کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6929444 | 867649 | 2016 | 20 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
An information theoretic approach to use high-fidelity codes to calibrate low-fidelity codes
ترجمه فارسی عنوان
یک رویکرد نظری اطلاعات برای استفاده از کدها با وفاداری بالا برای کالیبره کردن کدهای کم اعتبار
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
کالیبراسیون مدل، طراحی تجربی بیزی، ارزیابی بهینه، اطلاعات متقابل،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
نرم افزارهای علوم کامپیوتر
چکیده انگلیسی
For many simulation models, it can be prohibitively expensive or physically infeasible to obtain a complete set of experimental data to calibrate model parameters. In such cases, one can alternatively employ validated higher-fidelity codes to generate simulated data, which can be used to calibrate the lower-fidelity code. In this paper, we employ an information-theoretic framework to determine the reduction in parameter uncertainty that is obtained by evaluating the high-fidelity code at a specific set of design conditions. These conditions are chosen sequentially, based on the amount of information that they contribute to the low-fidelity model parameters. The goal is to employ Bayesian experimental design techniques to minimize the number of high-fidelity code evaluations required to accurately calibrate the low-fidelity model. We illustrate the performance of this framework using heat and diffusion examples, a 1-D kinetic neutron diffusion equation, and a particle transport model, and include initial results from the integration of the high-fidelity thermal-hydraulics code Hydra-TH with a low-fidelity exponential model for the friction correlation factor.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Journal of Computational Physics - Volume 324, 1 November 2016, Pages 24-43
Journal: Journal of Computational Physics - Volume 324, 1 November 2016, Pages 24-43
نویسندگان
Allison Lewis, Ralph Smith, Brian Williams, Victor Figueroa,