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대한기계학회 대한기계학회 춘추학술대회 대한기계학회 창립 60주년 기념 춘계학술대회 강연 및 논문 초록집
발행연도
2005.5
수록면
1,828 - 1,833 (6page)

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A simulation model for multi-physics such as structural analysis, crash analysis and dynamic analysis has been widely used in practical engineering design in order to predict responses numerically. In spite of the usefulness of the simulation model, it is often expensive and time consuming as the simulation model becomes complicate to achieve reliable results. Therefore, it cannot be adequate for the high-fidelity simulation model to be directly applied in optimization process. To resolve the difficulty, the high fidelity simulation model can be replaced by an approximate model, the so-called metamodel. Varieties of meta-modeling techniques have been developed such as response surface model, kriging model, and radial basis function. Recently kriging model has been widely used in the DACE(Design and Analysis of Computer Experiment) because it can approximate nonlinear response very well. Since DACE has no random errors or measurement errors contrast to classical design of experiment, space filling experimental design that distributes design points uniformly over total design space should be employed as a sampling method. In this paper, we examine the maximum entropy experimental design that reveals the space filling strategy. Gaussian and exponential correlation functions are adopted to define the entropy criteria in the maximum entropy experimental design. The influence of these two correlation functions on space filling design and their model parameters are investigated. Based on the exploration of numerous numerical tests, enhanced maximum entropy experimental design is suggested.
#Correlation Function(상관 함수) #Kriging(크리깅) #Maximum Entropy Experiment Design(최대 엔트로피 실험계획법) #Space Filling Experiment Design(충진 실험계획법)

목차

Abstract
1. 서론
2. 크리깅 모델
3. 충진 실험계획법
4. 최대 엔트로피 실험계획법
5. 예제
6. 결론
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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2009-550-016054722