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    Titel :

    Composite Kernel Functions for Surrogate Modeling using Recursive Multi-Fidelity Kriging


    Beteiligte:

    Kongress:

    AIAA SCITECH 2022 Forum



    Erscheinungsdatum :

    01.01.2022




    Medientyp :

    Aufsatz (Konferenz)


    Format :

    Elektronische Ressource


    Sprache :

    Englisch




    Composite Kernel Functions for Surrogate Modeling Using Recursive Multi-Fidelity Kriging

    Palar, Pramudita S. / Parussini, Lucia / Bregant, Luigi et al. | TIBKAT | 2022


    Hierarchical Kriging Model for Variable-Fidelity Surrogate Modeling

    Han, Zhong-Hua / Görtz, Stefan | AIAA | 2012


    Variable-Fidelity Design Using Kriging Surrogate Model with Fidelity Indicator

    Jo, Youngmin / Choi, Seongim / Lee, Duckjoo | AIAA | 2015



    Variable-Fidelity Design Using Kriging Surrogate Model with Fidelity Indicator (AIAA 2015-1365)

    Jo, Youngmin / Choi, Seongim / Lee, Duckjoo et al. | British Library Conference Proceedings | 2015