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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
이익진 (한국과학기술원) 강경환 (한국과학기술원)
저널정보
대한기계학회 대한기계학회 춘추학술대회 대한기계학회 2017년도 학술대회
발행연도
2017.11
수록면
1,765 - 1,768 (4page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2018

변수 분해 기반 고차원 메타모델 생성 기법 효율성 향상 방안 연구
이익진 ,  강경환 대한기계학회 춘추학술대회 2018.04 학술대회자료

2017

변수 분해를 통한 고차원 메타모델링 기법과 활용
이익진 ,  강경환 대한기계학회 춘추학술대회 2017.11 학술대회자료

2016

고차원 메타모델의 정확성 및 효율성 향상 방안 연구
이익진 ,  강경환 대한기계학회 춘추학술대회 2016.12 학술대회자료

초록· 키워드

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Metamodeling is a method that approximates the actual model and has been used in various fields to solve engineering problems with high computational cost. However, if the number of design variables increases, the number of samples required to satisfy a reasonable accuracy increases exponentially, making it difficult to apply. However, there is a lack of research on a practical metamodeling technique to solve this problem. In this study, a meta-modeling and sampling strategy that increases the efficiency of metamodel generation by decomposing design variables and creating sub-space to perform reliability analysis is proposed. This method is used to obtain optimal design of high-dimensional and high-cost simulation models. The numerical example shows that the proposed method shows that the efficiency is significantly improved compared to the conventional approach.
#Metamodeling(메타모델링) #High-dimension(고차원) #Sampling(샘플링) #Design of experiment(실험계획법)

목차

Abstract
1. 서론
2. 변수 분해 기법
3. 수치 예제
4. 결론
참고문헌

참고문헌 (0)

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