Zugriff

    Zugriff prüfen

    Verfügbarkeit in meiner Bibliothek prüfen

    Bestellung bei Subito €


    Exportieren, teilen und zitieren



    Titel :

    Kriging with Composite Kernel Learning for Surrogate Modeling in Computer Experiments


    Beteiligte:

    Kongress:

    AIAA Scitech 2019 Forum



    Erscheinungsdatum :

    01.01.2019




    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. | AIAA | 2022


    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


    Parametric Surrogate Modeling of Blast Simulation Timeseries Data With Kriging

    Sevart, Chadwick D. / Wang, Yi / House, Alec M. et al. | AIAA | 2025


    A novel improvement of Kriging surrogate model

    He, Wei / Xu, Yuanming / Zhou, Yaoming et al. | Emerald Group Publishing | 2018