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    Titel :

    Adaptive Surrogate Models for Uncertainty Quantification with Partially Observed Information


    Beteiligte:
    Xu, Yanwen (Autor:in) / Wang, Pingfeng (Autor:in)

    Kongress:

    AIAA SCITECH 2022 Forum



    Erscheinungsdatum :

    2022-01-01



    Medientyp :

    Aufsatz (Konferenz)


    Format :

    Elektronische Ressource


    Sprache :

    Englisch




    Dynamic Adaptive Sampling Based on Kriging Surrogate Models for Efficient Uncertainty Quantification

    Shimoyama, K. / Kawai, S. / Alonso, J.J. et al. | British Library Conference Proceedings | 2013



    Uncertainty Quantification of Material Mechanical Properties Using Surrogate Models

    Smith, C. Frederic / Lapp, Braden / Glavicic, Michael | AIAA | 2016


    ASSESSMENT OF SURROGATE MODELS FOR INVERSE UNCERTAINTY QUANTIFICATION OF SIMULANT COMBUSTION

    Ranjan, Reetesh / Karpe, Shubham / Patel, Pavan et al. | TIBKAT | 2020