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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2006.8
- 수록면
- 367 - 370 (4page)
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Performances of multiple surrogate models are evaluated in a turbomachinery blade shape optimization. The basic models, i.e., Response Surface Approximation, Kriging and Radial Basis Neural Network models as well as weighted average models are tested for shape optimization. Global data based errors for each surrogates are used to calculate the weights. These weights are multiplied with the respective surrogates to get the final weighted average models. The design points are selected using three level fractional factorial D-optimal designs. The present approach can help address the multi-objective design on a rational basis with quantifiable cost-benefit analysis.
목차
Abstract
1. INTRODUCTION
2. PROBLEM DESCRIPTION AND NUMERICAL PROCEDURE
3. OPTIMIZATION METHODOLOGY
4. RESULTS AND DISCUSSION
5. CONCLUSIONS
ACKNOWLEDGMENTS
REFERENCES
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