研究论文
Multi-fidelity deep neural network surrogate model for aerodynamic shape optimization
Xinshuai Zhang, Fangfang Xie, Tingwei Ji, Zaoxu Zhu, Yao Zheng
Zhejiang University Nanjing University of Aeronautics and Astronautics
来源Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering
年份2020
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摘要与影响
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逐年被引趋势
94470
16
21
22
23
24
9425
26
关键指标
376
被引次数 · OpenAlex
16.26
领域内被引倍数
同类平均 = 1
同类平均 = 1
前 0.3%
引用位次
同领域 · 同年份 · 同类型
同领域 · 同年份 · 同类型
57
参考文献
Google Scholar 与 OpenAlex 的被引统计范围不同，数值存在差异属正常。
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学术脉络
学科主题
物理Model Reduction and Neural Networks
Turbomachinery Performance and Optimization · Fluid Dynamics and Turbulent Flows
参考文献 57
Understanding Machine Learning: From Theory To Algorithms
被引 3,082Shai Shalev‐Shwartz, Shai Ben-David · 2015
Efficient Global Optimization of Expensive Black-Box Functions
被引 8,031Donald R. Jones, Matthias Schonlau, William J. Welch · Journal of Global Optimization · 1998
此处列出前 3 条
引用本文 376
Machine learning in aerodynamic shape optimization
被引 359Jichao Li, Xiaosong Du, Joaquim R. R. A. Martins · Progress in Aerospace Sciences · 2022
Bayesian neural networks for uncertainty quantification in data-driven materials modeling
被引 192Audrey Olivier, Michael D. Shields, Lori Graham‐Brady · Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering · 2021
Review of multi-fidelity models
被引 142M. Giselle Fernández-Godino · Advances in Computational Science and Engineering · 2023
按被引量排序，此处列出前 3 条