Multiresponse Metamodeling in Simulation-Based Design Applications
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The optimal design of complex systems in engineering requires the availability of mathematical models of system’s behavior as a function of a set of design variables; such models allow the designer to search for the best solution to the design problem. However, system models (e.g., computational fluid dynamics (CFD) analysis, physical prototypes) are usually time-consuming and expensive to evaluate, and thus unsuited for systematic use during design. Approximate models of system behavior based on limited data, also known as metamodels, allow significant savings by reducing the resources devoted to modeling during the design process. In this work in engineering design based on multiple performance criteria, we propose the use of multi-response Bayesian surrogate models (MR-BSM) to model several aspects of system behavior jointly, instead of modeling each individually. To this end, we formulated a family of multiresponse correlation functions, suitable for prediction of several response variables that are observed simultaneously from the same computer simulation. Using a set of test functions with varying degrees of correlation, we compared the performance of MR-BSM against metamodels built individually for each response. Our results indicate that MR-BSM outperforms individual metamodels in 53% to 75% of the test cases, though the relative performance depends on the sample size, sampling scheme and the actual correlation among the observed response values. In addition, the relative performance of MR-BSM versus individual metamodels was contingent upon the ability to select an appropriate covariance/correlation function for each application, a task for which a modified version of Akaike’s Information Criterion was observed to be inadequate.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle