Artykuły w czasopismach na temat „Multifidelity models”
Utwórz poprawne odniesienie w stylach APA, MLA, Chicago, Harvard i wielu innych
Sprawdź 50 najlepszych artykułów w czasopismach naukowych na temat „Multifidelity models”.
Przycisk „Dodaj do bibliografii” jest dostępny obok każdej pracy w bibliografii. Użyj go – a my automatycznie utworzymy odniesienie bibliograficzne do wybranej pracy w stylu cytowania, którego potrzebujesz: APA, MLA, Harvard, Chicago, Vancouver itp.
Możesz również pobrać pełny tekst publikacji naukowej w formacie „.pdf” i przeczytać adnotację do pracy online, jeśli odpowiednie parametry są dostępne w metadanych.
Przeglądaj artykuły w czasopismach z różnych dziedzin i twórz odpowiednie bibliografie.
Molléro, Roch, Xavier Pennec, Hervé Delingette, Alan Garny, Nicholas Ayache i 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.
Pełny tekst źródłaJacobs, Ryan, Philip E. Goins i 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 (1.12.2023): 045060. http://dx.doi.org/10.1088/2632-2153/ad1627.
Pełny tekst źródłaNarayan, Akil, Claude Gittelson i Dongbin Xiu. "A Stochastic Collocation Algorithm with Multifidelity Models". SIAM Journal on Scientific Computing 36, nr 2 (styczeń 2014): A495—A521. http://dx.doi.org/10.1137/130929461.
Pełny tekst źródłaPeng, Yijie, Jie Xu, Loo Hay Lee, Jianqiang Hu i Chun-Hung Chen. "Efficient Simulation Sampling Allocation Using Multifidelity Models". IEEE Transactions on Automatic Control 64, nr 8 (sierpień 2019): 3156–69. http://dx.doi.org/10.1109/tac.2018.2886165.
Pełny tekst źródłaJasa, John, Pietro Bortolotti, Daniel Zalkind i 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.
Pełny tekst źródłaRumpfkeil, Markus P., i Philip Beran. "Construction of Dynamic Multifidelity Locally Optimized Surrogate Models". AIAA Journal 55, nr 9 (wrzesień 2017): 3169–79. http://dx.doi.org/10.2514/1.j055834.
Pełny tekst źródłaZhu, Xueyu, Akil Narayan i Dongbin Xiu. "Computational Aspects of Stochastic Collocation with Multifidelity Models". SIAM/ASA Journal on Uncertainty Quantification 2, nr 1 (styczeń 2014): 444–63. http://dx.doi.org/10.1137/130949154.
Pełny tekst źródłaKeshavarzzadeh, Vahid, Robert M. Kirby i Akil Narayan. "Convergence Acceleration for Time-Dependent Parametric Multifidelity Models". SIAM Journal on Numerical Analysis 57, nr 3 (styczeń 2019): 1344–68. http://dx.doi.org/10.1137/18m1170339.
Pełny tekst źródłaHoward, Amanda, Yucheng Fu i 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.
Pełny tekst źródłaPienaar, Elsje. "Multifidelity Analysis for Predicting Rare Events in Stochastic Computational Models of Complex Biological Systems". Biomedical Engineering and Computational Biology 9 (styczeń 2018): 117959721879025. http://dx.doi.org/10.1177/1179597218790253.
Pełny tekst źródłaAhmed, Shady E., Omer San, Kursat Kara, Rami Younis i 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.
Pełny tekst źródłaDhulipala, 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 i Promit Chakroborty. "Accelerated statistical failure analysis of multifidelity TRISO fuel models". Journal of Nuclear Materials 563 (maj 2022): 153604. http://dx.doi.org/10.1016/j.jnucmat.2022.153604.
Pełny tekst źródłaSrivastava, Shobhit, i Nathan Michael. "Efficient, Multifidelity Perceptual Representations via Hierarchical Gaussian Mixture Models". IEEE Transactions on Robotics 35, nr 1 (luty 2019): 248–60. http://dx.doi.org/10.1109/tro.2018.2878363.
Pełny tekst źródłaVo, Huy D., Zachary Fox, Ania Baetica i 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.
Pełny tekst źródłaPeherstorfer, Benjamin. "Multifidelity Monte Carlo Estimation with Adaptive Low-Fidelity Models". SIAM/ASA Journal on Uncertainty Quantification 7, nr 2 (styczeń 2019): 579–603. http://dx.doi.org/10.1137/17m1159208.
Pełny tekst źródłaDu, Xiaosong, Jie Ren i Leifur Leifsson. "Aerodynamic inverse design using multifidelity models and manifold mapping". Aerospace Science and Technology 85 (luty 2019): 371–85. http://dx.doi.org/10.1016/j.ast.2018.12.008.
Pełny tekst źródłaZeng, Xiaoshu, Gianluca Geraci, Michael S. Eldred, John D. Jakeman, Alex A. Gorodetsky i Roger Ghanem. "Multifidelity uncertainty quantification with models based on dissimilar parameters". Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering 415 (październik 2023): 116205. http://dx.doi.org/10.1016/j.cma.2023.116205.
Pełny tekst źródłaMu, Weiyan, Qiuyue Wei, Dongli Cui i Shifeng Xiong. "Best Linear Unbiased Prediction for Multifidelity Computer Experiments". Mathematical Problems in Engineering 2018 (7.06.2018): 1–7. http://dx.doi.org/10.1155/2018/8525736.
Pełny tekst źródłaRumpfkeil, Markus P., i Philip S. Beran. "Multifidelity Sparse Polynomial Chaos Surrogate Models Applied to Flutter Databases". AIAA Journal 58, nr 3 (marzec 2020): 1292–303. http://dx.doi.org/10.2514/1.j058452.
Pełny tekst źródłaSingh, Gulshan, i Ramana V. Grandhi. "Mixed-Variable Optimization Strategy Employing Multifidelity Simulation and Surrogate Models". AIAA Journal 48, nr 1 (styczeń 2010): 215–23. http://dx.doi.org/10.2514/1.43469.
Pełny tekst źródłaXing, W., M. Razi, R. M. Kirby, K. Sun i A. A. Shah. "Greedy nonlinear autoregression for multifidelity computer models at different scales". Energy and AI 1 (sierpień 2020): 100012. http://dx.doi.org/10.1016/j.egyai.2020.100012.
Pełny tekst źródłaPerry, Daniel J., Robert M. Kirby, Akil Narayan i Ross T. Whitaker. "Allocation Strategies for High Fidelity Models in the Multifidelity Regime". SIAM/ASA Journal on Uncertainty Quantification 7, nr 1 (styczeń 2019): 203–31. http://dx.doi.org/10.1137/17m1144714.
Pełny tekst źródłaYin, Faliang, Xiaoming Xue, Chengze Zhang, Kai Zhang, Jianfa Han, BingXuan Liu, Jian Wang i 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.
Pełny tekst źródłaShi, Yan, Zhiqiang Wan, Zhigang Wu i 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.
Pełny tekst źródłaSeo, Jongmin, Casey Fleeter, Andrew M. Kahn, Alison L. Marsden i 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.
Pełny tekst źródłaRoderick, Oleg, Mihai Anitescu i 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.
Pełny tekst źródłaSinsbeck, Michael, i Daniel M. Tartakovsky. "Impact of Data Assimilation on Cost-Accuracy Tradeoff in Multifidelity Models". SIAM/ASA Journal on Uncertainty Quantification 3, nr 1 (styczeń 2015): 954–68. http://dx.doi.org/10.1137/141001743.
Pełny tekst źródłaNagawkar, Jethro, Jie Ren, Xiaosong Du, Leifur Leifsson i Slawomir Koziel. "Single- and Multipoint Aerodynamic Shape Optimization Using Multifidelity Models and Manifold Mapping". Journal of Aircraft 58, nr 3 (maj 2021): 591–608. http://dx.doi.org/10.2514/1.c035297.
Pełny tekst źródłaAmrit, Anand, Leifur Leifsson i Slawomir Koziel. "Fast Multi-Objective Aerodynamic Optimization Using Sequential Domain Patching and Multifidelity Models". Journal of Aircraft 57, nr 3 (maj 2020): 388–98. http://dx.doi.org/10.2514/1.c035500.
Pełny tekst źródłaClare, Mariana C. A., Tim W. B. Leijnse, Robert T. McCall, Ferdinand L. M. Diermanse, Colin J. Cotter i Matthew D. Piggott. "Multilevel multifidelity Monte Carlo methods for assessing uncertainty in coastal flooding". Natural Hazards and Earth System Sciences 22, nr 8 (3.08.2022): 2491–515. http://dx.doi.org/10.5194/nhess-22-2491-2022.
Pełny tekst źródłaRobinson, T. D., M. S. Eldred, K. E. Willcox i R. Haimes. "Surrogate-Based Optimization Using Multifidelity Models with Variable Parameterization and Corrected Space Mapping". AIAA Journal 46, nr 11 (listopad 2008): 2814–22. http://dx.doi.org/10.2514/1.36043.
Pełny tekst źródłaChan, F. T. S., A. Chaube, V. Mohan, V. Arora i M. K. Tiwari. "Operation allocation in automated manufacturing system using GA-based approach with multifidelity models". Robotics and Computer-Integrated Manufacturing 26, nr 5 (październik 2010): 526–34. http://dx.doi.org/10.1016/j.rcim.2010.04.002.
Pełny tekst źródłaAllaire, Douglas, i 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.
Pełny tekst źródłaKontaxoglou, Anastasios, Seiji Tsutsumi, Samir Khan i 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.
Pełny tekst źródłaMessina, Luca, Alessio Quaglino, Alexandra Goryaeva, Mihai-Cosmin Marinica, Christophe Domain, Nicolas Castin, Giovanni Bonny i 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 (listopad 2020): 15–21. http://dx.doi.org/10.1016/j.nimb.2020.09.011.
Pełny tekst źródłaGruber, Anthony, Max Gunzburger, Lili Ju, Rihui Lan i 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.
Pełny tekst źródłaBerci, Marco, i 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.
Pełny tekst źródłaHebert, James L., Thomas H. Holzer, Timothy J. Eveleigh i Shahryar Sarkani. "Use of Multifidelity and Surrogate Models in the Design and Development of Physics-Based Systems". Systems Engineering 19, nr 4 (lipiec 2016): 375–91. http://dx.doi.org/10.1002/sys.21346.
Pełny tekst źródłaXu, C., Z. Liu, B. T. Cao, G. Meschke i 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 (1.05.2024): 012045. http://dx.doi.org/10.1088/1755-1315/1333/1/012045.
Pełny tekst źródłaAbraham, Troy, David Lazzara i 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.
Pełny tekst źródłaJiang, Zhenxiang, Jongeun Choi i Seungik Baek. "Machine learning approaches to surrogate multifidelity Growth and Remodeling models for efficient abdominal aortic aneurysmal applications". Computers in Biology and Medicine 133 (czerwiec 2021): 104394. http://dx.doi.org/10.1016/j.compbiomed.2021.104394.
Pełny tekst źródłaBerends, K. D., F. Scheel, J. J. Warmink, W. P. de Boer, R. Ranasinghe i S. J. M. H. Hulscher. "Towards efficient uncertainty quantification with high-resolution morphodynamic models: A multifidelity approach applied to channel sedimentation". Coastal Engineering 152 (październik 2019): 103520. http://dx.doi.org/10.1016/j.coastaleng.2019.103520.
Pełny tekst źródłaBerci, M., P. H. Gaskell, R. W. Hewson i 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 (5.07.2011): 2115–37. http://dx.doi.org/10.1177/0954406211403549.
Pełny tekst źródłaReed, John A., i 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.
Pełny tekst źródłaNguyen, Vinh-Tan, Jason Yu Chuan Leong, Satoshi Watanabe, Toshimitsu Morooka i 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.
Pełny tekst źródłaMarques, Simão, Lucas Kob, Trevor T. Robinson i 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.
Pełny tekst źródłaCarpenter, Chris. "Digital-Twin Approach Predicts Fatigue Damage of Marine Risers". Journal of Petroleum Technology 73, nr 10 (1.10.2021): 65–66. http://dx.doi.org/10.2118/1021-0065-jpt.
Pełny tekst źródłaRehme, Michael, Stephen Roberts i 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.
Pełny tekst źródłaAdjei, Richard Amankwa, Xinqian Zheng, Fangyuan Lou i 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.
Pełny tekst źródłaKontaxoglou, Anastasios, Seiji Tsutsumi, Samir Khan i 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.
Pełny tekst źródła