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ア ァ カ サ ザ タ ダ ナ ハ バ パ マ ヤ ャ ラ ワ ヮ ン イ ィ キ ギ シ ジ チ ヂ ニ ヒ ビ ピ ミ リ ウ ゥ ク グ ス ズ ツ ヅ ッ ヌ フ ブ プ ム ユ ュ ル エ ェ ケ ゲ セ ゼ テ デ ヘ ベ ペ メ レ オ ォ コ ゴ ソ ゾ ト ド ノ ホ ボ ポ モ ヨ ョ ロ ヲ ―

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      저자 : Zhenfei Zhan (검색결과 1 건)
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        An uncertainty representation based sampling method for metamodeling in auto-motive design applications

        Junqi Yang,Zhenfei Zhan,Kai Zheng,Chong Chen,Jie Hu,Ling Zheng 대한기계학회 2016 JOURNAL OF MECHANICAL SCIENCE AND TECHNOLOGY Vol.30 No.10

        Meta-model is frequently employed as the surrogate of high-fidelity finite element models in computer aided engineering. It helps to achieve the trade-off between computational efficiency and predictive accuracy. To improve the predictive capability of meta-models, we developed an uncertainty representation based sampling method to schedule Design of experiment (DOE) for meta-modeling. Several datasets were first generated through a modified Bootstrap method for datasets acquisition, then the influence of the input uncertainty on the output was quantified as weighting factors. The weighting factors were used to integrate the represented distributions into a single one for further sampling. Finally, the sampling results then served as the elements of the DOE matrix to construct meta-models. The proposed method was demonstrated through an analytical case and a real-world vehicle crashworthiness design problem.

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