CFDの代理モデルの構築における勾配情報の使用こんにちは、
これに対する答えの全体の負荷を期待していません。私はそれが少しニッチだと思います！
私は今日、何人かのエンジニアに、DoEとモンテカルロシミュレーション実験を使用してロバスト設計ソリューションを決定することを提示しました。観客の一人がクリギングについて尋ね、私が彼に詳しく説明するように頼んだとき、それは彼が私が考えていたものとは異なる何かを意味することがわかった。私はCFDモデリングについてはあまり知りませんが、応答の推定値を得ることに加えて、シミュレーションの実行ごとに応答曲面の勾配に関する情報を得ることができると彼は私に言いました。これがどのように機能するのかわからないが、私はそれが有用な情報であると想像できる。彼らはどのようにしてこれを代理モデルに組み込むことができるでしょうか。彼の挑戦についての説明は以下を見てください。
私があなたと議論した側面は、応答曲面モデルの構築に勾配情報を含めることでした。私の興味は、全体的な計算コストを管理するために実験ポイントの数をできるだけ制限することが通常必要であるところで、計算流体力学（CFD）分析でDoEを使用することに主にあります。これまで私は、CFD解析でスペースを埋める設計（Latin Hypercubeなど）を使用していくつか成功しています。ただし、データポイントの数が非常に少ない場合は、データが非常に滑らかでない限り、応答曲面が基になるデータの凸性（形状）を適切に表していることは明らかではありません。サウサンプトン大学の計算工学および設計グループのAndy Keane教授と一緒に調査したように、勾配情報を取り入れることは、応答曲面がデータの基本的な形を表現する能力を向上させる1つの方法です。私たちの主要なCFDツールの一つは随伴能力を含んでいます。それは流れを表すのに使われたナビエ - ストークス方程式から導き出された随伴方程式の解は幾何学や流れ境界条件の変化に対する抗力などの工学変数の感度に関する情報を提供します。この機密情報は、代理モデルを定義する応答曲面を改善するための優れた候補と思われるでしょう。
再：CFDの代理モデルの構築における勾配情報の使用他の誰かが興味を持った場合に備えて、私は彼が英国にいた間に、この先週についてクリスゴットヴァルトに話しました。彼は、CFDの代理モデルを構築する際にグラジエント情報を使用して、より少ない設計ポイントでより優れたモデルを取得することに賛成していると述べました。ただし、これはJMPでできることではありません。それはJMPに追加される可能性が非常に高いアプリケーションではないためです。
コメントありがとうございます。
フィル
再：CFDの代理モデルの構築における勾配情報の使用心配しないで、ビル。誰もがこのアプローチを使用していただろうことはロングショットだと思いました！
再：CFDの代理モデルの構築における勾配情報の使用Philさん、ご質問の前にグラデーション情報を使用したことはありませんでした。 私は少し研究をしました、そしてそれは今少なくとも数年前から出回っているようです。 もっと助けになればと思います。
ビル
再：CFDの代理モデルの構築における勾配情報の使用ありがとう。これらはすべて良いアイデアのようです。
グラデーション情報を使用したことがありますか。これが私の顧客にとっての鍵のようです。私が言うように、私はそれはかなり珍しい要求だと思います。
再度、感謝します、
フィル
再：CFDの代理モデルの構築における勾配情報の使用Hey Phil、
私はGuassian ProcessについてNickに同意します。 私は彼らもニューラルネットを試してみることをお勧めしますが。 私たち/私は類似のCFDタイプのアプリケーションのためにP&Gで多くの代理モデルを構築しました、そして、ニューラルネットはほとんど常により良い予測モデルを思い付きました。
私はまたあなたの顧客がより柔軟にデザインスペースを "満たす"ためにFast Flexible Filling MaxProデザインを試すことをお勧めします。 デザインポイントをコーナー/エッジに近づけると同時に、ポイント間の最小距離を最大化します。
ビル
再：CFDの代理モデルの構築における勾配情報の使用こんにちはPhil、
私は同じような興味を持ったユーザーを持っていました、彼は航空機の翼設計のための代理モデルで働いていました。
私たちはJMPの "Gaussian Process"プラットフォームを探索するのにしばらく時間をかけ、彼のモデルを構築することができました。
私のお勧めは、彼らに "Gaussian Process"を使って興味のある変数でモデルを構築させ、その結果を評価させることです。
