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Razi, Mani, Robert M. Kirby et Akil Narayan. « Fast predictive multi-fidelity prediction with models of quantized fidelity levels ». Journal of Computational Physics 376 (janvier 2019) : 992–1008. http://dx.doi.org/10.1016/j.jcp.2018.10.025.
Texte intégralPerdikaris, P., M. Raissi, A. Damianou, N. D. Lawrence et G. E. Karniadakis. « Nonlinear information fusion algorithms for data-efficient multi-fidelity modelling ». Proceedings of the Royal Society A : Mathematical, Physical and Engineering Sciences 473, no 2198 (février 2017) : 20160751. http://dx.doi.org/10.1098/rspa.2016.0751.
Texte intégralRumpfkeil, Markus P., Dean Bryson et Phil Beran. « Multi-Fidelity Sparse Polynomial Chaos and Kriging Surrogate Models Applied to Analytical Benchmark Problems ». Algorithms 15, no 3 (21 mars 2022) : 101. http://dx.doi.org/10.3390/a15030101.
Texte intégralDiazDelaO, F. A., et S. Adhikari. « Bayesian assimilation of multi-fidelity finite element models ». Computers & ; Structures 92-93 (février 2012) : 206–15. http://dx.doi.org/10.1016/j.compstruc.2011.11.002.
Texte intégralRumpfkeil, Markus P., et Philip Beran. « Multi-fidelity surrogate models for flutter database generation ». Computers & ; Fluids 197 (janvier 2020) : 104372. http://dx.doi.org/10.1016/j.compfluid.2019.104372.
Texte intégralBonomo, Anthony L. « Multi-fidelity surrogate modeling for structural acoustics applications ». Journal of the Acoustical Society of America 153, no 3_supplement (1 mars 2023) : A287. http://dx.doi.org/10.1121/10.0018869.
Texte intégralPeart, Tanya, Nicolas Aubin, Stefano Nava, John Cater et Stuart Norris. « Selection of Existing Sail Designs for Multi-Fidelity Surrogate Models ». Journal of Sailing Technology 7, no 01 (5 janvier 2022) : 31–51. http://dx.doi.org/10.5957/jst/2022.7.2.31.
Texte intégralPeart, Tanya, Nicolas Aubin, Stefano Nava, John Cater et Stuart Norris. « Multi-Fidelity Surrogate Models for VPP Aerodynamic Input Data ». Journal of Sailing Technology 6, no 01 (9 février 2021) : 21–43. http://dx.doi.org/10.5957/jst/2021.6.1.21.
Texte intégralFarcaș, Ionuț-Gabriel, Benjamin Peherstorfer, Tobias Neckel, Frank Jenko et Hans-Joachim Bungartz. « Context-aware learning of hierarchies of low-fidelity models for multi-fidelity uncertainty quantification ». Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering 406 (mars 2023) : 115908. http://dx.doi.org/10.1016/j.cma.2023.115908.
Texte intégralStyler, Breelyn, et Reid Simmons. « Plan-Time Multi-Model Switching for Motion Planning ». Proceedings of the International Conference on Automated Planning and Scheduling 27 (5 juin 2017) : 558–66. http://dx.doi.org/10.1609/icaps.v27i1.13858.
Texte intégralYi, Jin, Yichi Shen et Christine A. Shoemaker. « A multi-fidelity RBF surrogate-based optimization framework for computationally expensive multi-modal problems with application to capacity planning of manufacturing systems ». Structural and Multidisciplinary Optimization 62, no 4 (17 mai 2020) : 1787–807. http://dx.doi.org/10.1007/s00158-020-02575-7.
Texte intégralSun, Qi, Tinghuan Chen, Siting Liu, Jianli Chen, Hao Yu et Bei Yu. « Correlated Multi-objective Multi-fidelity Optimization for HLS Directives Design ». ACM Transactions on Design Automation of Electronic Systems 27, no 4 (31 juillet 2022) : 1–27. http://dx.doi.org/10.1145/3503540.
Texte intégralYoo, Kwangkyu, Omar Bacarreza et M. H. Ferri Aliabadi. « Multi-fidelity robust design optimisation for composite structures based on low-fidelity models using successive high-fidelity corrections ». Composite Structures 259 (mars 2021) : 113477. http://dx.doi.org/10.1016/j.compstruct.2020.113477.
Texte intégralSong, Xueguan, Liye Lv, Wei Sun et Jie Zhang. « A radial basis function-based multi-fidelity surrogate model : exploring correlation between high-fidelity and low-fidelity models ». Structural and Multidisciplinary Optimization 60, no 3 (1 avril 2019) : 965–81. http://dx.doi.org/10.1007/s00158-019-02248-0.
Texte intégralLiu, Bo, Slawomir Koziel et Nazar Ali. « SADEA-II : A generalized method for efficient global optimization of antenna design ». Journal of Computational Design and Engineering 4, no 2 (20 novembre 2016) : 86–97. http://dx.doi.org/10.1016/j.jcde.2016.11.002.
Texte intégralGalindo, José, Roberto Navarro, Francisco Moya et Andrea Conchado. « Comprehensive Method for Obtaining Multi-Fidelity Surrogate Models for Design Space Approximation : Application to Multi-Dimensional Simulations of Condensation Due to Mixing Streams ». Applied Sciences 13, no 11 (23 mai 2023) : 6361. http://dx.doi.org/10.3390/app13116361.
Texte intégralYounis, Adel, et Zuomin Dong. « High-Fidelity Surrogate Based Multi-Objective Optimization Algorithm ». Algorithms 15, no 8 (7 août 2022) : 279. http://dx.doi.org/10.3390/a15080279.
Texte intégralBaldan, Marco, Alexander Nikanorov et Bernard Nacke. « A parallel multi-fidelity optimization approach in induction hardening ». COMPEL - The international journal for computation and mathematics in electrical and electronic engineering 39, no 1 (27 novembre 2019) : 133–43. http://dx.doi.org/10.1108/compel-05-2019-0221.
Texte intégralGurbuz, Caglar, Martin Eser, Johannes Schaffner et Steffen Marburg. « A multi-fidelity Gaussian process for efficient frequency sweeps in the acoustic design of a vehicle cabin ». Journal of the Acoustical Society of America 153, no 4 (avril 2023) : 2006–18. http://dx.doi.org/10.1121/10.0017725.
Texte intégralLeguizamo, David Felipe, Hsin-Jung Yang, Xian Yeow Lee et Soumik Sarkar. « Deep Reinforcement Learning for Robotic Control with Multi-Fidelity Models ». IFAC-PapersOnLine 55, no 37 (2022) : 193–98. http://dx.doi.org/10.1016/j.ifacol.2022.11.183.
Texte intégralPerron, Christian, Dushhyanth Rajaram et Dimitri N. Mavris. « Multi-fidelity non-intrusive reduced-order modelling based on manifold alignment ». Proceedings of the Royal Society A : Mathematical, Physical and Engineering Sciences 477, no 2253 (septembre 2021) : 20210495. http://dx.doi.org/10.1098/rspa.2021.0495.
Texte intégralLi, Yang, Yu Shen, Jiawei Jiang, Jinyang Gao, Ce Zhang et Bin Cui. « MFES-HB : Efficient Hyperband with Multi-Fidelity Quality Measurements ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, no 10 (18 mai 2021) : 8491–500. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i10.17031.
Texte intégralBonfiglio, Luca, Paris Perdikaris et Stefano Brizzolara. « Multi-fidelity Bayesian Optimization of SWATH Hull Forms ». Journal of Ship Research 64, no 02 (1 juin 2020) : 154–70. http://dx.doi.org/10.5957/jsr.2020.64.2.154.
Texte intégralLeifsson, Leifur, et Slawomir Koziel. « Adaptive response prediction for aerodynamic shape optimization ». Engineering Computations 34, no 5 (3 juillet 2017) : 1485–500. http://dx.doi.org/10.1108/ec-02-2016-0070.
Texte intégralKonrad, Julia, Ionuţ-Gabriel Farcaş, Benjamin Peherstorfer, Alessandro Di Siena, Frank Jenko, Tobias Neckel et Hans-Joachim Bungartz. « Data-driven low-fidelity models for multi-fidelity Monte Carlo sampling in plasma micro-turbulence analysis ». Journal of Computational Physics 451 (février 2022) : 110898. http://dx.doi.org/10.1016/j.jcp.2021.110898.
Texte intégralBaldo, Leonardo, Pier Carlo Berri, Matteo D. L. Dalla Vedova et Paolo Maggiore. « Experimental Validation of Multi-fidelity Models for Prognostics of Electromechanical Actuators ». PHM Society European Conference 7, no 1 (29 juin 2022) : 32–42. http://dx.doi.org/10.36001/phme.2022.v7i1.3347.
Texte intégralMorse, Llewellyn, Zahra Sharif Khodaei et M. H. Aliabadi. « Multi-Fidelity Modeling-Based Structural Reliability Analysis with the Boundary Element Method ». Journal of Multiscale Modelling 08, no 03n04 (septembre 2017) : 1740001. http://dx.doi.org/10.1142/s1756973717400017.
Texte intégralAmrit, Anand, et Leifur Leifsson. « Applications of surrogate-assisted and multi-fidelity multi-objective optimization algorithms to simulation-based aerodynamic design ». Engineering Computations 37, no 2 (9 août 2019) : 430–57. http://dx.doi.org/10.1108/ec-12-2018-0553.
Texte intégralLin, James T., Chun-Chih Chiu, Edward Huang et Hung-Ming Chen. « A Multi-Fidelity Model Approach for Simultaneous Scheduling of Machines and Vehicles in Flexible Manufacturing Systems ». Asia-Pacific Journal of Operational Research 35, no 01 (février 2018) : 1850005. http://dx.doi.org/10.1142/s0217595918500057.
Texte intégralFu, Wenbo, Qiushi Li, Yongshun Song, Yaogen Shu, Zhongcan Ouyang et Ming Li. « Theoretical analysis of RNA polymerase fidelity : a steady-state copolymerization approach ». Communications in Theoretical Physics 74, no 1 (10 décembre 2021) : 015601. http://dx.doi.org/10.1088/1572-9494/ac3993.
Texte intégralKoziel, Slawomir, Yonatan Tesfahunegn et Leifur Leifsson. « Variable-fidelity CFD models and co-Kriging for expedited multi-objective aerodynamic design optimization ». Engineering Computations 33, no 8 (7 novembre 2016) : 2320–38. http://dx.doi.org/10.1108/ec-09-2015-0277.
Texte intégralEllison, M., F. A. DiazDelaO, N. Z. Ince et M. Willetts. « Robust optimisation of computationally expensive models using adaptive multi-fidelity emulation ». Applied Mathematical Modelling 100 (décembre 2021) : 92–106. http://dx.doi.org/10.1016/j.apm.2021.07.020.
Texte intégralSONG, Chao, Xudong YANG et Wenping SONG. « Multi-infill strategy for kriging models used in variable fidelity optimization ». Chinese Journal of Aeronautics 31, no 3 (mars 2018) : 448–56. http://dx.doi.org/10.1016/j.cja.2018.01.011.
Texte intégralPilania, G., J. E. Gubernatis et T. Lookman. « Multi-fidelity machine learning models for accurate bandgap predictions of solids ». Computational Materials Science 129 (mars 2017) : 156–63. http://dx.doi.org/10.1016/j.commatsci.2016.12.004.
Texte intégralDu, Wenting, et Jin Su. « Uncertainty Quantification for Numerical Solutions of the Nonlinear Partial Differential Equations by Using the Multi-Fidelity Monte Carlo Method ». Applied Sciences 12, no 14 (12 juillet 2022) : 7045. http://dx.doi.org/10.3390/app12147045.
Texte intégralXu, Jie, Si Zhang, Edward Huang, Chun-Hung Chen, Loo Hay Lee et Nurcin Celik. « MO2TOS : Multi-Fidelity Optimization with Ordinal Transformation and Optimal Sampling ». Asia-Pacific Journal of Operational Research 33, no 03 (juin 2016) : 1650017. http://dx.doi.org/10.1142/s0217595916500172.
Texte intégralAvramova, Maria, Agustin Abarca, Jason Hou et Kostadin Ivanov. « Innovations in Multi-Physics Methods Development, Validation, and Uncertainty Quantification ». Journal of Nuclear Engineering 2, no 1 (7 mars 2021) : 44–56. http://dx.doi.org/10.3390/jne2010005.
Texte intégralKlimczyk, Witold Artur, et Zdobyslaw Jan Goraj. « Analysis and optimization of morphing wing aerodynamics ». Aircraft Engineering and Aerospace Technology 91, no 3 (4 mars 2019) : 538–46. http://dx.doi.org/10.1108/aeat-12-2017-0289.
Texte intégralDeng, Xinjian, Enying Li et Hu Wang. « A Variable-Fidelity Multi-Objective Evolutionary Method for Polygonal Pin Fin Heat Sink Design ». Sustainability 15, no 2 (6 janvier 2023) : 1104. http://dx.doi.org/10.3390/su15021104.
Texte intégralHe, Lei, Weiqi Qian, Tun Zhao et Qing Wang. « Multi-Fidelity Aerodynamic Data Fusion with a Deep Neural Network Modeling Method ». Entropy 22, no 9 (12 septembre 2020) : 1022. http://dx.doi.org/10.3390/e22091022.
Texte intégralYang, Chih-Hsuan, Balaji Sesha Sarath Pokuri, Xian Yeow Lee, Sangeeth Balakrishnan, Chinmay Hegde, Soumik Sarkar et Baskar Ganapathysubramanian. « Multi-fidelity machine learning models for structure–property mapping of organic electronics ». Computational Materials Science 213 (octobre 2022) : 111599. http://dx.doi.org/10.1016/j.commatsci.2022.111599.
Texte intégralZhang, Chi, Chaolin Song et Abdollah Shafieezadeh. « Adaptive reliability analysis for multi-fidelity models using a collective learning strategy ». Structural Safety 94 (janvier 2022) : 102141. http://dx.doi.org/10.1016/j.strusafe.2021.102141.
Texte intégralKoziel, Slawomir, et Stanislav Ogurtsov. « Multi-Objective Design of Antennas Using Variable-Fidelity Simulations and Surrogate Models ». IEEE Transactions on Antennas and Propagation 61, no 12 (décembre 2013) : 5931–39. http://dx.doi.org/10.1109/tap.2013.2283599.
Texte intégralThandayutham, Karthikeyan, et Abdus Samad. « Hydrostructural Optimization of a Marine Current Turbine Through Multi-fidelity Numerical Models ». Arabian Journal for Science and Engineering 45, no 2 (8 octobre 2019) : 935–52. http://dx.doi.org/10.1007/s13369-019-04185-y.
Texte intégralYang, Yibo, et Paris Perdikaris. « Conditional deep surrogate models for stochastic, high-dimensional, and multi-fidelity systems ». Computational Mechanics 64, no 2 (21 mai 2019) : 417–34. http://dx.doi.org/10.1007/s00466-019-01718-y.
Texte intégralEaton, Ammon N., Logan D. R. Beal, Samuel D. Thorpe, Casey B. Hubbell, John D. Hedengren, Roar Nybø et Manuel Aghito. « Real time model identification using multi-fidelity models in managed pressure drilling ». Computers & ; Chemical Engineering 97 (février 2017) : 76–84. http://dx.doi.org/10.1016/j.compchemeng.2016.11.008.
Texte intégralGuo, Qi, Jiutao Hang, Suian Wang, Wenzhi Hui et Zonghong Xie. « Design optimization of variable stiffness composites by using multi-fidelity surrogate models ». Structural and Multidisciplinary Optimization 63, no 1 (23 juillet 2020) : 439–61. http://dx.doi.org/10.1007/s00158-020-02684-3.
Texte intégralBabaee, H., P. Perdikaris, C. Chryssostomidis et G. E. Karniadakis. « Multi-fidelity modelling of mixed convection based on experimental correlations and numerical simulations ». Journal of Fluid Mechanics 809 (21 novembre 2016) : 895–917. http://dx.doi.org/10.1017/jfm.2016.718.
Texte intégralQuattrocchi, Gaetano, Matteo D. L. Dalla Vedova et Pier Carlo Berri. « Lumped parameters multi-fidelity digital twins for prognostics of electromechanical actuators ». Journal of Physics : Conference Series 2526, no 1 (1 juin 2023) : 012076. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2526/1/012076.
Texte intégralLiu, H., M. Hou, A. Li et L. Xie. « AN AUTOMATIC EXTRACTION METHOD FOR THE PARAMETERS OF MULTI-LOD BIM MODELS FOR TYPICAL COMPONENTS OF WOODEN ARCHITECTURAL HERITAGE ». ISPRS - International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences XLII-2/W15 (23 août 2019) : 679–85. http://dx.doi.org/10.5194/isprs-archives-xlii-2-w15-679-2019.
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