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Multi-Fidelity Adaptive Sampling for Surrogate-Based Optimization and Uncertainty Quantification

Garbo, Andrea und Parekh, Jigar und Rischmann, Tilo und Bekemeyer, Philipp (2024) Multi-Fidelity Adaptive Sampling for Surrogate-Based Optimization and Uncertainty Quantification. Aerospace, 11 (6). Multidisciplinary Digital Publishing Institute (MDPI). doi: 10.3390/aerospace11060448. ISSN 2226-4310.

[img] PDF - Verlagsversion (veröffentlichte Fassung)
2MB

Offizielle URL: https://www.mdpi.com/2226-4310/11/6/448


elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/206001/
Dokumentart:Zeitschriftenbeitrag
Titel:Multi-Fidelity Adaptive Sampling for Surrogate-Based Optimization and Uncertainty Quantification
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Garbo, AndreaAndrea.Garbo (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Parekh, Jigarjigar.parekh (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Rischmann, Tilotilo.rischmann (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Bekemeyer, PhilippPhilipp.Bekemeyer (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:31 Mai 2024
Erschienen in:Aerospace
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Ja
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Ja
Band:11
DOI:10.3390/aerospace11060448
Verlag:Multidisciplinary Digital Publishing Institute (MDPI)
ISSN:2226-4310
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Multi-Fidelity, Optimization, Uncertainty Quantification, Aerodynamics, CFD
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Luftfahrt
HGF - Programmthema:Effizientes Luftfahrzeug
DLR - Schwerpunkt:Luftfahrt
DLR - Forschungsgebiet:L EV - Effizientes Luftfahrzeug
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):L - Digitale Technologien
Standort: Braunschweig
Institute & Einrichtungen:Institut für Aerodynamik und Strömungstechnik > CASE, BS
Hinterlegt von: Bekemeyer, Philipp
Hinterlegt am:23 Okt 2024 10:01
Letzte Änderung:08 Nov 2024 12:38

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