Simulation Sampling Allocation Using Multifidelity Models“. IEEE Transactions on Automatic Control 64, Nr. 8 (August 2019): 3156–69. http://dx.doi.org/10.1109/tac.2018.2886165.
Der volle Inhalt der QuelleJasa, John, Pietro Bortolotti, Daniel Zalkind und Garrett Barter. „Effectively using multifidelity optimization for wind turbine design“. Wind Energy Science 7, Nr. 3 (11.05.2022): 991–1006. http://dx.doi.org/10.5194/wes-7-991-2022.
Der volle Inhalt der QuelleRumpfkeil, Markus P., und Philip Beran. „Construction of Dynamic Multifidelity Locally Optimized Surrogate Models“. AIAA Journal 55, Nr. 9 (September 2017): 3169–79. http://dx.doi.org/10.2514/1.j055834.
Der volle Inhalt der QuelleZhu, Xueyu, Akil Narayan und Dongbin Xiu. „Computational Aspects of Stochastic Collocation with Multifidelity Models“. SIAM/ASA Journal on Uncertainty Quantification 2, Nr. 1 (Januar 2014): 444–63. http://dx.doi.org/10.1137/130949154.
Der volle Inhalt der QuelleKeshavarzzadeh, Vahid, Robert M. Kirby und Akil Narayan. „Convergence Acceleration for Time-Dependent Parametric Multifidelity Models“. SIAM Journal on Numerical Analysis 57, Nr. 3 (Januar 2019): 1344–68. http://dx.doi.org/10.1137/18m1170339.
Der volle Inhalt der QuelleHoward, Amanda, Yucheng Fu und Panos Stinis. „A multifidelity approach to continual learning for physical systems“. Machine Learning: Science and Technology 5, Nr. 2 (16.05.2024): 025042. http://dx.doi.org/10.1088/2632-2153/ad45b2.
Der volle Inhalt der QuellePienaar, Elsje. „Multifidelity Analysis for Predicting Rare Events in Stochastic Computational Models of Complex Biological Systems“. Biomedical Engineering and Computational Biology 9 (Januar 2018): 117959721879025. http://dx.doi.org/10.1177/1179597218790253.
Der volle Inhalt der QuelleAhmed, Shady E., Omer San, Kursat Kara, Rami Younis und Adil Rasheed. „Multifidelity computing for coupling full and reduced order models“. PLOS ONE 16, Nr. 2 (11.02.2021): e0246092. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0246092.
Der volle Inhalt der QuelleDhulipala, Somayajulu L. N., Wen Jiang, Benjamin W. Spencer, Jason D. Hales, Michael D. Shields, Andrew E. Slaughter, Zachary M. Prince, Vincent M. Labouré, Chandrakanth Bolisetti und Promit Chakroborty. „Accelerated statistical failure analysis of multifidelity TRISO fuel models“. Journal of Nuclear Materials 563 (Mai 2022): 153604. http://dx.doi.org/10.1016/j.jnucmat.2022.153604.
Der volle Inhalt der QuelleSrivastava, Shobhit, und Nathan Michael. „Efficient, Multifidelity Perceptual Representations via Hierarchical Gaussian Mixture Models“. IEEE Transactions on Robotics 35, Nr. 1 (Februar 2019): 248–60. http://dx.doi.org/10.1109/tro.2018.2878363.
Der volle Inhalt der QuelleVo, Huy D., Zachary Fox, Ania Baetica und Brian Munsky. „Bayesian Estimation for Stochastic Gene Expression Using Multifidelity Models“. Journal of Physical Chemistry B 123, Nr. 10 (19.02.2019): 2217–34. http://dx.doi.org/10.1021/acs.jpcb.8b10946.
Der volle Inhalt der QuellePeherstorfer, Benjamin. „Multifidelity Monte Carlo Estimation with Adaptive Low-Fidelity Models“. SIAM/ASA Journal on Uncertainty Quantification 7, Nr. 2 (Januar 2019): 579–603. http://dx.doi.org/10.1137/17m1159208.
Der volle Inhalt der QuelleDu, Xiaosong, Jie Ren und Leifur Leifsson. „Aerodynamic inverse design using multifidelity models and manifold mapping“. Aerospace Science and Technology 85 (Februar 2019): 371–85. http://dx.doi.org/10.1016/j.ast.2018.12.008.
Der volle Inhalt der QuelleZeng, Xiaoshu, Gianluca Geraci, Michael S. Eldred, John D. Jakeman, Alex A. Gorodetsky und Roger Ghanem. „Multifidelity uncertainty quantification with models based on dissimilar parameters“. Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering 415 (Oktober 2023): 116205. http://dx.doi.org/10.1016/j.cma.2023.116205.
Der volle Inhalt der QuelleMu, Weiyan, Qiuyue Wei, Dongli Cui und Shifeng Xiong. „Best Linear Unbiased Prediction for Multifidelity Computer Experiments“. Mathematical Problems in Engineering 2018 (07.06.2018): 1–7. http://dx.doi.org/10.1155/2018/8525736.
Der volle Inhalt der QuelleRumpfkeil, Markus P., und Philip S. Beran. „Multifidelity Sparse Polynomial Chaos Surrogate Models Applied to Flutter Databases“. AIAA Journal 58, Nr. 3 (März 2020): 1292–303. http://dx.doi.org/10.2514/1.j058452.
Der volle Inhalt der QuelleSingh, Gulshan, und Ramana V. Grandhi. „Mixed-Variable Optimization Strategy Employing Multifidelity Simulation and Surrogate Models“. AIAA Journal 48, Nr. 1 (Januar 2010): 215–23. http://dx.doi.org/10.2514/1.43469.
Der volle Inhalt der QuelleXing, W., M. Razi, R. M. Kirby, K. Sun und A. A. Shah. „Greedy nonlinear autoregression for multifidelity computer models at different scales“. Energy and AI 1 (August 2020): 100012. http://dx.doi.org/10.1016/j.egyai.2020.100012.
Der volle Inhalt der QuellePerry, Daniel J., Robert M. Kirby, Akil Narayan und Ross T. Whitaker. „Allocation Strategies for High Fidelity Models in the Multifidelity Regime“. SIAM/ASA Journal on Uncertainty Quantification 7, Nr. 1 (Januar 2019): 203–31. http://dx.doi.org/10.1137/17m1144714.
Der volle Inhalt der QuelleYin, Faliang, Xiaoming Xue, Chengze Zhang, Kai Zhang, Jianfa Han, BingXuan Liu, Jian Wang und Jun Yao. „Multifidelity Genetic Transfer: An Efficient Framework for Production Optimization“. SPE Journal 26, Nr. 04 (21.01.2021): 1614–35. http://dx.doi.org/10.2118/205013-pa.
Der volle Inhalt der QuelleShi, Yan, Zhiqiang Wan, Zhigang Wu und Chao Yang. „Nonlinear Unsteady Aerodynamics Reduced Order Model of Airfoils Based on Algorithm Fusion and Multifidelity Framework“. International Journal of Aerospace Engineering 2021 (16.09.2021): 1–26. http://dx.doi.org/10.1155/2021/4368104.
Der volle Inhalt der QuelleSeo, Jongmin, Casey Fleeter, Andrew M. Kahn, Alison L. Marsden und Daniele E. Schiavazzi. „MULTIFIDELITY ESTIMATORS FOR CORONARY CIRCULATION MODELS UNDER CLINICALLY INFORMED DATA UNCERTAINTY“. International Journal for Uncertainty Quantification 10, Nr. 5 (2020): 449–66. http://dx.doi.org/10.1615/int.j.uncertaintyquantification.2020033068.
Der volle Inhalt der QuelleRoderick, Oleg, Mihai Anitescu und Yulia Peet. „Proper orthogonal decompositions in multifidelity uncertainty quantification of complex simulation models“. International Journal of Computer Mathematics 91, Nr. 4 (20.01.2014): 748–69. http://dx.doi.org/10.1080/00207160.2013.844431.
Der volle Inhalt der QuelleSinsbeck, Michael, und Daniel M. Tartakovsky. „Impact of Data Assimilation on Cost-Accuracy Tradeoff in Multifidelity Models“. SIAM/ASA Journal on Uncertainty Quantification 3, Nr. 1 (Januar 2015): 954–68. http://dx.doi.org/10.1137/141001743.
Der volle Inhalt der QuelleNagawkar, Jethro, Jie Ren, Xiaosong Du, Leifur Leifsson und Slawomir Koziel. „Single- and Multipoint Aerodynamic Shape Optimization Using Multifidelity Models and Manifold Mapping“. Journal of Aircraft 58, Nr. 3 (Mai 2021): 591–608. http://dx.doi.org/10.2514/1.c035297.
Der volle Inhalt der QuelleAmrit, Anand, Leifur Leifsson und Slawomir Koziel. „Fast Multi-Objective Aerodynamic Optimization Using Sequential Domain Patching and Multifidelity Models“. Journal of Aircraft 57, Nr. 3 (Mai 2020): 388–98. http://dx.doi.org/10.2514/1.c035500.
Der volle Inhalt der QuelleClare, Mariana C. A., Tim W. B. Leijnse, Robert T. McCall, Ferdinand L. M. Diermanse, Colin J. Cotter und Matthew D. Piggott. „Multilevel multifidelity Monte Carlo methods for assessing uncertainty in coastal flooding“. Natural Hazards and Earth System Sciences 22, Nr. 8 (03.08.2022): 2491–515. http://dx.doi.org/10.5194/nhess-22-2491-2022.
Der volle Inhalt der QuelleRobinson, T. D., M. S. Eldred, K. E. Willcox und R. Haimes. „Surrogate-Based Optimization Using Multifidelity Models with Variable Parameterization and Corrected Space Mapping“. AIAA Journal 46, Nr. 11 (November 2008): 2814–22. http://dx.doi.org/10.2514/1.36043.
Der volle Inhalt der QuelleChan, F. T. S., A. Chaube, V. Mohan, V. Arora und M. K. Tiwari. „Operation allocation in automated manufacturing system using GA-based approach with multifidelity models“. Robotics and Computer-Integrated Manufacturing 26, Nr. 5 (Oktober 2010): 526–34. http://dx.doi.org/10.1016/j.rcim.2010.04.002.
Der volle Inhalt der QuelleAllaire, Douglas, und Karen Willcox. „A MATHEMATICAL AND COMPUTATIONAL FRAMEWORK FOR MULTIFIDELITY DESIGN AND ANALYSIS WITH COMPUTER MODELS“. International Journal for Uncertainty Quantification 4, Nr. 1 (2014): 1–20. http://dx.doi.org/10.1615/int.j.uncertaintyquantification.2013004121.
Der volle Inhalt der QuelleKontaxoglou, Anastasios, Seiji Tsutsumi, Samir Khan und Shinichi Nakasuka. „Towards a Digital Twin Enabled Multifidelity Framework for Small Satellites“. PHM Society European Conference 6, Nr. 1 (29.06.2021): 10. http://dx.doi.org/10.36001/phme.2021.v6i1.2801.
Der volle Inhalt der QuelleMessina, Luca, Alessio Quaglino, Alexandra Goryaeva, Mihai-Cosmin Marinica, Christophe Domain, Nicolas Castin, Giovanni Bonny und Rolf Krause. „A DFT-driven multifidelity framework for constructing efficient energy models for atomic-scale simulations“. Nuclear Instruments and Methods in Physics Research Section B: Beam Interactions with Materials and Atoms 483 (November 2020): 15–21. http://dx.doi.org/10.1016/j.nimb.2020.09.011.
Der volle Inhalt der QuelleGruber, Anthony, Max Gunzburger, Lili Ju, Rihui Lan und Zhu Wang. „Multifidelity Monte Carlo estimation for efficient uncertainty quantification in climate-related modeling“. Geoscientific Model Development 16, Nr. 4 (21.02.2023): 1213–29. http://dx.doi.org/10.5194/gmd-16-1213-2023.
Der volle Inhalt der QuelleBerci, Marco, und Francesco Torrigiani. „Multifidelity Sensitivity Study of Subsonic Wing Flutter for Hybrid Approaches in Aircraft Multidisciplinary Design and Optimisation“. Aerospace 7, Nr. 11 (12.11.2020): 161. http://dx.doi.org/10.3390/aerospace7110161.
Der volle Inhalt der QuelleHebert, James L., Thomas H. Holzer, Timothy J. Eveleigh und Shahryar Sarkani. „Use of Multifidelity and Surrogate Models in the Design and Development of Physics-Based Systems“. Systems Engineering 19, Nr. 4 (Juli 2016): 375–91. http://dx.doi.org/10.1002/sys.21346.
Der volle Inhalt der QuelleXu, C., Z. Liu, B. T. Cao, G. Meschke und X. Liu. „Multifidelity operator learning for predicting displacement fields of tunnel linings under external loads“. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science 1333, Nr. 1 (01.05.2024): 012045. http://dx.doi.org/10.1088/1755-1315/1333/1/012045.
Der volle Inhalt der QuelleAbraham, Troy, David Lazzara und Douglas Hunsaker. „Multifidelity Comparison of Supersonic Wave Drag Prediction Methods Using Axisymmetric Bodies“. Aerospace 11, Nr. 5 (30.04.2024): 359. http://dx.doi.org/10.3390/aerospace11050359.
Der volle Inhalt der QuelleJiang, Zhenxiang, Jongeun Choi und Seungik Baek. „Machine learning approaches to surrogate multifidelity Growth and Remodeling models for efficient abdominal aortic aneurysmal applications“. Computers in Biology and Medicine 133 (Juni 2021): 104394. http://dx.doi.org/10.1016/j.compbiomed.2021.104394.
Der volle Inhalt der QuelleBerends, K. D., F. Scheel, J. J. Warmink, W. P. de Boer, R. Ranasinghe und S. J. M. H. Hulscher. „Towards efficient uncertainty quantification with high-resolution morphodynamic models: A multifidelity approach applied to channel sedimentation“. Coastal Engineering 152 (Oktober 2019): 103520. http://dx.doi.org/10.1016/j.coastaleng.2019.103520.
Der volle Inhalt der QuelleBerci, M., P. H. Gaskell, R. W. Hewson und V. V. Toropov. „Multifidelity metamodel building as a route to aeroelastic optimization of flexible wings“. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part C: Journal of Mechanical Engineering Science 225, Nr. 9 (05.07.2011): 2115–37. http://dx.doi.org/10.1177/0954406211403549.
Der volle Inhalt der QuelleReed, John A., und Abdollah A. Afjeh. „Computational Simulation of Gas Turbines: Part 1—Foundations of Component-Based Models“. Journal of Engineering for Gas Turbines and Power 122, Nr. 3 (15.05.2000): 366–76. http://dx.doi.org/10.1115/1.1287490.
Der volle Inhalt der QuelleNguyen, Vinh-Tan, Jason Yu Chuan Leong, Satoshi Watanabe, Toshimitsu Morooka und Takayuki Shimizu. „A Multi-Fidelity Model for Simulations and Sensitivity Analysis of Piezoelectric Inkjet Printheads“. Micromachines 12, Nr. 9 (29.08.2021): 1038. http://dx.doi.org/10.3390/mi12091038.
Der volle Inhalt der QuelleMarques, Simão, Lucas Kob, Trevor T. Robinson und Weigang Yao. „Nonintrusive Aerodynamic Shape Optimisation with a POD-DEIM Based Trust Region Method“. Aerospace 10, Nr. 5 (17.05.2023): 470. http://dx.doi.org/10.3390/aerospace10050470.
Der volle Inhalt der QuelleCarpenter, Chris. „Digital-Twin Approach Predicts Fatigue Damage of Marine Risers“. Journal of Petroleum Technology 73, Nr. 10 (01.10.2021): 65–66. http://dx.doi.org/10.2118/1021-0065-jpt.
Der volle Inhalt der QuelleRehme, Michael, Stephen Roberts und Dirk Pflüger. „Uncertainty quantification for the Hokkaido Nansei-Oki tsunami using B-splines on adaptive sparse grids“. ANZIAM Journal 62 (29.06.2021): C30—C44. http://dx.doi.org/10.21914/anziamj.v62.16121.
Der volle Inhalt der QuelleAdjei, Richard Amankwa, Xinqian Zheng, Fangyuan Lou und Chuang Ding. „Multifidelity Optimization Under Uncertainty for Robust Design of a Micro-Turbofan Turbine Stage“. Journal of Engineering for Gas Turbines and Power, 16.08.2022. http://dx.doi.org/10.1115/1.4055231.
Der volle Inhalt der QuelleKontaxoglou, Anastasios, Seiji Tsutsumi, Samir Khan und Shinichi Nakasuka. „Multifidelity Framework for Small Satellite Thermal Analysis“. Journal of Spacecraft and Rockets, 13.09.2023, 1–11. http://dx.doi.org/10.2514/1.a35666.
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