Optimization framework for multi-fidelity surrogate model based on adaptive addition strategy—A case study of self-excited oscillation cavity
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
This study proposes a multi-fidelity efficient global optimization framework for the structural optimization of self-excited oscillation cavity. To construct a high-precision multi-fidelity surrogate model to correlate the structural parameters of a self-excited oscillation cavity with the gas precipitation and energy consumption characteristics by effectively fuzing the information of different fidelity levels, choosing different correlation functions and hyper-parameter estimation methods, and learning the correlation between the data. The optimization framework determines various sampling methods and quantities by calculating the minimum Euclidean distance between sample points and sensitivity index. To enhance computational efficiency, a multi-fidelity sample library is established by utilizing both precise and coarse computational fluid dynamics grids. The expected improvement criterion-based algorithm for global optimization is employed as an additive strategy to incorporate additional data points into the model. This approach considers both local and global search of the model, thereby enhancing sample accuracy while reducing computation time. Moreover, the utilization of the highly generalized Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-II (NSGA-II) for identifying the Pareto optimal solution set enhances convergence speed. The proposed optimization framework in this study achieves a remarkable level of model accuracy and provides optimal solutions even with a limited sample size. It can be widely used in engineering optimization problems.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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