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Multi-fidelity Meta-Modelle für Akustiksimulationen im Frequenzbereich (de)

* Presenting author
Day / Time: 07.03.2023, 15:00-15:20
Room: Saal X 5-6
Typ: Regulärer Vortrag
Abstract: Das Ersetzen von rechenintensiven numerischen Simulationen durch günstigere Meta- oder Surrogate-Modelle ist bei Anwendungen mit vielen Simulationsdurchläufen, wie bei einer Optimierung oder bei einer Unschärfequantifizierung (UQ), gängige Praxis. Das Surrogate dient als ein mathematisches Ersatzmodell, welches aus einer verhältnismäßig geringen Datenmenge eine Approximation der komplexen Simulation bildet. In akustischen Anwendungsfällen kommt es dabei oft vor, dass die Frequenzantwort aufgrund von Resonanzen und anderen Effekten so nichtlinear ist, dass nicht ausreichend Daten mit dem rechenintensiven Simulationsmodell erzeugt werden können, um ein verlässliches Meta-Modell zu erstellen, geschweige denn UQ oder eine Optimierung durchzuführen.In einem solchen Fall können multi-fidelity (MF) Methoden eingesetzt werden, die vereinfachte low-fidelity Modelle als zusätzliche Datenquelle verwenden. Der vorliegende Beitrag untersucht diesen Ansatz für akustische Finite-Elemente (FE) Modelle im Frequenzbereich, wobei gröbere Diskretisierungen zur Erzeugung von low-fidelity Daten verwendet werden. Anders als in wohlbekannten Techniken wie Multigrid-Solver oder MF-Monte-Carlo, werden die MF Daten als Basis für ein Meta-Modell genutzt, welches die Parameterabhängigkeiten des FE Modells modellieren soll. Ein parametrisiertes 2D Helmholtz-Problem wird als Testfall gezeigt und der Einsatz von Gaußprozessen als MF-Meta-Modell demonstriert. Verschiedene Herausforderungen des Ansatzes werden diskutiert und die Ergebnisse klassischen single-fidelity Meta-Modellen gegenübergestellt.
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