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Development of an optimized trend kriging model using regression analysis and selection process for optimal subset of basis functions
저자
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2018
작성언어
-주제어
등재정보
SCI,SCIE,SCOPUS
자료형태
학술저널
수록면
273-285(13쪽)
제공처
소장기관
<P><B>Abstract</B></P> <P>Surrogate modeling, or metamodeling, is an efficient way of alleviating the high computational cost and complexity for iterative function evaluation in design optimization. Accuracy is significantly important because optimization algorithms rely heavily on the function response calculated by surrogate model and the optimum solution is directly affected by the quality of surrogate model. In this study, an optimized trend kriging model is proposed to improve the accuracy of the existing kriging models. Within the framework of the proposed model, regression analysis is carried out to approximate the unknown trend of the true function and to determine the order of the universal kriging model, which has a fixed form with a mean structure dependent on the order of model. In addition, the selection of an optimal basis function is conducted to separate the useful basis function terms from the full set of the basis function. The optimal subset of the basis function is selected with the global optimization algorithm; which can accurately represent the trend of true response surface. The mean structure of proposed model has been optimized to maximize the accuracy of kriging model depending on the trend of true function. Two- and three-dimensional analytic functions and a practical engineering problem are chosen to validate the proposed model. The results showed that the OTKG model yield the most accurate responses regardless of the number of initial sample points, and can conversed into well-trained model with few additional sample points.</P>
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